ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

Language Pattern Analysis in Python

In this session we use text analysis to look at language patterns in a review dataset.
Richie Cotton
Maham Khan
Richie Cotton, Maham Khan

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ฝึกฝนและตรวจสอบความก้าวหน้าของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleเมื่อดำเนินการต่อ ถือว่าคุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งานและ นโยบายความเป็นส่วนตัว และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

Code Along กับเราได้ที่

Code Along ↗

From online reviews to social media posts, unstructured text data holds valuable insights—if you know how to extract them. In this session, you’ll learn how to turn raw text into meaningful metrics using Python, applying natural language processing (NLP) techniques to real-world data. You’ll walk through every step, from scraping the data to visualizing the results.In this code-along webinar, Maham Khan will guide you through analyzing professor ratings using the nltk package. You’ll learn how to collect and clean text data, extract quantitative features, and create visualizations that reveal patterns and sentiment. By the end, you’ll have a practical workflow you can apply to any text dataset.

Key takeaways

  • Learn how to apply a web scraper to create a corpus of freelancer reviews

  • Learn how to label the reviews based upon pre-defined conditions

  • Identify language (words and phrases) used more often for freelancers based on different personas, and study how this language varies by field

หัวข้อ

ที่เกี่ยวข้อง

บทแนะนำ

Python Sentiment Analysis Tutorial

บทแนะนำ

Latent Semantic Analysis using Python

บทแนะนำ

NLTK Sentiment Analysis Tutorial for Beginners