Публикации по теме 'sentiment-analysis'


Как проводить анализ настроений в приложении Python
Создайте модель анализа мнений, встроенную в графический интерфейс. В век Интернета и социальных сетей реальное мнение людей становится фундаментальным ресурсом в маркетинге и политике. Обратная связь помогает компаниям улучшать свои услуги, но для человека невозможно вручную проанализировать миллионы и миллионы отзывов. Более того, человек совершит много ошибок. Чтобы избежать этого риска и сэкономить деньги и время, компании разработали ИИ для анализа настроений , также..
НЛП (анализ настроений) с использованием практического опыта WEKA
Weka Weka (среда Waikato для анализа знаний) - это программное обеспечение с открытым исходным кодом, разработанное Университетом Вайкато и используемое для задач автоматического анализа данных. Weka - это гибкий и простой способ реализации, он портативен и, следовательно, не зависит от платформы. Он предоставляет различные алгоритмы, которые можно использовать для любого выбранного набора данных. Далее следуют приложения, предоставленные Weka в своем приложении (рисунок 1): Explorer:..
Учебное пособие по API Codeq NLP
Часть 3. Семантические признаки В этом уроке мы опишем, как вы можете вызывать некоторые текстовые классификаторы нашего NLP API ; в частности, мы демонстрируем модули, ориентированные на понимание внутренней семантики и прагматики текстов. Это последующее руководство; предыдущий контент можно найти здесь: В первом руководстве рассказывалось, как начать работу и отправлять запросы с помощью нашего Python SDK . Во втором уроке мы рассмотрели различные аннотаторы NLP для..
Глубокое обучение для обработки естественного языка (NLP)  — с использованием RNN и CNN
Было бы здорово, если бы компьютер мог понимать настоящие человеческие чувства, стоящие за саркастическими текстами, которые иногда даже превосходят реальных людей? Или что, если бы компьютеры могли так хорошо понимать человеческий язык, что могли бы оценить вероятность, говорящую вам, насколько вероятно встретить любое случайное предложение, которое вы ему дадите? Или, может быть, он мог бы генерировать полностью поддельные фрагменты кода ядра Linux, которые выглядят настолько..
Анализ настроений по отзывам Airbnb с Бертом
Введение Эта статья является продолжением этого . Сначала не было плана заниматься НЛП в учебном проекте, над которым я работал в Springboard, но мне было интересно его изучить. Я задавался вопросом, что можно сделать. Я снова посмотрел на данные Airbnb и понял, что там есть данные по отзывам, и решил их использовать. Поскольку я когда-либо видел случаи, когда сообщения в Твиттере классифицировались как положительные и отрицательные, я попытался провести аналогичный анализ..
Политические социальные сети и анализ подписчиков - Введение
Несколько недель назад я начал проект по анализу аккаунтов политиков в социальных сетях, уделяя особое внимание их последователям и взаимодействию между ними. Сейчас у меня 221 политик из 14 партий и 140 тыс. Сообщений с 1,7 млн ​​комментариев в базе данных, и их количество постоянно растет. На следующей диаграмме показан более подробный обзор имеющихся в настоящее время данных. Причина, по которой я делаю это, заключается в том, что вся политическая дискуссия в социальных сетях..
Анализ настроений в ходе президентских дебатов с помощью LSTM, OneVsRest, LinearSVC: пошаговое руководство по НЛП
«Общественное мнение - это все». - Авраам Линкольн Источником данных являются десятки тысяч твитов о первых президентских дебатах Республиканской партии 2016 года в Огайо. Что можно сказать о том или ином твите? Он положительный, нейтральный или отрицательный? Какие слова наиболее часто используются в положительных / отрицательных твитах? Вы узнаете об основных навыках обработки естественного языка, включая: Предварительная обработка текста Токенизация Встраивание слов с..