Публикации по теме 'sentiment-analysis'
Синдром самозванца: добыча аспектов
Одним из наиболее увлекательных аспектов Aspect Mining является последний шаг: анализ настроений. Хотя большинство из нас воспринимает прилагательные как нечто само собой разумеющееся, мы по своей сути знаем, что разные слова обладают разной степенью интенсивности, выражая разные чувства и мнения. Понимая уровни интенсивности, такие функции, как агрегаторы новостей, могут более эффективно отбирать новости.
Давайте углубимся в пять примеров, чтобы увидеть, как разные слова выражают..
Адаптация модели анализа настроений к пользовательскому домену
Что показали наши эксперименты, и ваш шанс опробовать модель
Введение
Можете ли вы взять общую модель машинного обучения для анализа настроений, адаптировать ее к конкретной области и получить приемлемые результаты? Насколько это сложная задача?
Как оказалось, это выполнимо при разумных усилиях. Команда машинного обучения в Толоке недавно доработала общую модель настроений для финансовой сферы, и я рад поделиться результатами наших экспериментов.
Вы можете попробовать..
Выполнение анализа тональности текста с помощью TextBlob: учебник по скрипту Python
Анализ настроений — это метод, используемый для выявления и извлечения эмоций и отношений, выраженных в тексте. Он имеет множество приложений, таких как обслуживание клиентов, мониторинг брендов и анализ социальных сетей. В этом руководстве мы рассмотрим, как выполнять анализ тональности текста с помощью библиотеки TextBlob в Python. Мы рассмотрим основы работы анализа тональности, познакомимся с библиотекой TextBlob и рассмотрим пример скрипта Python.
Классификация настроений с помощью наивного байесовского классификатора
Далее я попытаюсь объяснить свое понимание того, как наивный байесовский классификатор можно использовать для классификации настроений.
Что такое вероятностный классификатор?
Классификатор, который выводит распределение вероятностей по набору выходных классов. Допустим, событие имеет 3 возможных исхода. Вероятностный классификатор предсказывает вероятность каждого из этих исходов. Сумма этих вероятностей для события равна 1.
Эти распределения называются условными распределениями...
Анализ настроений с помощью ELECTRA
Введение
Знаете ли вы, что машинное обучение — один из самых популярных подходов к анализу настроений? Анализ тональности — это распространенная задача обработки естественного языка (NLP), которая включает определение тональности данного фрагмента текста, например твита, обзора продукта или отзывов клиентов. Анализ настроений сейчас как никогда важен для компаний и организаций, чтобы понять мнения и отзывы клиентов в свете роста социальных сетей и онлайн-оценок клиентов.
Алгоритмы..
Как создать простое приложение Twitter ML, которое определяет тональность твитов
Пошаговое руководство по созданию простого приложения Twitter ML, определяющего тональность твитов
Вы когда-нибудь хотели узнать общее настроение твитов на определенную тему в Твиттере? Возможно, вам интересно, что люди говорят о том или ином продукте…
Анализ настроений в заголовках новостей фондового рынка
ВВЕДЕНИЕ: — — — — — — — — — Прогноз фондового рынка помогает определить будущую стоимость акций компании. Успешный прогноз будущей цены акции может принести значительную прибыль. Фондовый рынок управляется несколькими факторами, а именно техническим анализом и финансовыми результатами, и одним из них являются новостные статьи. Любые новости, связанные с определенной акцией, независимо от того, хорошие они или плохие, напрямую влияют на ту же акцию существенным образом. Так, анализ..