Word cloud sulle recensioni dei film
Hai lavorato con l’insieme di dati delle recensioni di film. Hai esplorato la distribuzione delle recensioni e visto quanto sono lunghe la più lunga e la più corta. Ma di cosa parlano le recensioni positive e negative?
In questo esercizio, farai pratica costruendo una word cloud delle prime 100 recensioni positive.
Quali parole spiccano? Hanno senso per te?
La stringa descriptions è stata creata concatenando le descrizioni delle prime 100 recensioni positive. Un insieme di stopword specifiche per i film (parole molto frequenti, come the, a/an, and, che non sono molto informative e che vogliamo escludere dal grafico) è disponibile come my_stopwords. Ricorda che l’argomento interpolation rende la word cloud più omogenea alla vista.
Questo esercizio fa parte del corso
Sentiment Analysis con Python
Istruzioni dell'esercizio
- Importa la funzione per creare la word cloud dal relativo pacchetto.
- Applica la funzione di word cloud alla stringa
descriptions. Imposta il colore di sfondo su 'white' e modifica l’argomentostopwords. - Crea un’immagine della word cloud.
- Infine, non dimenticare di visualizzare l’immagine.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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
____