Analiza sentimentelor pe text formatat
În acest exercițiu, vei calcula sentimentul pe canalul clientului din call_2.wav (fișier).
Ai separat canalul clientului și l-ai salvat în call_2_channel_2.wav (fișier).
Din experiența ta cu analiza sentimentelor, știi că aceasta poate varia de la o propoziție la alta.
Pentru a o calcula propoziție cu propoziție, ai împărțit textul folosind modulul sent_tokenize() din NLTK.
Însă transcribe_audio() nu returnează propoziții. Pentru a experimenta analiza sentimentelor la nivel de propoziție, ai folosit un serviciu API plătit care îți oferă call_2_channel_2_paid_api_text — un text structurat în propoziții.
Acest exercițiu face parte din cursul
Procesarea limbajului vorbit în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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))