Публикации по теме 'sentiment-analysis'
АНАЛИЗ НАСТРОЕНИЙ: краткое объяснение
Анализ настроений — это процесс анализа цифрового текста, чтобы определить, является ли эмоциональный тон сообщения положительным, отрицательным или нейтральным. Сегодня компании имеют большие объемы текстовых данных, таких как электронные письма, стенограммы чатов службы поддержки, комментарии в социальных сетях и обзоры. Инструменты анализа тональности могут сканировать этот текст, чтобы автоматически определить отношение автора к теме. Компании используют данные анализа настроений..
Простой анализатор настроений нейронной сети с использованием Keras
Что такое анализатор настроений?
Хотите знать, как владелец продукта может получить массу информации о том, как клиенты воспринимают его продукты, не читая миллионы статей и обзоров? Анализатор настроений — вот ответ, эти вещи можно быстро развернуть, а затем подключить к Твиттеру, обзорным сайтам, базам данных или ко всему вышеперечисленному, чтобы мы могли понять общее отношение Интернета к нашему продукту. /услуги/бизнес.
Это отличный ленивый способ понять, как продукт..
Использование НЛП для анализа настроений потребителей в здравоохранении
Обработка естественного языка (НЛП) в анализе настроений со временем развивалась. Первоначально использовались методы, основанные на правилах, а затем методы машинного обучения, такие как машины опорных векторов (SVM) и наивный Байес. Также появились неконтролируемые подходы, такие как методы, основанные на лексике. Появление глубокого обучения и нейронных сетей привело к использованию рекуррентных нейронных сетей (RNN), особенно сетей с долгосрочной краткосрочной памятью (LSTM). В..
Анализ финансовых настроений с помощью FinBert
FinBert — это предварительно обученная модель обработки естественного языка (NLP) с открытым исходным кодом, которая была специально обучена финансовым данным и превосходит почти все другие методы NLP для анализа финансовых настроений.
Выполнение анализа настроений по финансовым данным сложнее, чем обычные варианты использования. Давайте посмотрим на пример:
Продовольственные компании преуспевают, несмотря на спад на мировых рынках из-за Covid.
Обычные методы НЛП не смогут..
Анализ конфликтов для турецких дебатов с использованием методов анализа текста и сегментации текста
В современном мире так много дискуссий и дебатов, которые кажутся проблемами. Однако, когда мы рассматриваем их технически, легко понять, что на самом деле это не проблемы, а недостаток общения и непонимание между людьми. Здесь важно пояснить цель этой работы. Основная цель - показать, что языки можно анализировать технически, а значения слов и предложений можно понять с помощью точек настроения. Эти пункты могут быть приняты почти одинаковыми для каждого языка, так что этот тип..
Знакомство с тематическим моделированием с помощью NMF
Представьте себе: вы потерялись в цифровом лесу текстов, тонете в море слов и отчаянно ищете идеи. Или вам было поручено получить информацию из множества отзывов клиентов, но вы не знаете, с чего начать? Не волнуйся! В этом сообщении блога я расскажу вам, как можно использовать факторизацию неотрицательной матрицы (NMF) для выполнения тематического моделирования.
Учитывая большие объемы текстовых данных, которые доступны нам сегодня, понимание основных тем и закономерностей..
Анализ настроений по отзывам клиентов
Модель анализа настроений для анализа отзывов клиентов, основанная на машинном обучении.
В сегодняшней быстро меняющейся цифровой среде компании процветают, понимая своих клиентов, как никогда раньше. Что, если бы мы могли выявить скрытые эмоции, скрытые за отзывами клиентов? Вот тут-то и вступает в игру увлекательный мир анализа настроений. Присоединяйтесь ко мне в захватывающем приключении, когда мы углубляемся в область анализа настроений клиентов — проекта, который..
