Πίνακας περιεχομένων:

Τι είναι η επιστήμη δεδομένων ανάλυσης συναισθήματος;
Τι είναι η επιστήμη δεδομένων ανάλυσης συναισθήματος;

Βίντεο: Τι είναι η επιστήμη δεδομένων ανάλυσης συναισθήματος;

Βίντεο: Τι είναι η επιστήμη δεδομένων ανάλυσης συναισθήματος;
Βίντεο: Ποιοτικά Δεδομένα: Συλλογή, Μέθοδοι και Τεχνικές Ανάλυσης με Ανοικτό Λογισμικό 2024, Ενδέχεται
Anonim

Ανάλυση συναισθήματος είναι η ερμηνεία και ταξινόμηση των συναισθημάτων (θετικών, αρνητικών και ουδέτερων) μέσα δεδομένα κειμένου χρησιμοποιώντας ανάλυση κειμένου τεχνικές. Ανάλυση συναισθήματος επιτρέπει στις επιχειρήσεις να αναγνωρίσουν τον πελάτη συναίσθημα προς προϊόντα, επωνυμίες ή υπηρεσίες σε διαδικτυακές συνομιλίες και σχόλια.

Επιπλέον, τι είναι τα δεδομένα συναισθήματος;

Συναίσθημα Η ανάλυση (γνωστή και ως εξόρυξη γνώμης ή AI συναισθημάτων) αναφέρεται στη χρήση επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, ανάλυσης κειμένου, υπολογιστικής γλωσσολογίας και βιομετρίας για συστηματικό εντοπισμό, εξαγωγή, ποσοτικοποίηση και μελέτη συναισθηματικών καταστάσεων και υποκειμενικών πληροφοριών.

Στη συνέχεια, το ερώτημα είναι, τι είναι η ανάλυση συναισθήματος στη μηχανική μάθηση; Ανάλυση συναισθήματος είναι η διαδικασία υπολογιστικής αναγνώρισης και κατηγοριοποίησης απόψεων που εκφράζονται σε ένα κείμενο, ειδικά προκειμένου να καθοριστεί εάν η στάση του συγγραφέα απέναντι σε ένα συγκεκριμένο θέμα, προϊόν κ.λπ.

Ρωτήθηκε επίσης, πώς κάνετε μια ανάλυση συναισθήματος;

Ανεξάρτητα από το εργαλείο που χρησιμοποιείτε για την ανάλυση συναισθημάτων, το πρώτο βήμα είναι να ανιχνεύσετε τα tweets στο Twitter

  1. Βήμα 1: Ανίχνευση Tweets κατά των ετικετών κατακερματισμού.
  2. Ανάλυση Tweets για συναίσθημα.
  3. Βήμα 3: Οπτικοποίηση των αποτελεσμάτων.
  4. Βήμα 1: Εκπαίδευση των Classifiers.
  5. Βήμα 2: Προεπεξεργασία Tweets.
  6. Βήμα 3: Εξαγωγή διανυσμάτων χαρακτηριστικών.

Ποιος αλγόριθμος χρησιμοποιείται για την ανάλυση συναισθημάτων;

Η ανάλυση συναισθήματος είναι η παρόμοια τεχνολογία που χρησιμοποιείται για την ανίχνευση των συναισθημάτων των πελατών και υπάρχουν πολλοί αλγόριθμοι που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία τέτοιων εφαρμογών για ανάλυση συναισθήματος. Σύμφωνα με τους προγραμματιστές και τους ειδικούς ML SVM , Αφελής Bayes και η μέγιστη εντροπία είναι οι καλύτεροι εποπτευόμενοι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης.

Συνιστάται: