Na het volgen van deze cursussen voel ik me zeker genoeg om professionele visualisaties en dashboards te maken
Shoebur RahmanInkoopspecialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Heb je wel eens een review achtergelaten om te vertellen wat je van een product of dienst vindt? En kijk je vaak online naar reviews voordat je iets koopt? Die informatie is waardevol, niet alleen voor jou maar ook voor bedrijven. In deze cursus leer je het sentiment in verschillende documenten te duiden. Je werkt met realistische gegevenssets met tweets en film- en productreviews, en gebruikt de Python-pakketten nltk en scikit-learn. Aan het einde van de cursus kun je een end-to-end sentimentanalyse uitvoeren op basis van hoe passagiers van Amerikaanse luchtvaartmaatschappijen hun gevoelens op Twitter uitten.
Vereisten
Lesprogramma
Cursusoverzicht
1
Sentimentanalyse van A tot Z
Heb je wel eens reviews of beoordelingen van een product of dienst bekeken voordat je het kocht? Dan ben je zeer waarschijnlijk al in aanraking gekomen met sentimentanalyse. In dit hoofdstuk leer je de basisstructuur van een sentimentanalyseprobleem en ga je het sentiment van filmreviews verkennen.
- Welkom!50 XP
- Onderdelen van een sentimentanalyseprobleem50 XP
- Hoeveel positieve en negatieve reviews zijn er?100 XP
- Langste en kortste reviews100 XP
- Soorten en aanpakken van sentimentanalyse50 XP
- Het sentiment van A Tale of Two Cities detecteren100 XP
- De gevoelswaarde van twee strings vergelijken100 XP
- Wat is het sentiment van een filmrecensie?100 XP
- Laten we een wordcloud maken!50 XP
- Je eerste word cloud100 XP
- Welke woorden staan er in de woordwolk?50 XP
- Woordwolk van filmrecensies100 XP
2
Numerieke features uit reviews
Stel, je bent een bedrijf dat allerlei producten aanbiedt. Je wilt weten welke producten bestsellers zijn en vooral: waarom. We beginnen met stap 1 in het begrijpen van productreviews, met behulp van een gegevensset met Amazon-productreviews. Daarvoor zetten we tekst om naar een numerieke vorm en staan we stil bij een paar aandachtspunten in dat proces.
3
Verder met numerieke vectoren: tweets transformeren
In dit hoofdstuk gaan we verder met het begrijpen van productreviews. We behandelen extra aandachtspunten, zeker bij sentimentanalyse op data van sociale platforms zoals Twitter. Ook leer je andere manieren om numerieke features uit tekst te halen.
4
Laten we het sentiment voorspellen
We zetten Machine Learning in om het sentiment van een review te voorspellen op basis van de gebruikte woorden. We gebruiken logistische regressie en evalueren de prestaties op een paar verschillende manieren. Dit zijn mooie eerste modellen!
Sentimentanalyse in Python
Cursus
voltooid
