Mục lục:

Khoa học dữ liệu phân tích tình cảm là gì?
Khoa học dữ liệu phân tích tình cảm là gì?

Video: Khoa học dữ liệu phân tích tình cảm là gì?

Video: Khoa học dữ liệu phân tích tình cảm là gì?
Video: KHOA HỌC DỮ LIỆU LÀ GÌ [2023]? CHIA SẺ KHÓA HỌC DATA SCIENCE MIỄN PHÍ CỦA MICROSOFT by TonyPham 2024, Tháng mười một
Anonim

Phân tích tình cảm là sự giải thích và phân loại cảm xúc (tích cực, tiêu cực và trung tính) trong dữ liệu văn bản sử dụng phân tích văn bản kỹ thuật. Phân tích tình cảm cho phép doanh nghiệp xác định khách hàng tình cảm hướng tới các sản phẩm, thương hiệu hoặc dịch vụ trong các cuộc trò chuyện và phản hồi trực tuyến.

Hơn nữa, dữ liệu tình cảm là gì?

Tình cảm phân tích (còn được gọi là khai thác ý kiến hoặc AI cảm xúc) đề cập đến việc sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản, ngôn ngữ học tính toán và sinh trắc học để xác định, trích xuất, định lượng và nghiên cứu các trạng thái tình cảm và thông tin chủ quan một cách có hệ thống.

Sau đó, câu hỏi đặt ra là, phân tích cảm xúc trong học máy là gì? Phân tích tình cảm là quá trình xác định và phân loại một cách tính toán các ý kiến được thể hiện trong một đoạn văn bản, đặc biệt là để xác định xem thái độ của người viết đối với một chủ đề, sản phẩm cụ thể, v.v.

Cũng được hỏi, làm thế nào để bạn làm một phân tích tình cảm?

Bất kể bạn sử dụng công cụ nào để phân tích tình cảm, bước đầu tiên là thu thập thông tin các tweet trên Twitter

  1. Bước 1: Thu thập thông tin Tweet chống lại các thẻ băm.
  2. Phân tích Tweet cho Cảm xúc.
  3. Bước 3: Hình dung kết quả.
  4. Bước 1: Đào tạo bộ phân loại.
  5. Bước 2: Xử lý trước Tweets.
  6. Bước 3: Giải nén các Vectơ Tính năng.

Thuật toán nào được sử dụng để phân tích tình cảm?

Phân tích tình cảm là công nghệ tương tự được sử dụng để phát hiện cảm xúc của khách hàng và có nhiều thuật toán có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng như vậy để phân tích tình cảm. Theo các nhà phát triển và chuyên gia ML SVM , Naive Bayes và entropy tối đa là các thuật toán học máy được giám sát tốt nhất.

Đề xuất: