फेक न्यूज़ में संज्ञा का उपयोग
इस अभ्यास में, आपको headlines नाम का एक dataframe दिया गया है जिसमें फेक या रियल समाचार हेडलाइन हैं। आपका कार्य दो नए फीचर num_propn और num_noun बनाना है, जो headlines के title फीचर में मौजूद proper nouns और अन्य nouns की संख्या दर्शाएँगे.
इसके बाद, हम फेक और रियल न्यूज़ हेडलाइन में उपयोग किए गए proper nouns और अन्य nouns की औसत संख्या निकालेंगे और उनकी तुलना करेंगे। अगर अंतर उल्लेखनीय हुआ, तो अच्छी संभावना है कि फेक न्यूज़ डिटेक्टर में num_propn और num_noun फीचर का उपयोग करने से उसका परफॉर्मेंस बेहतर होगा.
इस कार्य को पूरा करने के लिए, पिछले अभ्यास में आपने जो proper_nouns और nouns फंक्शन बनाए थे, वे आपके लिए पहले से उपलब्ध कराए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में NLP के लिए Feature Engineering
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
headlines[____] = headlines['title'].apply(____)
# Compute mean of proper nouns
real_propn = headlines[headlines['label'] == 'REAL']['num_propn'].mean()
fake_propn = headlines[headlines['label'] == 'FAKE']['num_propn'].____
# Print results
print("Mean no. of proper nouns in real and fake headlines are %.2f and %.2f respectively"%(real_propn, fake_propn))