# Leseni ya Ushairi ## Maelekezo Katika [notebook hii](https://www.kaggle.com/jenlooper/emily-dickinson-word-frequency) unaweza kupata zaidi ya mashairi 500 ya Emily Dickinson ambayo tayari yamechambuliwa kwa hisia kwa kutumia huduma ya Azure text analytics. Kutumia seti hii ya data, ichambue kwa kutumia mbinu zilizoelezwa katika somo. Je, hisia zilizopendekezwa za shairi zinapatana na uamuzi wa huduma ya Azure yenye ujuzi zaidi? Kwa nini au kwa nini siyo, kwa maoni yako? Je, kuna kitu chochote kinachokushangaza? ## Rubric | Vigezo | Bora Zaidi | Inayotosheleza | Inahitaji Kuboresha | | -------- | -------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- | ------------------------ | | | Notebook inawasilishwa ikiwa na uchambuzi thabiti wa sampuli ya mwandishi | Notebook haijakamilika au haifanyi uchambuzi | Hakuna notebook iliyowasilishwa | --- **Kanusho**: Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya kutafsiri ya AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kuhakikisha usahihi, tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati ya asili katika lugha yake ya awali inapaswa kuchukuliwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutoelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii.