Sentimentanalys på formaterad text
I den här övningen ska du beräkna sentimentet i kundkanalen från call_2.wav (fil).
Du har delat ut kundkanalen och sparat den som call_2_channel_2.wav (fil).
Men av erfarenhet vet du att sentiment kan variera från mening till mening.
För att beräkna det mening för mening delar du upp texten med NLTK:s sent_tokenize()-modul.
Men transcribe_audio() returnerar inte meningar. För att testa sentimentanalys på meningsnivå har du provat en betaltjänst via API för att hämta call_2_channel_2_paid_api_text, som innehåller meningar.
Den här övningen är en del av kursen
Taligenkänning i Python
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
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))