การโหลด VADER
การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) ช่วยให้เราเข้าใจความหมายของข้อความได้ในระดับหนึ่ง ด้วยวิธีที่ตีความผลลัพธ์ได้ตรงไปตรงมา แม้จะมีข้อจำกัดบ้าง แต่ก็เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการทำงานกับข้อมูลเชิงข้อความ Python มีเครื่องมือสำเร็จรูปหลายตัวที่นำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกได้เลย
ได้โหลด ds_tweets ที่มี datetime index ไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดียด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- โหลด
SentimentIntensityAnalyzerจากnltk.sentiment.vader - สร้าง object ใหม่ของ
SentimentIntensityAnalyzer - สร้างคะแนนความรู้สึกด้วยเมธอด
.apply()และฟังก์ชันpolarity_scores()ของ analyzer
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Load SentimentIntensityAnalyzer
____
# Instantiate new SentimentIntensityAnalyzer
sid = ____
# Generate sentiment scores
sentiment_scores = ds_tweets['text'].____(____)