分析电话通话的情感
当您将音频文件转写为文本后，就可以在文本上执行自然语言处理。
在本练习中，我们将使用 NLTK 的 VADER（Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner，情感分析工具）来分析 call_2.wav 的转写文本（文件）。
要完成转写，我们将使用之前创建的 transcribe_audio() 函数。
得到文本后，我们将使用 NLTK 的 SentimentIntensityAnalyzer() 类来获取情感极性得分。
.polarity_scores(text) 会返回 pos（正向）、neu（中性）、neg（负向）和 compound 四个值。compound 是前面三个值的综合。数值越高，文本越偏正向；越低则越偏负向。
本练习是课程的一部分
Python 语音语言处理
练习说明
- 实例化一个
SentimentIntensityAnalyzer()，并将其保存到变量sid。 - 转写目标通话文本并保存为
call_2_text。 - 打印
call_2_text的polarity_scores()。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
# Create SentimentIntensityAnalyzer instance
sid = ____
# Let's try it on one of our phone calls
call_2_text = transcribe_audio(____)
# Display text and sentiment polarity scores
print(call_2_text)
print(sid.____(call_2_text))