Questi sono i rispettivi codici della mia "sentiment" e della LDA. Per quanto riguarda la prima il problema che riscontro nel risultato è che c'è un netto maggior numero di "most informative words" negative rispetto alle positive, quando nel dataframe 31000 recensioni su 40000 circa sono positive. Per quanto riguarda invece la LDA il risultato mostra delle stopwords che teoricamente avrei eliminato in precedenza .
Spero di essere stato abbastanza esaustivo

P.S. Per capire meglio la prima parte del codice relativo alla LDA vi allego anche l'originale Dataframe (Product Reviews) da cui poi ho estratto la colonna della recensioni che mi era utile.






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Salve a tutti, io ho questo DataFrame che ho allegato e con il quale dovrei fare una sentiment analysis possibilmente usando il Naive Bayes Classifier e una LDA. Io ho conoscenze basiche del programma e, nonostante i vari tutorial seguiti su internet, non riesco ad ottenere un risultato soddisfacente. Non capisco se sbaglio qualcosa io oppure è il Dataframe che non è adatto.
Per questo cerco un esperto che, anche a distanza, mi possa aiutare.

Grazie mille in anticipo