Nuvem de palavras em resenhas de filmes
Você vem trabalhando com o conjunto de dados de resenhas de filmes. Você explorou a distribuição das resenhas e viu qual é o tamanho da maior e da menor delas. Mas sobre o que tratam as resenhas positivas e negativas?
Neste exercício, você vai praticar construindo uma nuvem de palavras das 100 resenhas positivas mais bem avaliadas.
Quais palavras aparecem com mais frequência? Fazem sentido para você?
A string descriptions foi criada para você concatenando as descrições das 100 resenhas positivas no topo. Um conjunto de stopwords específico de filmes (palavras muito frequentes, como the, a/an, and, que não são muito informativas e queremos excluir do gráfico) está disponível como my_stopwords. Lembre-se de que o argumento interpolation faz a nuvem de palavras aparecer de forma mais suave.
Este exercício faz parte do curso
Análise de Sentimentos em Python
Instruções do exercício
- Importe a função de nuvem de palavras do respectivo pacote.
- Aplique a função de nuvem de palavras à string
descriptions. Defina a cor de fundo como 'white' e ajuste o argumentostopwords. - Crie uma imagem da nuvem de palavras.
- Por fim, não se esqueça de exibir a imagem.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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
____