Nuage de mots sur des critiques de films
Vous avez travaillé avec l’ensemble de données des critiques de films. Vous avez exploré la répartition des notes et observé la longueur des critiques les plus longues et les plus courtes. Mais de quoi parlent les critiques positives et négatives ?
Dans cet exercice, vous allez vous entraîner à construire un nuage de mots à partir des 100 meilleures critiques positives.
Quels mots ressortent ? Est-ce cohérent pour vous ?
La chaîne descriptions a été créée pour vous en concaténant les descriptions des 100 meilleures critiques positives. Un ensemble de stopwords spécifiques au cinéma (mots très fréquents, comme the, a/an, and, peu informatifs et à exclure du graphique) est disponible sous le nom my_stopwords. Rappelez-vous que l’argument interpolation permet d’afficher le nuage de mots avec un rendu plus fluide.
Cet exercice fait partie du cours
Analyse de sentiments en Python
Instructions
- Importez la fonction wordcloud depuis le paquet correspondant.
- Appliquez la fonction de nuage de mots à la chaîne
descriptions. Définissez la couleur de fond sur 'white' et modifiez l’argumentstopwords. - Créez l’image du nuage de mots.
- Enfin, n’oubliez pas d’afficher l’image.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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
____