สิ่งตีพิมพ์ในหัวข้อ 'sentiment-analysis'
การวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยไลบรารี nltk ของ python
เป็นที่ทราบกันโดยทั่วไปว่าความสำเร็จของบริษัท/ธุรกิจ/ผลิตภัณฑ์ขึ้นอยู่กับลูกค้าโดยตรง ดังนั้นหากลูกค้าของคุณชอบผลิตภัณฑ์ของคุณ นั่นก็คือความสำเร็จของคุณ ถ้าไม่เช่นนั้นคุณจะต้องด้นสดโดยทำการเปลี่ยนแปลงบางอย่าง
คำถาม: คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าผลิตภัณฑ์ของคุณประสบความสำเร็จหรือไม่
เพื่อที่คุณจะต้องวิเคราะห์ลูกค้าของคุณและหนึ่งในคุณลักษณะของการวิเคราะห์ลูกค้าของคุณคือการวิเคราะห์ความรู้สึกของพวกเขาที่มีต่อผลิตภัณฑ์เฉพาะ และนี่คือที่มาของการวิเคราะห์ความรู้สึก..
การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์
การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ — ภาพรวม
การวิเคราะห์ความรู้สึก
การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นกระบวนการประยุกต์ปัญญาประดิษฐ์เพื่อรับรู้อารมณ์ที่แสดงออกมาในข้อความ ใช้ตัวชี้วัดที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อตัดสินว่าข้อความที่ฟังดูเป็นเชิงบวก เป็นกลาง หรือไม่น่าพอใจ AI สามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นนับล้านที่โพสต์บนโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์บทวิจารณ์ และแบบสอบถามออนไลน์ วิธีการรวบรวมข้อมูลสามารถนำไปใช้กับวิดีโอได้..
ปรับปรุงการดำเนินงานร้านอาหารและความพึงพอใจของลูกค้าผ่านการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
โครงการนี้คือการจัดหาโซลูชันที่ใช้เทคโนโลยีสำหรับเจ้าของร้านอาหาร เพื่อช่วยพวกเขาในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลและปรับปรุงการดำเนินธุรกิจของพวกเขา ปัจจุบัน เจ้าของร้านอาหารไม่สามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมและใช้งานง่ายซึ่งให้ข้อมูลและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ และโซลูชันที่มีอยู่มักจะมีราคาแพง ใช้งานยาก และไม่มีตัวเลือกในการปรับแต่ง โครงการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้และมอบโซลูชันที่ช่วยให้เจ้าของร้านอาหารเข้าใจความรู้สึกของลูกค้า..
การสร้างแบบจำลองหัวข้อด้วยข้อความภาษาสเปน: ตัวอย่างเบื้องต้นใน Python
คุณคิดว่าคอมพิวเตอร์สามารถตรวจจับข้อความที่ระบุได้หรือไม่ ข้อความที่เขียน มักจะแสดงหัวข้อต่างๆ จำนวนมากในเนื้อหา ในความเป็นจริง เอกสาร เช่น บทความ บทวิจารณ์ หรือหนังสือ สามารถอธิบายได้ว่าเป็นหัวข้อผสมกัน อย่างไรก็ตาม การระบุให้แน่ชัดว่าสิ่งไหนอาจเป็นงานที่ท้าทาย แม้กระทั่งสำหรับมนุษย์ก็ตาม
การสร้างแบบจำลองหัวข้อ เป็นงานในการแยก (หรือ "ค้นพบ") หัวข้อที่มีอยู่ในคอลเลกชันข้อความ นี่เป็นปัญหาที่พบบ่อยในการขุดข้อความและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ..
อธิบายการทำนายความรู้สึกด้วย LIME
การแนะนำ
เหตุใดแบบจำลองการคาดการณ์ของฉันจึงคาดการณ์ไม่ถูกต้อง ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณอาจถามคำถามนี้กับตัวเองหลายครั้ง เหตุใดโมเดลของคุณจึงติดป้าย A ว่าเป็นค่าลบ ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนอาจถามคำถามที่คล้ายกันกับเรา เพื่อตอบคำถามเหล่านี้ คุณต้องเข้าใจว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร หากคุณมีแบบจำลองที่สามารถอธิบายได้ เช่น โครงสร้างการตัดสินใจ การตีความแบบจำลองจะตรงไปตรงมา อย่างไรก็ตาม การปลดล็อคโมเดลกล่องดำไม่ใช่เรื่องง่าย..
การวิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความภาษาเนปาลโดยใช้ Naive Bayes
ในโลกที่มีการสร้างข้อมูล 2.5 ล้านล้านไบต์ทุกวัน การวิเคราะห์ความรู้สึกกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญในการดึงข้อมูล ระบุ และกำหนดปริมาณข้อมูลอย่างเป็นระบบ การวิเคราะห์ความรู้สึกของเนปาลนั้นแทบจะไม่พบ ซึ่งมีความเป็นไปได้มากมาย โดยมีแนวโน้มที่จะปฏิวัติการสำรวจและทบทวนคอลเลกชันในเนปาล ด้วยการนำไปประยุกต์ใช้กับแอปพลิเคชันที่หลากหลายมากขึ้นตั้งแต่การบริการลูกค้าไปจนถึงการตลาด โดยทั่วไปการวิเคราะห์ความรู้สึกของเนปาลประกอบด้วยตัวอย่างการรวบรวมข้อมูลเนปาล การประมวลผลข้อมูล..
โครงการการเรียนรู้ของเครื่อง: การวิเคราะห์ความรู้สึกของทวีต
การวิเคราะห์ความรู้สึกคือการศึกษามุมมองหรือทัศนคติของผู้ใช้หรือลูกค้าต่อบางสิ่งบางอย่าง เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซเช่น Amazon และ eBay เป็นผู้บุกเบิกการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำความเข้าใจความต้องการและความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ขณะนี้ด้วยเทคโนโลยีที่ได้รับการปรับปรุงและการเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่ได้ง่าย การวิเคราะห์ความรู้สึกจึงเป็นไปได้มากขึ้นสำหรับผู้ที่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Python บทความนี้จะกล่าวถึงแนวทางในการสร้างแบบจำลองสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกของทวีต..
