Análisis de sentimiento en texto formateado
En este ejercicio, vas a calcular el sentimiento en el canal del cliente de call_2.wav (archivo).
Has separado el canal del cliente y lo has guardado como call_2_channel_2.wav (archivo).
Pero por tu experiencia con el análisis de sentimiento, sabes que puede variar de una frase a otra.
Para calcularlo frase a frase, divides el texto usando el módulo sent_tokenize() de NLTK.
Sin embargo, transcribe_audio() no devuelve oraciones. Para probar el análisis de sentimiento por oraciones, has probado un servicio de API de pago para obtener call_2_channel_2_paid_api_text, que sí contiene oraciones.
Este ejercicio forma parte del curso
Procesamiento del lenguaje hablado en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
# Create SentimentIntensityAnalyzer instance
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
# Transcribe customer channel of call 2
call_2_channel_2_text = transcribe_audio(____)
# Display text and sentiment polarity scores
print(call_2_channel_2_text)
print(sid.____(call_2_channel_2_text))