Turinys:

Kas yra sentimentų analizės duomenų mokslas?
Kas yra sentimentų analizės duomenų mokslas?

Video: Kas yra sentimentų analizės duomenų mokslas?

Video: Kas yra sentimentų analizės duomenų mokslas?
Video: Sentiment Analysis In 10 Minutes | Sentiment Analysis Using Python | Great Learning 2024, Lapkritis
Anonim

Sentimentų analizė yra emocijų (teigiamų, neigiamų ir neutralių) interpretavimas ir klasifikavimas viduje tekstiniai duomenys naudojant teksto analizė technikos. Sentimentų analizė leidžia įmonėms identifikuoti klientą sentimentas apie produktus, prekės ženklus ar paslaugas internetiniuose pokalbiuose ir atsiliepimuose.

Be to, kas yra nuotaikų duomenys?

Sentimentas analizė (taip pat žinoma kaip nuomonės paieška arba emocijų AI) reiškia natūralios kalbos apdorojimo, teksto analizės, kompiuterinės lingvistikos ir biometrinių duomenų naudojimą, siekiant sistemingai nustatyti, išgauti, kiekybiškai įvertinti ir tirti emocines būsenas ir subjektyvią informaciją.

Vėliau kyla klausimas, kas yra nuotaikų analizė mašininiame mokyme? Sentimentų analizė yra teksto dalyje išreikštų nuomonių skaičiavimo identifikavimo ir skirstymo į kategorijas procesas, ypač siekiant nustatyti, ar rašytojo požiūris į konkrečią temą, produktą ir pan.

Taip pat paklausta, kaip jūs atliekate nuotaikų analizę?

Nepriklausomai nuo to, kokį įrankį naudojate nuotaikų analizei, pirmasis žingsnis yra nuskaityti „Twitter“žinutes

  1. 1 veiksmas: patikrinkite „Tweets“prieš maišos žymas.
  2. „Twitter“žinučių analizė, siekiant nustatyti jausmus.
  3. 3 veiksmas: vizualizuokite rezultatus.
  4. 1 žingsnis: Klasifikatorių mokymas.
  5. 2 veiksmas: iš anksto apdorokite „Tweets“.
  6. 3 veiksmas: ištraukite funkcijų vektorius.

Kuris algoritmas naudojamas sentimentų analizei?

Sentimentų analizė yra panaši technologija, naudojama klientų nuotaikoms aptikti, ir yra keli algoritmai, kurie gali būti naudojami kuriant tokias nuotaikų analizės programas. Kūrėjų ir ML ekspertų teigimu SVM , Naivus Bayesas ir maksimali entropija yra geriausiai prižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai.

Rekomenduojamas: