Хмара слів для рецензій на фільми
Ви працювали з набором даних про рецензії на фільми. Ви дослідили розподіл оцінок і подивилися, якої довжини найдовші та найкоротші відгуки. Але про що пишуть у позитивних і негативних рецензіях?
У цій вправі ви попрактикуєтеся будувати хмару слів для топ-100 позитивних рецензій.
Які слова трапляються найчастіше? Чи виглядає це логічно для вас?
Рядок descriptions уже створено для вас — це конкатенація описів топ-100 позитивних рецензій. Набір стопслів, специфічних для теми кіно (дуже частотні слова, як-от the, a/an, and, які не несуть корисної інформації і які ми хочемо прибрати з графіка), доступний як my_stopwords. Згадайте, що аргумент interpolation робить відображення хмари слів більш плавним.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз тональності в Python
Інструкції до вправи
- Імпортуйте функцію wordcloud з відповідного пакета.
- Застосуйте функцію хмари слів до рядка
descriptions. Встановіть колір тла як 'white' і змініть аргументstopwords. - Створіть зображення хмари слів.
- Нарешті, не забудьте відобразити зображення.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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
____