Name: Python में Sentiment Analysis
Rating: 4.8354978354978355 (462 reviews)

कोर्स विवरण

क्या आपने किसी प्रोडक्ट या सर्विस के बारे में अपनी राय बताने के लिए कभी रिव्यू दिया है? और क्या आप खरीदने से पहले ऑनलाइन रिव्यू देखना पसंद करते हैं? इस तरह की जानकारी न सिर्फ आपके लिए, बल्कि कंपनियों के लिए भी बहुत उपयोगी होती है। इस कोर्स में, आप अलग-अलग डॉक्यूमेंट्स में व्यक्त किए गए sentiment को समझना सीखेंगे। आप वास्तविक दुनिया के डेटासेट्स का उपयोग करेंगे जिनमें ट्वीट्स, मूवी और प्रोडक्ट रिव्यू शामिल हैं, और Python की nltk और scikit-learn पैकेजेस का इस्तेमाल करेंगे। कोर्स के अंत तक, आप Twitter पर US एयरलाइन यात्रियों द्वारा व्यक्त किए गए भावों के आधार पर एक एंड-टू-एंड sentiment analysis टास्क कर पाएँगे।

पूर्वापेक्षाएँ

Python Toolbox

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

Sentiment Analysis: बुनियादी बातें

क्या आपने कभी कोई प्रोडक्ट या सर्विस खरीदने से पहले उसके रिव्यू या रेटिंग देखी है? अगर हाँ, तो आप शायद sentiment analysis से आमने-सामने हो चुके हैं। इस चैप्टर में, आप sentiment analysis समस्या की मूल संरचना सीखेंगे और मूवी रिव्यू के sentiment की पड़ताल शुरू करेंगे.

अध्याय शुरू करें

रिव्यू से निकाले गए संख्यात्मक फीचर्स

सोचिए, आप ऐसी कंपनी में हैं जो कई तरह के प्रोडक्ट्स ऑफर करती है। आप जानना चाहते हैं कि आपके कौन से प्रोडक्ट्स बेस्टसेलर हैं और सबसे बढ़कर — क्यों। हम Amazon प्रोडक्ट रिव्यू वाले डेटासेट का उपयोग करते हुए, प्रोडक्ट रिव्यू को समझने के चरण 1 पर काम शुरू करते हैं। इसके लिए, हम टेक्स्ट को संख्यात्मक रूप में बदलते हैं और इस प्रक्रिया की कुछ जटिलताओं पर भी विचार करते हैं.

अध्याय शुरू करें

संख्यात्मक वेक्टर पर और काम: Tweets को ट्रांसफॉर्म करना

यह चैप्टर प्रोडक्ट रिव्यू को समझने की प्रक्रिया को आगे बढ़ाता है। हम अतिरिक्त जटिलताओं को कवर करेंगे, खासकर जब Twitter जैसी सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म से आने वाले sentiment analysis डेटा के साथ काम करते हैं। साथ ही, हम टेक्स्ट से संख्यात्मक फीचर्स निकालने के अन्य तरीके भी सीखेंगे।

अध्याय शुरू करें

आइए sentiment का पूर्वानुमान लगाएँ

हम मशीन लर्निंग का उपयोग करके किसी रिव्यू में इस्तेमाल किए गए शब्दों के आधार पर उसके sentiment का पूर्वानुमान लगाते हैं। हम logistic regression का उपयोग करेंगे और अलग-अलग तरीकों से उसके परफॉर्मेंस का मूल्यांकन करेंगे। ये शुरुआती स्तर के कुछ मज़बूत मॉडल हैं!