Analisando o sentimento de uma ligação telefônica
Depois de transcrever o texto de um arquivo de áudio, é possível aplicar processamento de linguagem natural nesse texto.
Neste exercício, vamos usar o VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) do NLTK para analisar o sentimento do texto transcrito de call_2.wav (arquivo).
Para transcrever o texto, vamos usar a função transcribe_audio() que criamos anteriormente.
Com o texto em mãos, vamos usar a classe SentimentIntensityAnalyzer() do NLTK para obter a pontuação de polaridade do sentimento.
.polarity_scores(text) retorna valores para pos (positivo), neu (neutro), neg (negativo) e compound. Compound é uma combinação dos outros três valores. Quanto maior, mais positivo é o texto. Valores menores indicam texto mais negativo.
Este exercicio faz parte do curso
Processamento de Linguagem Falada em Python
Instruções do exercicio
- Crie uma instância de
SentimentIntensityAnalyzer()e salve-a na variávelsid. - Transcreva a ligação alvo e salve em
call_2_text. - Imprima o
polarity_scores()decall_2_text.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
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))