VADERの読み込み
感情分析（センチメント分析）は、比較的直接的に解釈できる手法で、テキストの意味を知るための小さな手がかりを与えてくれます。限界はあるものの、テキストデータを扱い始めるには良い出発点です。Python には、感情分析にそのまま使える便利なツールが数多く用意されています。
datetime 型のインデックスを持つ ds_tweets はすでに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Python でのソーシャルメディアデータ分析
演習の手順
nltk.sentiment.vaderからSentimentIntensityAnalyzerを読み込みます。- 新しい
SentimentIntensityAnalyzerオブジェクトをインスタンス化します。 .apply()メソッドとアナライザーのpolarity_scores()関数を使って、感情スコアを生成します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Load SentimentIntensityAnalyzer
____
# Instantiate new SentimentIntensityAnalyzer
sid = ____
# Generate sentiment scores
sentiment_scores = ds_tweets['text'].____(____)