फोन कॉल का sentiment विश्लेषण
जब आप किसी ऑडियो फ़ाइल से टेक्स्ट ट्रांसक्राइब कर लेते हैं, तो उस टेक्स्ट पर नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग करना संभव होता है.
इस अभ्यास में, हम NLTK के VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) का उपयोग करेंगे ताकि call_2.wav (file) के ट्रांसक्राइब किए हुए टेक्स्ट का sentiment विश्लेषण किया जा सके.
टेक्स्ट ट्रांसक्राइब करने के लिए, हम पहले बनाए गए transcribe_audio() फंक्शन का उपयोग करेंगे.
टेक्स्ट मिल जाने के बाद, हम NLTK की SentimentIntensityAnalyzer() क्लास का उपयोग करके sentiment polarity स्कोर प्राप्त करेंगे.
.polarity_scores(text) pos (positive), neu (neutral), neg (negative) और compound के लिए मान लौटाता है. Compound अन्य तीन मानों का मिश्रण होता है. यह जितना अधिक होगा, टेक्स्ट उतना ही सकारात्मक होगा. कम होने पर टेक्स्ट अधिक नकारात्मक माना जाएगा.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Spoken Language Processing
अभ्यास निर्देश
SentimentIntensityAnalyzer()का एक इंस्टेंस बनाइए और उसे वैरिएबलsidमें सेव कीजिए.- टार्गेट कॉल को ट्रांसक्राइब कीजिए और उसे
call_2_textमें सेव कीजिए. call_2_textकेpolarity_scores()को प्रिंट कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
# Create SentimentIntensityAnalyzer instance
sid = ____
# Let's try it on one of our phone calls
call_2_text = transcribe_audio(____)
# Display text and sentiment polarity scores
print(call_2_text)
print(sid.____(call_2_text))