फॉर्मेट किए गए टेक्स्ट पर सेंटिमेंट एनालिसिस
इस अभ्यास में, आप call_2.wav के कस्टमर चैनल का सेंटिमेंट निकालेंगे (file).
आपने कस्टमर चैनल को अलग किया और उसे call_2_channel_2.wav के रूप में सेव किया है (file).
लेकिन सेंटिमेंट एनालिसिस के अपने अनुभव से, आप जानते हैं कि यह वाक्य-दर-वाक्य बदल सकता है.
इसे वाक्य-दर-वाक्य गणना करने के लिए, आप NLTK के sent_tokenize() मॉड्यूल का उपयोग करके टेक्स्ट को वाक्यों में बाँटेंगे.
लेकिन transcribe_audio() वाक्यों में रिटर्न नहीं करता. वाक्यों के साथ सेंटिमेंट एनालिसिस आज़माने के लिए, आपने एक पेड API सर्विस का उपयोग किया और call_2_channel_2_paid_api_text प्राप्त किया जिसमें वाक्य मौजूद हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Spoken Language Processing
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
# Create SentimentIntensityAnalyzer instance
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
# Transcribe customer channel of call 2
call_2_channel_2_text = transcribe_audio(____)
# Display text and sentiment polarity scores
print(call_2_channel_2_text)
print(sid.____(call_2_channel_2_text))