2025 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2025-01-22 17:30
Сезімдерді талдау ішіндегі эмоцияларды (жағымды, жағымсыз және бейтарап) түсіндіру және жіктеу болып табылады мәтіндік деректер қолдану мәтінді талдау әдістер. Сезімдерді талдау кәсіпорындарға тұтынушыны анықтауға мүмкіндік береді сезім өнімдерге, брендтерге немесе қызметтерге қатысты онлайн сөйлесулер мен кері байланыс.
Сонымен қатар, көңіл-күй деректері дегеніміз не?
Сезім талдау (сондай-ақ пікірді анықтау немесе эмоциялық AI ретінде белгілі) аффективті күйлер мен субъективті ақпаратты жүйелі түрде анықтау, шығару, сандық анықтау және зерттеу үшін табиғи тілді өңдеуді, мәтінді талдауды, есептеу лингвистикасын және биометрияны пайдалануды білдіреді.
Содан кейін сұрақ туындайды, машиналық оқытудағы сезімді талдау дегеніміз не? Сезімдерді талдау мәтін бөлігінде айтылған пікірлерді, әсіресе жазушының белгілі бір тақырыпқа, өнімге, т.б. қатынасын анықтау үшін есептеу арқылы анықтау және жіктеу процесі.
Сондай-ақ, сіз көңіл-күйді талдауды қалай жасайсыз?
Сезімдерді талдау үшін қандай құралды пайдаланғаныңызға қарамастан, бірінші қадам Twitter-дегі твиттерді тексеру болып табылады
- 1-қадам: хэш тегтеріне қарсы твиттерді тексеріп шығу.
- Сезім үшін твиттерді талдау.
- 3-қадам: Нәтижелерді визуализациялау.
- 1-қадам: Классфикаторларды оқыту.
- 2-қадам: Твиттерді алдын ала өңдеу.
- 3-қадам: Функция векторларын шығарып алыңыз.
Сезімдерді талдау үшін қандай алгоритм қолданылады?
Сезім талдауы тұтынушылардың көңіл-күйін анықтау үшін пайдаланылатын ұқсас технология болып табылады және көңіл-күйді талдау үшін мұндай қолданбаларды құру үшін бірнеше алгоритмдерді пайдалануға болады. Әзірлеушілер мен ML сарапшыларының айтуынша SVM , Аңғал Бейс және максималды энтропия - ең жақсы бақыланатын машиналық оқыту алгоритмдері.
Ұсынылған:
Деректер ғылымы мен кеңейтілген аналитика үшін қай тіл қолданылады?
Python Сол сияқты, деректер ғылымы үшін қай тіл жақсы? Әрбір деректер ғалымы 2019 жылы меңгеруі тиіс 8 бағдарламалау тілі Python. Python - өте танымал жалпы мақсат, динамикалық және деректер ғылымы қауымдастығында кеңінен қолданылатын тіл.
Жүйені талдау және дизайндағы деректер сөздігі дегеніміз не?
Деректер сөздігі. Жүйелерді талдау және жобалаудан: құрылымдық тәсіл: Деректер сөздігі деректер туралы деректер жинағы болып табылады. Ол ұйым пайдаланатын әрбір деректер элементінің анықтамасы, құрылымы және қолданылуы туралы ақпаратты сақтайды. Деректер элементі туралы сақталуы мүмкін көптеген атрибуттар бар
Деректер ғылымы үшін қай ОЖ ең жақсы?
Linux Vs Windows: Деректер ғалымдары үшін ең жақсы ОЖ қайсысы? Бағдарламашыларға арналған Windows-қа қарағанда Linux-тың жақсырақ нұсқасы деген қайшылық жоқ. Әлемдегі ең жылдам суперкомпьютерлердің 90% Linux жүйесінде жұмыс істейді, ал Windows жүйесінде 1%. Windows-пен салыстырғанда белгілі бір тапсырманы орындау кезінде Linux-та көптеген бағдарламалық құрал таңдауы бар. Linux өте икемді. Linux операциялық жүйесі тегін
Python немесе R деректер ғылымы үшін қайсысы жақсы?
R және Python - бұл үлкен қауымдастық бар ашық бастапқы бағдарламалау тілдері. R негізінен статистикалық талдау үшін пайдаланылады, ал Python деректер ғылымына жалпы көзқарасты ұсынады. R және Python деректер ғылымына бағытталған бағдарламалау тілі тұрғысынан ең заманауи болып табылады
Неліктен Python деректер ғылымы үшін соншалықты танымал?
Өйткені Python – ғылыми есептеуіш кітапханалардың берік экожүйесі бар жалғыз жалпы мақсаттағы бағдарламалау тілі. Сонымен қатар, өте қарапайым синтаксисі бар түсіндірілетін тіл болғандықтан, Python прототипін жылдам жасауға мүмкіндік береді. Бұл сонымен қатар терең білімнің сөзсіз патшасы