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Charger VADER

L’analyse de sentiments nous offre un aperçu du sens des textes avec une méthode assez directement interprétable. Même si elle a des limites, c’est un bon point de départ pour travailler des données textuelles. Il existe plusieurs outils prêts à l’emploi en Python pour l’analyse de sentiments.

ds_tweets avec un index de type datetime a été chargé pour vous.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Analyser des données de réseaux sociaux en Python</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Chargez SentimentIntensityAnalyzer depuis nltk.sentiment.vader.
  • Instanciez un nouvel objet SentimentIntensityAnalyzer.
  • Générez des scores de sentiment avec la méthode .apply() et la fonction polarity_scores() de l’analyseur.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Load SentimentIntensityAnalyzer
____

# Instantiate new SentimentIntensityAnalyzer
sid = ____

# Generate sentiment scores
sentiment_scores = ds_tweets['text'].____(____)
Modifier et exécuter le code