Word Cloud cho đánh giá phim
Bạn đang làm việc với bộ dữ liệu đánh giá phim. Bạn đã khám phá phân phối của các đánh giá và xem độ dài của bài dài nhất và ngắn nhất. Nhưng các đánh giá tích cực và tiêu cực nói về điều gì?
Trong bài này, bạn sẽ luyện tập xây dựng word cloud cho 100 đánh giá tích cực hàng đầu.
Những từ nào nổi bật lên? Chúng có hợp lý với bạn không?
Chuỗi descriptions đã được tạo sẵn bằng cách nối mô tả của 100 đánh giá tích cực hàng đầu. Một tập stopwords dành riêng cho lĩnh vực phim (những từ xuất hiện rất thường xuyên như the, a/an, and — không mang nhiều thông tin và chúng ta muốn loại khỏi biểu đồ) được cung cấp dưới tên my_stopwords. Nhớ rằng đối số interpolation giúp word cloud hiển thị mượt hơn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích cảm xúc với Python
Hướng dẫn bài tập
- Import hàm wordcloud từ package tương ứng.
- Áp dụng hàm word cloud lên chuỗi
descriptions. Đặt màu nền là 'white' và thay đổi đối sốstopwords. - Tạo hình ảnh wordcloud.
- Cuối cùng, đừng quên hiển thị hình ảnh.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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
____