Machine Learning - Word Cloud (Stopwords)

Word Cloud

 

 

 

데이터셋은 아마존의 알렉사 제품에 대한, 3000개의 리뷰로 되어 있습니다.

 

컬럼은 rating, date, variation, verified_reviews, feedback

 

data set : www.kaggle.com/sid321axn/amazon-alexa-reviews

 

 

 

 

Word Cloud를 이용하여 유저들이

 

어떤 단어를 많이 사용 하였는지 시각화 해보자

 

 

프로젝트를 위해 아나콘다 프롬프트를 실행하고 다음을 인스톨하자

 

conda install -c conda-forge wordcloud

 

# import libraries 
import pandas as pd  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
import seaborn as sb  
%matplotlib inline

 

1. 먼저, Word Cloud를 이용하기 위해

 

verified_reviews를 하나의 문자열로 만들어 보자

 

 

1 - 1 . verified_reviews를 하나의 리스트로 만든다.

 

review_list = df['verified_reviews'].to_list()

review_list

 

1 - 2 . 위의 Word List를 '' 공백으로 합쳐서, 하나의 문자열로 만든다.

 

reviews = ''.join(review_list)

reviews

 

2. Word Cloud를 이용하여 화면에 많이 나온 단어들을 시각화 한다.

 

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS

wc = WordCloud()

2 - 1 . 불용어(STOPWORDS) 처리

필요 없는 단어를 불용어라고 한다.

필요 없는 단어는, 상황에 따라 다르므로, 각 상황에 따른 불용어를 처리한다.

 

my_stopwords = STOPWORDS
my_stopwords.add('Alexa')
my_stopwords

 

배경색이나, 불용어를 처리하도록 한다.

 

wc = WordCloud(background_color='white', stopwords= my_stopwords)
wc.generate(reviews)

 

plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()