Análise de sentimento em texto formatado
Neste exercício, você vai calcular o sentimento no canal do cliente de call_2.wav (arquivo).
Você separou o canal do cliente e o salvou como call_2_channel_2.wav (arquivo).
Mas, pela sua experiência com análise de sentimento, você sabe que ele pode mudar de uma frase para outra.
Para calcular frase a frase, você faz a divisão usando o módulo sent_tokenize() do NLTK.
No entanto, transcribe_audio() não retorna frases. Para testar a análise de sentimento por frases, você recorreu a um serviço de API paga para obter call_2_channel_2_paid_api_text, que já vem em frases.
Este exercicio faz parte do curso
Processamento de Linguagem Falada em Python
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
# Create SentimentIntensityAnalyzer instance
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
# Transcribe customer channel of call 2
call_2_channel_2_text = transcribe_audio(____)
# Display text and sentiment polarity scores
print(call_2_channel_2_text)
print(sid.____(call_2_channel_2_text))