Публикации по теме 'sentiment-analysis'
Испанская классификация настроений для немаркированных данных социальных сетей
Анализ настроений из социальной сети Steemit.
Был создан синтаксический анализатор для извлечения сообщений на испанском языке и одновременной оценки содержания сообщения и его оценки на основе лексикона из 7 500 положительных слов и 10 600 отрицательных слов. Также оценка основана на лексиконе смайликов / смайликов. Это предоставляет набор функций для обучения алгоритмов машинного обучения. (код доступен в репозитории GitHub, ссылка на который указана в конце поста)
Проблема с..
Использование моделей машинного обучения анализа настроений для прогнозирования тенденций рынка криптовалют
Криптовалюты были развивающимся рынком, который в последние годы продемонстрировал огромный рост. С 2009 года, когда была создана первая криптовалюта Биткойн, на рынок были представлены тысячи других криптовалют. Рост криптовалют создал спрос на новые способы анализа рыночных тенденций и прогнозирования будущих движений цен. Алгоритмы машинного обучения можно научить анализировать социальные сети и новостные статьи, чтобы определять настроения, связанные с конкретной криптовалютой...
Анализ настроений - Полное руководство RNN. (Часть-1)
Полная статья состоит из 3 частей:
Введение в НЛП Реализация RNN и LSTM Прогноз настроений RNN
Это часть 1: Введение в НЛП
Рассматриваемые темы:
NLP и конвейеры, обработка текста, извлечение признаков, набор слов, TF-IDF, горячее кодирование, встраивание слов, Word2Vec, GloVE, встраивание для глубокого обучения
НЛП и конвейер:
НЛП расшифровывается как Обработка естественного языка . Это взаимодействие между компьютерами и человеческим языком, в частности,..
Анализ тональности с помощью AFINN Lexicon
Анализ тональности с помощью AFINN Lexicon
Лексикон AFINN , пожалуй, один из самых простых и популярных лексиконов, который можно широко использовать для анализа настроений.
Текущая версия словаря - AFINN-en-165. txt и содержит более 3 300 слов с оценкой полярности, связанной с каждым словом. Вы можете найти этот словарь в официальном репозитории GitHub автора .
Автор также создал красивую библиотеку-оболочку на Python под названием afinn , которую мы будем использовать..
Раскрытие возможностей Python и НЛП в маркетинге
От анализа настроений до извлечения ключевых слов: как Python и NLP могут повысить ваши маркетинговые усилия
Python быстро стал одним из самых популярных языков программирования в мире, и не зря. Он прост в освоении, универсален и мощен. В мире маркетинга Python может быть особенно полезен для обработки естественного языка (NLP).
Что такое обработка естественного языка? Проще говоря, это способность компьютера понимать и обрабатывать человеческий язык. Это может быть что угодно:..
Приступаем к анализу настроений.
Анализ тональности – это подход к обработке естественного языка (NLP), который изучает субъективную информацию, содержащуюся в выражении. Когда мы говорим о субъективной информации, это означает, что информация может меняться от человека к человеку и включает в себя мнения, эмоции или отношение к теме, человеку или организации, которые люди склонны выражать в письменной форме. Эти выражения можно классифицировать как положительные, отрицательные или нейтральные. Алгоритмы машинного..
Обнаружение эмоций на лице с помощью глубокого обучения
Компании уже используют анализ настроений для определения настроения потребителей по отношению к их продукту или бренду. Собирая твиты, обзоры и другие источники, компании могут легко извлекать пользу из естественного языка. Но как насчет того, когда потребители не в сети? Представители покупателей в магазинах могут видеть, когда покупатель разочарован или рассержен, но они не могут быть везде сразу. Однако компании использовали камеры в магазинах для отслеживания поведения покупателей в..
