Публикации по теме 'sentiment-analysis'


Короткий и простой пример анализа настроений в python.
В этой короткой заметке мы хотим провести анализ настроений примерно по 9000 твитов о продуктах Apple и Google из доступных данных здесь . Для проведения этого анализа мы будем использовать набор инструментов для работы с естественным языком (NLTK), а в качестве модели будем использовать логистическую регрессию. Сначала нам нужно загрузить и импортировать данные в виде кадра данных pandas, и мы проверим его пять строк, чтобы получить некоторое представление о данных и их столбцах...
За словами
Более глубокие уровни анализа настроений в сценариях реальной жизни». Продолжая с того места, где мы остановились в первых двух историях, я намеревался углубиться в некоторые реальные приложения. Что интересно, несмотря на всю недавнюю шумиху вокруг ИИ и машинного обучения, многие из этих систем существуют уже некоторое время. Если вы соедините достаточно точек, в конце концов вы совершите прорыв. Я отвлекся. Вы кстати читали мои последние 2 статьи на эту тему?..
Какие задачи я могу решить с помощью НЛП сегодня?
Семантический поиск, анализ настроений, рекомендательные системы, ответы на вопросы, графики знаний и т. д. Давайте углубимся в детали и посмотрим полный список задач, которые НЛП может решить сегодня. Имейте в виду, что многие из них можно легко решить путем тонкой настройки моделей с открытым исходным кодом для большинства случаев использования. Текстовая классификация Классификация текста  — это задача автоматического отнесения текстового документа к одной или нескольким..
Анализ настроений при торговле с текстовыми данными Reddit
В этой статье я исследую использование данных настроений Reddit для информирования торговых стратегий. Я определяю настроения рынка двумя способами, используя сабреддит wallstreetbets: Сбор комментариев из материалов ежедневных обсуждений с последующим запуском модели настроений VADER для оценки общих ежедневных положительных / отрицательных настроений. Ежедневный сбор всех заголовков материалов и оценка ежедневных бычьих / медвежьих настроений с помощью анализа ключевых слов ...
Быстрый взгляд на чувства Ана
Понимание отзывов клиентов необходимо для создания прочной клиентской базы и развития успешного бизнеса. В настоящее время, когда существует так много способов общения с клиентом, довольно легко услышать, что он думает о товаре или услуге. Однако не всегда легко превратить эту обратную связь в полезную информацию. Многие компании пытались использовать искусственный интеллект (ИИ) для решения именно этой проблемы в прошлом с переменным успехом. Самая большая проблема в преодолении этой..
Революция в финансах с помощью машинного обучения
В последние годы машинное обучение стало переломным моментом в различных отраслях, и финансы не являются исключением. Финансовые учреждения все чаще обращаются к алгоритмам машинного обучения для оптимизации операций, принятия более эффективных решений на основе данных и улучшения качества обслуживания клиентов. Этот блог посвящен применению машинного обучения в финансах, исследуя, как оно трансформирует отрасль благодаря своим мощным возможностям прогнозирования и анализа данных...
Целевой анализ настроений в Watson Studio — это просто и эффективно
Соавторы: Матан Орбах, Йоав Кац, Ноам Слоним Отзывы клиентов о компаниях и продуктах стали мощным инструментом измерения удовлетворенности клиентов. Они предоставляют полезную информацию, которая помогает компаниям улучшать свои услуги и помогать потребителям в принятии решений. Анализ настроений играет ключевую роль в анализе этих обзоров. Он определяет настроение, выраженное в тексте, во всем обзорном документе или даже в одном предложении. Такой анализ на уровне документа или..