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 completando este código de ejemplo.
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))