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Cours

Analyse de sentiments en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 02/2024
Les clients sont-ils satisfaits de vos produits ou votre service présente-t-il des lacunes ? Découvrez comment effectuer une analyse complète des sentiments.
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PythonMachine Learning
4 h
16 vidéos
60 Exercices
5,050 XP
23,506
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Description du cours

Avez-vous déjà laissé un avis pour exprimer ce que vous pensez d’un produit ou d’un service ? Et avez-vous l’habitude de consulter les avis en ligne avant d’acheter ? Ce type d’information est précieux, pour vous comme pour les entreprises. Dans ce cours, vous allez apprendre à interpréter le sentiment exprimé dans différents documents. Vous utiliserez des jeux de données réels contenant des tweets, des critiques de films et de produits, ainsi que les bibliothèques nltk et scikit-learn de Python. À la fin du cours, vous serez capable de mener de bout en bout une analyse de sentiments à partir des messages publiés sur Twitter par des passagers des compagnies aériennes américaines.

Prérequis

Python Toolbox
1

Sentiment Analysis Nuts and Bolts

Have you ever checked the reviews or ratings of a product or a service before you purchased it? Then you have very likely came face-to-face with sentiment analysis. In this chapter, you will learn the basic structure of a sentiment analysis problem and start exploring the sentiment of movie reviews.
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2

Numeric Features from Reviews

Imagine you are in the shoes of a company offering a variety of products. You want to know which of your products are bestsellers and most of all - why. We embark on step 1 of understanding the reviews of products, using a dataset with Amazon product reviews. To that end, we transform the text into a numeric form and consider a few complexities in the process.
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Analyse de sentiments en Python
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