Nuage de mots sur les critiques de films
Vous travaillez avec l'ensemble de données des critiques de films. Vous avez exploré la répartition des critiques et vu la longueur des plus longues et des plus courtes. Mais de quoi parlent les critiques positives et négatives?
Dans cet exercice, vous allez vous exercer à construire un nuage de mots à partir des 100 meilleures critiques positives.
Quels mots ressortent? Est-ce que cela vous semble logique?
La chaîne descriptions a été créée pour vous en concaténant les descriptions des 100 meilleures critiques positives. Un ensemble de mots vides propres au domaine du cinéma (mots très fréquents comme the, a/an, and, qui sont peu informatifs et que nous souhaitons exclure du graphique) est fourni sous my_stopwords. Rappelez-vous que l'argument interpolation permet d'afficher le nuage de mots de façon plus fluide.
Cette activité fait partie du cours
Analyse de sentiment en Python
Instructions de l’exercice
- Importez la fonction de nuage de mots à partir du paquet correspondant.
- Appliquez la fonction de nuage de mots à la chaîne
descriptions. Définissez la couleur d'arrière-plan à 'white' et modifiez l'argumentstopwords. - Créez une image de nuage de mots.
- Enfin, n'oubliez pas d'afficher l'image.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import the word cloud function
____
# Create and generate a word cloud image
my_cloud = ____(____='white', ____=my_stopwords).____(descriptions)
# Display the generated wordcloud image
plt.____(____, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
# Don't forget to show the final image
____