Menganalisis sentimen dari sebuah panggilan telepon

Setelah Anda mentranskripsikan teks dari sebuah file audio, Anda dapat melakukan pemrosesan bahasa alami pada teks tersebut.

Di latihan ini, kita akan menggunakan VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) dari NLTK untuk menganalisis sentimen dari teks transkripsi call_2.wav (file).

Untuk melakukan transkripsi, kita akan menggunakan fungsi transcribe_audio() yang telah kita buat sebelumnya.

Setelah mendapatkan teksnya, kita akan menggunakan kelas SentimentIntensityAnalyzer() dari NLTK untuk memperoleh skor polaritas sentimen.

.polarity_scores(text) mengembalikan nilai untuk pos (positif), neu (netral), neg (negatif), dan compound. Compound merupakan gabungan dari ketiga nilai lainnya. Semakin tinggi nilainya, semakin positif teks tersebut. Semakin rendah, semakin negatif.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pemrosesan Bahasa Lisan dengan Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Instansiasi objek SentimentIntensityAnalyzer() dan simpan ke variabel sid.
Transkripsikan panggilan target dan simpan ke call_2_text.
Cetak polarity_scores() dari call_2_text.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

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))

Edit dan Jalankan Kode