Публикации по теме 'sentiment-analysis'


Машинное обучение: революционный подход к работе с клиентами в бизнесе
В эпоху цифровых технологий компании постоянно стремятся обеспечить наилучшее качество обслуживания клиентов. С развитием технологий машинное обучение изменило правила игры в этом направлении. Используя возможности алгоритмов и анализа данных, машинное обучение позволяет компаниям получать ценную информацию, принимать решения на основе данных и предоставлять своим клиентам персонализированный опыт. В этой статье мы рассмотрим, как машинное обучение меняет опыт работы с клиентами в деловом..
О чем люди говорят на Yelp? Могут ли они дать точную оценку своим истинным чувствам?
Извлечение темы и анализ тональности Yelp Review с использованием платформы больших данных В последние годы большие данные генерируются каждый день со все большей скоростью, объемом и разнообразием. Из-за этого анализ этих данных становится все более сложной задачей. Yelp, одна из самых известных и всеобъемлющих платформ отзывов для бизнеса, генерирует обзоры, фотографии и бизнес-данные в беспрецедентном масштабе. С таким большим количеством потенциальных идей, существующих в..
Создание классификатора анализа настроений с использованием PyTorch Lightning
Цель этого руководства — создать полную систему машинного обучения, которая будет классифицировать текст на основе его тональности. Эта система будет состоять из трех основных компонентов. Во-первых, мы создадим модель машинного обучения, которая будет отвечать за прогнозирование на основе предоставленного текста. После этого мы создадим серверную часть, в которой будет размещаться обученная модель, и предоставим конечную точку API для доступа к ней. Наконец, мы разработаем внешнее..
Анализ настроений с использованием технологии искусственного интеллекта
Выражение говорит само за себя Выражение передает множество вещей, неважно больших или малых, и может быть ключом к пониманию истинных мотивов или чувств любого человека. Чувства и выражения, передаваемые людьми, являются ключом к предоставлению наилучшего обслуживания любому человеку. Секторов, которые используют или полагаются на обслуживание клиентов, много, включая, помимо прочего; розничная торговля, электронная коммерция, гостиничный бизнес, изысканные рестораны и многое другое...
Анализ настроений в Twitter с использованием Python + VADER
Анализ тональности - это вычислительный процесс оценки отношения к тексту в зависимости от того, насколько он положительный, нейтральный или отрицательный. Этот процесс стал очень актуальной темой в электронной коммерции и в приложениях машинного обучения, потому что компании могут понять чувства своих клиентов по заголовку или тексту. Некоторые распространенные бизнес-приложения включают определение настроения человека во время звонка в службу поддержки или определение того, является ли..
Анализ настроений с использованием Scikit-learn
Компании электронной коммерции широко используют анализ настроений для оценки настроений потребителей о продуктах и ​​предоставления ценных отзывов производителям. Следует уделять внимание обзорам, их можно использовать для повышения производительности / качества продукции в соответствии с интересами клиента. Я создал свой собственный набор данных, состоящий из различных твитов по теме «Гражданские беспорядки в Индии» (120 твитов с ярлыками), где 0 = нейтральный, 1 = положительный, 2..
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТРАНСФЕРНОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА НАСТРОЙКИ
ВВЕДЕНИЕ Анализ настроений, мощный метод обработки естественного языка (NLP), фокусируется на расшифровке намерений или мнений автора относительно конкретной темы или предмета в тексте. Этот подход NLP классифицирует чувства как положительные, нейтральные или отрицательные, что делает его бесценным для различных приложений, включая улучшение отношений с клиентами и фильтрацию пользовательских взаимодействий в цифровом пространстве. Однако разработка надежных моделей классификации..