Last chance: 50% off unlimited learning
Sale ends in
Descrierea cursului
Ai lăsat vreodată o recenzie pentru a exprima ce crezi despre un produs sau un serviciu? Și ai obiceiul de a citi recenziile unui produs online înainte să îl cumperi? Acest tip de informații este valoros nu doar pentru tine, ci și pentru companii. În acest curs, vei învăța cum să interpretezi sentimentele exprimate în diverse documente. Vei folosi seturi de date reale cu tweet-uri, recenzii de filme și produse, utilizând bibliotecile nltk și scikit-learn din Python. La finalul cursului, vei fi capabil să realizezi o analiză completă a sentimentelor, pornind de la modul în care pasagerii companiilor aeriene americane și-au exprimat opiniile pe Twitter.
Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Bazele analizei sentimentelor
Ai verificat vreodată recenziile sau evaluările unui produs sau serviciu înainte să îl cumperi? Dacă da, te-ai întâlnit deja cu analiza sentimentelor. În acest capitol, vei învăța structura de bază a unei probleme de analiză a sentimentelor și vei începe să explorezi sentimentul din recenzii de filme.
- Bun venit!50 XP
- Elementele unei probleme de analiză a sentimentelor50 XP
- Câte recenzii pozitive și negative există?100 XP
- Cele mai lungi și mai scurte recenzii100 XP
- Tipuri și abordări în analiza sentimentelor50 XP
- Detectarea sentimentului în Povestea a două orașe100 XP
- Compararea sentimentului a două șiruri de caractere100 XP
- Care este sentimentul unei recenzii de film?100 XP
- Să construim un nor de cuvinte!50 XP
- Primul tău nor de cuvinte100 XP
- Ce cuvinte apar în word cloud?50 XP
- Word cloud pe recenzii de film100 XP
2
Caracteristici numerice din recenzii
Imaginează-ți că ești în locul unei companii care oferă o varietate de produse. Vrei să știi care dintre produsele tale se vând cel mai bine și, mai ales, de ce. Pornim în etapa 1 a înțelegerii recenziilor de produse, folosind un set de date cu recenzii Amazon. În acest scop, transformăm textul într-o formă numerică și luăm în considerare câteva aspecte mai complexe din acest proces.
3
Mai mult despre vectori numerici: transformarea tweet-urilor
Acest capitol continuă procesul de înțelegere a recenziilor de produse. Vom aborda complexități suplimentare, în special atunci când lucrăm cu date de analiză a sentimentelor din rețele sociale precum Twitter. Vom învăța și alte modalități de a obține caracteristici numerice din text.
4
Să prezicem sentimentul
Folosim învățarea automată pentru a prezice sentimentul unei recenzii pe baza cuvintelor utilizate în aceasta. Aplicăm regresia logistică și îi evaluăm performanța în mai multe moduri. Acestea sunt primele modele solide!
Analiza sentimentelor în Python
Curs
finalizat
