Phân tích cảm xúc trên văn bản đã định dạng
Trong bài tập này, bạn sẽ tính điểm cảm xúc trên kênh của khách hàng từ call_2.wav (file).
Bạn đã tách kênh của khách hàng và lưu thành call_2_channel_2.wav (file).
Từ kinh nghiệm của bạn với phân tích cảm xúc, bạn biết kết quả có thể thay đổi theo từng câu.
Để tính theo từng câu, bạn sẽ tách văn bản bằng mô-đun sent_tokenize() của NLTK.
Tuy nhiên transcribe_audio() không trả về theo câu. Để thử phân tích cảm xúc ở mức câu, bạn đã dùng một dịch vụ API trả phí để lấy call_2_channel_2_paid_api_text có sẵn các câu.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý Ngôn ngữ Nói bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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))