1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Xử lý Ngôn ngữ Nói bằng Python
Connected

Bài tập

Phân tích cảm xúc của một cuộc gọi

Sau khi bạn đã chuyển âm thanh thành văn bản, bạn có thể áp dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên lên văn bản đó.

Trong bài tập này, chúng ta sẽ dùng VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) của NLTK để phân tích cảm xúc của văn bản đã được chuyển từ tệp call_2.wav (file).

Để chuyển âm thanh thành văn bản, chúng ta sẽ dùng hàm transcribe_audio() đã tạo trước đó.

Khi đã có văn bản, chúng ta sẽ dùng lớp SentimentIntensityAnalyzer() của NLTK để lấy điểm phân cực cảm xúc.

.polarity_scores(text) trả về các giá trị cho pos (tích cực), neu (trung tính), neg (tiêu cực) và compound. Compound là sự tổng hợp của ba giá trị kia. Giá trị càng cao thì văn bản càng tích cực; giá trị thấp hơn nghĩa là tiêu cực hơn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Khởi tạo một thể hiện của SentimentIntensityAnalyzer() và gán vào biến sid.
  • Chuyển văn bản từ cuộc gọi mục tiêu và lưu vào call_2_text.
  • In polarity_scores() của call_2_text.