Анализ тональности отформатированного текста
В этом упражнении вы рассчитаете тональность клиентского канала файла call_2.wav (файл).
Вы уже выделили клиентский канал и сохранили его в файл call_2_channel_2.wav (файл).
Однако из опыта работы с анализом тональности вы знаете, что она может меняться от предложения к предложению.
Чтобы анализировать тональность пословно, вы разбиваете текст с помощью модуля sent_tokenize() из библиотеки NLTK.
Но функция transcribe_audio() не возвращает отдельные предложения. Чтобы проверить анализ тональности на уровне предложений, вы воспользовались платным API-сервисом и получили переменную call_2_channel_2_paid_api_text, содержащую текст с разбивкой на предложения.
Это упражнение является частью курса
Обработка устной речи на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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))