После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Вы когда-нибудь оставляли отзыв о товаре или услуге? А проверяли чужие отзывы перед покупкой? Такая информация ценна не только для покупателей, но и для компаний. В этом курсе вы научитесь извлекать тональность из различных текстов. Вы будете работать с реальными наборами данных: твитами, рецензиями на фильмы и отзывами о товарах, а также использовать пакеты nltk и scikit-learn для Python. По завершении курса вы сможете провести полноценный анализ тональности на основе твитов пассажиров американских авиакомпаний.
Предварительные требования
Программа
План курса
1
Основы анализа тональности текста
Вы когда-нибудь читали отзывы или смотрели рейтинги товара перед покупкой? Тогда вы уже сталкивались с анализом тональности текста. В этой главе вы изучите базовую структуру задачи анализа тональности и начнёте исследовать тональность рецензий на фильмы.
- Добро пожаловать!50 XP
- Элементы задачи анализа тональности50 XP
- Сколько положительных и отрицательных рецензий?100 XP
- Самый длинный и самый короткий отзывы100 XP
- Типы и подходы к анализу тональности50 XP
- Определение тональности «Повести о двух городах»100 XP
- Сравнение тональности двух строк100 XP
- Какова тональность рецензии на фильм?100 XP
- Построим облако слов!50 XP
- Ваше первое облако слов100 XP
- Какие слова есть в облаке слов?50 XP
- Облако слов по рецензиям на фильмы100 XP
2
Числовые признаки из отзывов
Представьте, что вы управляете компанией с широким ассортиментом товаров и хотите понять, какие из них продаются лучше всего — и почему. Мы начнём с первого шага: изучения отзывов покупателей на основе набора данных с отзывами об Amazon-товарах. Для этого мы преобразуем текст в числовую форму и рассмотрим некоторые сложности, возникающие в этом процессе.
3
Работа с числовыми векторами: преобразование твитов
В этой главе мы продолжаем анализировать отзывы о товарах. Мы рассмотрим дополнительные сложности, характерные для работы с данными из социальных сетей, таких как Twitter, а также освоим другие способы получения числовых признаков из текста.
4
Прогнозируем тональность
Мы применяем машинное обучение для прогнозирования тональности отзыва на основе используемых в нём слов. Мы используем логистическую регрессию и оцениваем её качество несколькими способами. Это надёжные базовые модели!
Анализ тональности текста на Python
Курс
завершён
