Облако слов по рецензиям на фильмы
Вы работали с набором данных рецензий на фильмы: изучили распределение отзывов и выяснили, насколько длинными или короткими они бывают. Но о чём говорится в положительных и отрицательных рецензиях?
В этом упражнении вы потренируетесь строить облако слов по 100 лучшим положительным рецензиям.
Какие слова встречаются чаще всего? Кажутся ли они вам логичными?
Строка descriptions уже подготовлена для вас — она содержит объединённые тексты 100 лучших положительных рецензий. Набор стоп-слов, характерных для фильмов (часто встречающиеся слова, такие как the, a/an, and, которые не несут полезной информации и должны быть исключены из графика), доступен в переменной my_stopwords. Напоминаем, что аргумент interpolation позволяет сделать облако слов более плавным.
Это упражнение является частью курса
Анализ тональности текста на Python
Инструкции к упражнению
- Импортируйте функцию wordcloud из соответствующего пакета.
- Примените функцию wordcloud к строке
descriptions. Установите белый цвет фона ('white') и задайте аргументstopwords. - Создайте изображение облака слов.
- Не забудьте отобразить изображение.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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
____