ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์ส

Sentiment Analysis ด้วย Python

ระดับกลาง4 ชม.

ลูกค้าปลื้มสินค้าของคุณหรือบริการของคุณยังไม่ดีพอ? เรียนรู้วิธีทำงานวิเคราะห์ความรู้สึกแบบครบวงจรตั้งแต่ต้นจนจบ

Python4 ชม.16 วิดีโอ60 แบบฝึกหัด5,050 XP23,658ใบแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google
หรือ
การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับ เงื่อนไขการใช้งาน, ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว และข้อมูลของคุณถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

ได้รับความไว้วางใจจากผู้เรียนในหลายพันบริษัท

รายละเอียดคอร์ส

เคยเขียนรีวิวเพื่อบอกความรู้สึกเกี่ยวกับสินค้าหรือบริการไหม? หรือมีนิสัยชอบอ่านรีวิวก่อนตัดสินใจซื้อของออนไลน์? ข้อมูลเหล่านี้มีคุณค่าไม่เพียงแค่สำหรับผู้บริโภค แต่ยังมีความสำคัญอย่างมากต่อบริษัทต่าง ๆ ด้วย ในคอร์สนี้ จะได้เรียนรู้วิธีวิเคราะห์ความรู้สึกที่แสดงออกในเอกสารหลากหลายประเภท โดยใช้ชุดข้อมูลจริงที่ประกอบด้วยทวีต รีวิวภาพยนตร์ และรีวิวสินค้า พร้อมกับใช้ไลบรารี nltk และ scikit-learn ของ Python เมื่อจบคอร์สนี้ จะสามารถดำเนินการวิเคราะห์ความรู้สึกแบบครบวงจรได้ โดยอิงจากข้อความที่ผู้โดยสารสายการบินในสหรัฐอเมริกาโพสต์บน Twitter

ข้อกำหนดเบื้องต้น

หลักสูตร

โครงสร้างคอร์ส

1

พื้นฐาน Sentiment Analysis

เคยอ่านรีวิวหรือดูคะแนนของสินค้าและบริการก่อนตัดสินใจซื้อไหม? ถ้าเคย นั่นหมายความว่าได้พบกับ sentiment analysis แล้ว ในบทนี้ จะได้เรียนรู้โครงสร้างพื้นฐานของปัญหา sentiment analysis และเริ่มต้นสำรวจความรู้สึกในรีวิวภาพยนตร์
เริ่มบทเรียน
2

ฟีเจอร์ตัวเลขจากรีวิว

ลองจินตนาการว่าเป็นบริษัทที่จำหน่ายสินค้าหลากหลายประเภท และต้องการรู้ว่าสินค้าชิ้นไหนขายดีที่สุด รวมถึงเหตุผลเบื้องหลังความสำเร็จนั้น บทนี้เริ่มต้นขั้นตอนแรกของการทำความเข้าใจรีวิวสินค้า โดยใช้ชุดข้อมูลรีวิวสินค้าจาก Amazon เพื่อแปลงข้อความให้อยู่ในรูปแบบตัวเลข พร้อมทั้งพิจารณาความซับซ้อนต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นในกระบวนการนี้
เริ่มบทเรียน
3

เพิ่มเติมเกี่ยวกับเวกเตอร์ตัวเลข: การแปลงทวีต

บทนี้ต่อยอดกระบวนการทำความเข้าใจรีวิวสินค้า โดยครอบคลุมความซับซ้อนเพิ่มเติม โดยเฉพาะเมื่อทำงานกับข้อมูล sentiment analysis จากโซเชียลมีเดียอย่าง Twitter นอกจากนี้ยังจะได้เรียนรู้วิธีอื่น ๆ ในการแปลงข้อความให้เป็นฟีเจอร์ตัวเลขอีกด้วย
เริ่มบทเรียน
4

มาพยากรณ์ Sentiment กัน

นำ machine learning มาใช้พยากรณ์ความรู้สึกของรีวิวจากคำที่ปรากฏในข้อความ โดยใช้ logistic regression และประเมินประสิทธิภาพในหลายรูปแบบ นี่คือโมเดลเริ่มต้นที่แข็งแกร่งและพร้อมใช้งานจริง
เริ่มบทเรียน

Sentiment Analysis ด้วย Python

เรียนจบแล้ว

รับใบรับรองความสำเร็จ

ลงทะเบียนเลย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp บนมือถือ

ก้าวหน้าได้ทุกที่ด้วยคอร์สมือถือและแบบฝึกหัดการเขียนโค้ด 5 นาทีประจำวันของเรา