Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Sentimentanalyse in Python

GemiddeldVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 02-2024

Zijn klanten enthousiast over je producten of laat je service te wensen over? Leer hoe je een volledige sentimentanalyse kunt uitvoeren.

Start Cursus Kosteloos

PythonMachine Learning

4 u

16 videos

60 Opdrachten

5,050 XP

23,524

Bewijs van Prestatie

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

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

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.

Onderdelen van een sentimentanalyseprobleem

Hoeveel positieve en negatieve reviews zijn er?

Langste en kortste reviews

Soorten en aanpakken van sentimentanalyse

Het sentiment van A Tale of Two Cities detecteren

De gevoelswaarde van twee strings vergelijken

Wat is het sentiment van een filmrecensie?

Laten we een wordcloud maken!

Je eerste word cloud

Welke woorden staan er in de woordwolk?

Woordwolk van filmrecensies

Hoofdstuk beginnen

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.

Bag-of-words

Welke uitspraak over BOW is waar?

Je eerste BOW

BOW met productreviews

Meer detail met n-grammen

Lengte van tokenreeksen opgeven met BOW

Omvang van de woordenschat van filmreviews

BOW met n-grams en woordenschatgrootte

Nieuwe features uit tekst bouwen

Tokenize een string uit GoT

Woordtokens uit de Avengers

Een feature voor de lengte van een review

Kun jij de taal raden?

Bepaal de taal van een string

Herken de taal van een lijst met strings

Taalherkenning van productreviews

Hoofdstuk beginnen

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.

Stopwoorden

Woordwolk van tweets

Luchtvaart-sentiment met stopwoorden

Meerdere tekstkolommen

Een tokenpatroon vastleggen

Geef het tokenpatroon op

String-operatoren met de Twitter-data

Meer string-operators en Twitter

Stemming en lemmatisering

Stammen en lemma’s uit GoT

Voer stemming uit op Spaanse reviews

Stammen uit tweets

TfIdf: Meer manieren om tekst te transformeren

Je eerste TfIdf

TfIdf op Twitter-sentimentdata van luchtvaartmaatschappijen

Tfidf en een BOW op dezelfde data

Hoofdstuk beginnen

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!

Laten we het sentiment voorspellen!

Logistic regression op filmrecensies

Logistic regression met Twitter-data

Hebben we het sentiment echt goed voorspeld?

Bouw en beoordeel een model: filmrecensies

Prestatiemetrieken voor Twitter-gegevens

Bouw en beoordeel een model: productreview-data

Logistische regressie: opnieuw bekeken

Voorspel kansen van filmrecensies

Productreviews met regularisatie

Modellen regulariseren met Twitter-gegevens

Alles bij elkaar brengen

Stap 1: Woordwolk en feature-creatie

Stap 2: Een vectorizer bouwen

Stap 3: Een classifier bouwen

Hoofdstuk beginnen

Sentimentanalyse in Python

Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Sentimentanalyse in Python!

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.