Analiza sentimentului unui apel telefonic

După ce ai transcris textul dintr-un fișier audio, poți aplica procesarea limbajului natural pe acel text.

În acest exercițiu, vom folosi VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) din NLTK pentru a analiza sentimentul textului transcris din call_2.wav (fișier).

Pentru transcriere, vom utiliza funcția transcribe_audio() pe care am creat-o anterior.

Odată obținut textul, vom folosi clasa SentimentIntensityAnalyzer() din NLTK pentru a calcula un scor de polaritate a sentimentului.

.polarity_scores(text) returnează valori pentru pos (pozitiv), neu (neutru), neg (negativ) și compound. Compound reprezintă o combinație a celorlalte trei valori: cu cât este mai mare, cu atât textul este mai pozitiv; cu cât este mai mic, cu atât este mai negativ.

Acest exercițiu face parte din cursul

Procesarea limbajului vorbit în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Instanțiază un obiect de tip SentimentIntensityAnalyzer() și salvează-l în variabila sid.
Transcrie apelul țintă și salvează rezultatul în call_2_text.
Afișează polarity_scores() pentru call_2_text.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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))

Editează și rulează codul