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मूवी रिव्यूज़ पर Word Cloud

आप movie reviews डेटासेट के साथ काम कर रहे हैं. आपने रिव्यूज़ के वितरण को देखा है और सबसे लंबे व सबसे छोटे रिव्यूज़ की लंबाई जानी है. लेकिन सकारात्मक और नकारात्मक रिव्यूज़ किन बातों पर केंद्रित होते हैं?

इस अभ्यास में, आप टॉप 100 सकारात्मक रिव्यूज़ का word cloud बनाना प्रैक्टिस करेंगे.

कौन से शब्द सबसे ज़्यादा दिखते हैं? क्या वे आपको समझ आते हैं?

descriptions string आपके लिए पहले से बनाई गई है, जिसमें टॉप 100 सकारात्मक रिव्यूज़ के विवरणों को जोड़कर एक साथ रखा गया है. मूवी-विशेष stopwords का सेट (बहुत बार आने वाले शब्द, जैसे the, a/an, and, जो बहुत जानकारीपूर्ण नहीं होंगे और जिन्हें हम ग्राफ से हटाना चाहेंगे) my_stopwords के रूप में उपलब्ध है. याद रखें कि interpolation आर्गुमेंट word cloud को और स्मूद दिखने में मदद करता है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Sentiment Analysis

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • संबंधित पैकेज से wordcloud फंक्शन इम्पोर्ट करें.
  • descriptions string पर word cloud फंक्शन लागू करें. बैकग्राउंड कलर 'white' रखें, और stopwords आर्गुमेंट बदलें.
  • एक wordcloud इमेज बनाइए.
  • अंत में, इमेज को डिस्प्ले करना न भूलें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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
____
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