ステップ1：ワードクラウドと特徴量の作成
この演習では、サンプルのreviewsデータセットを使います。review列とscore列が含まれています。IPython Shellで自由に探索してかまいません。
最初のステップでは、ポジティブなレビューのみに基づいてワードクラウドを作成します。文字列positive_reviewsは、上位100件のポジティブレビューを連結して作成済みです。
次のステップでは、各レビューの長さを表す新しい特徴量を作成し、データセットに追加します。
ワードクラウドをプロットするために必要な関数と、nltkモジュールのword_tokenize関数はすでにインポートされています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶSentiment Analysis
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。
# Create and generate a word cloud image
cloud_positives = ____(background_color='white').____(positive_reviews)
# Display the generated wordcloud image
plt.___(cloud_positives, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
# Don't forget to show the final image
plt.show()