Talaan ng mga Nilalaman:
Video: Paano mo ginagawa ang pagsusuri ng damdamin sa data ng Twitter?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Upang matulungan kang makapagsimula, naghanda kami ng sunud-sunod na tutorial para bumuo ng sarili mong modelo ng pagsusuri ng sentimento:
- Pumili ng uri ng modelo.
- Magpasya kung aling uri ng pag-uuri ang gusto mong gawin gawin .
- I-import ang iyong Data ng Twitter .
- Maghanap para sa mga tweet .
- Tag datos para sanayin ang iyong classifier.
- Subukan ang iyong classifier.
- Ilagay ang modelo upang gumana.
Kaya lang, ano ang gamit ng Twitter sentiment analysis?
Pagsusuri ng damdamin awtomatiko ito pagsusuri , na nagbibigay ng kakayahang magproseso ng libu-libong tweet nang sabay-sabay. Ito ay madalas ginamit para sa pagsubaybay sa social media, pagkuha ng mga insight tungkol sa isang brand o paksa at pagsubaybay sa mga trend sa paglipas ng panahon, pagtuklas ng mga potensyal na krisis sa PR, pananaliksik sa merkado, at iba pang kapaki-pakinabang na mga application.
paano ka mag-scrape ng data sa twitter? Scrape tweets mula sa Twitter
- 1) "Go To Web Page" - upang buksan ang target na website.
- 2) Gumamit ng pag-scroll pababa - upang makakuha ng higit pang data mula sa nakalistang pahina.
- 3) Gumawa ng "Loop Item" - para i-loop ang extract ng bawat tweet para sa.
- 4) Itakda ang Regular Expression - upang linisin at i-reformat ang data kung kinakailangan (Opsyonal)
Bukod pa rito, ano ang pagsusuri ng data ng twitter?
Data ng Twitter ay ang pinakakomprehensibong pinagmumulan ng live, pampublikong pag-uusap sa buong mundo. Ang aming REST, streaming, at Enterprise API ay nagpapagana ng programmatic pagsusuri ng datos sa real-time o pabalik sa unang Tweet noong 2006. Makakuha ng insight sa mga audience, galaw ng market, umuusbong na trend, pangunahing paksa, breaking news, at marami pang iba.
Ano ang layunin ng pagsusuri ng damdamin?
Pagsusuri ng Sentimento ay ang proseso ng pagtukoy kung positibo, negatibo o neutral ang isang sulatin. Pagsusuri ng damdamin tumutulong sa mga data analyst sa loob ng malalaking negosyo na sukatin ang opinyon ng publiko, magsagawa ng nuanced market research, subaybayan ang brand at reputasyon ng produkto, at maunawaan ang mga karanasan ng customer.
Inirerekumendang:
Gaano katumpak ang pagsusuri ng damdamin?
Kapag sinusuri ang damdamin (positibo, negatibo, neutral) ng isang naibigay na dokumento ng teksto, ipinapakita ng pananaliksik na ang mga analyst ng tao ay may posibilidad na sumang-ayon sa paligid ng 80-85% ng oras. Ngunit kapag nagpapatakbo ka ng awtomatikong pagsusuri ng damdamin sa pamamagitan ng natural na pagpoproseso ng wika, gusto mong makatiyak na maaasahan ang mga resulta
Aling plano ang ginagawa ng baboy pagkatapos isagawa ang pangunahing pag-parse at pagsusuri ng semantiko?
Sumasailalim ang baboy sa ilang hakbang kapag ang isang Pig Latin Script ay na-convert sa mga trabahong MapReduce. Matapos isagawa ang pangunahing pag-parse at pagsusuri ng semantiko, ito ay gumagawa ng isang lohikal na plano. Inilalarawan ng lohikal na plano ang mga lohikal na operator na kailangang isagawa ng Pig sa panahon ng pagpapatupad
Paano mo ginagawa ang pagsusuri ng data sa R?
Sa post na ito susuriin namin ang ilang mga function na humahantong sa amin sa pagsusuri ng unang kaso. Hakbang 1 – Unang diskarte sa data. Hakbang 2 – Pagsusuri ng mga kategoryang variable. Hakbang 3 – Pagsusuri ng mga variable na numero. Hakbang 4 – Pagsusuri ng numerical at categorical sa parehong oras
Paano gumagana ang pagsusuri ng damdamin ng Vader?
Ang pagsusuri ng sentimento ng VADER (mabuti, sa Pythonimplementation pa rin) ay nagbabalik ng marka ng damdamin sa hanay na -1 hanggang 1, mula sa pinaka-negatibo hanggang sa pinaka-positibo. Ang mga puntos ng sentimento ng isang pangungusap ay kinakalkula sa pamamagitan ng pagbubuod ng mga marka ng damdamin ng bawat VADER-nakalistang salita sa diksyunaryo sa pangungusap
Ano ang pinakamahusay na algorithm para sa pagsusuri ng damdamin?
Ang pagsusuri sa sentimento ay ang katulad na teknolohiyang ginagamit upang makita ang mga damdamin ng mga customer at mayroong maraming mga algorithm na maaaring magamit upang bumuo ng mga naturang aplikasyon para sa pagsusuri ng damdamin. Ayon sa mga developer at eksperto sa ML na SVM, ang Naive Bayes at maximum na entropy ay pinakamahusay na pinangangasiwaan na mga algorithm sa pag-aaral ng makina