r 감성 분석 예제

août 2, 2019 9:03 Publié par

Bing Liu는 이 분야의 저명한 분야이며 감정 분석에 대한 연구를 시작하는 사람들에게 매우 유용한 사운드 북을 작성했습니다. Liu는 고도의 기술적이지만 이해할 수 있는 방식으로 감정 분석을 설명하는 훌륭한 일을 합니다. Liu는 감독 및 감독되지 않은 학습을 사용한 응용 프로그램, 연구, 감정 분류, 문장 주관성, 측면 기반 감정 분석 등을 포함한 감정 분석의 다양한 측면을 다룹니다. 팁: 서정적 분석은 연설이나 책보다 매우 다르고 일반적으로 더 복잡하기 때문에 통찰력을 포착하기가 어렵기 때문에 모든 가정에 주의해야 합니다! 나는이 튜토리얼에서 답변보다 더 많은 질문을 제안할 것이므로 사분면 평행 선도 밖에서 생각할 준비를하십시오! 감성 분석 시스템을 통해 기업은 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 실행 가능한 통찰력을 얻고, 수동 데이터 처리 시간을 절약함으로써 팀을 보다 효율적으로 만들어 구조화되지 않은 텍스트의 바다를 이해할 수 있습니다. 마지막으로 zap에 세 번째 단계를 추가하여 결과를 저장하고 (예 : Google 스프레드 시트 또는 Excel의 스프레드 시트에) 모든 종류의 데이터 시각화를 만들어야합니다! 대신 MonkeyLearn과 같은 감정 분석을 위해 SaaS API를 시도하는 것이 더 좋을 수 있습니다. 이 자습서에서는 MonkeyLearn API를 사용하여 파이썬으로 감정 분석을 수행하는 방법을 배웁니다. 6줄의 코드가 있는 미리 빌드된 모델을 사용하여 감정 분석을 즉시 사용할 수 있습니다. 그런 다음 MonkeyLearn 사용이 간편한 UI를 사용하여 감정 분석을 위해 사용자 지정 모델을 학습합니다. 이 간단하고 쉬운 분석에서 흥미로운 통찰력을 발견했습니다: 이 섹션에서는 감정 분석을 시작할 수 있도록 다양한 재료와 리소스에 대한 간략한 개요를 제공하는 것입니다. 예를 들어 기본 R 그래픽을 사용하는 워드클라우드 패키지를 생각해 보십시오. 제인 오스틴의 작품에서 가장 일반적인 단어를 다시 한 번 살펴보겠지만 이번에는 그림 2.5에서 워드 클라우드로 사용해 보겠습니다. 사용자 또는 귀사가 이전에 감정 분석을 사용하지 않은 경우 몇 가지 개선 사항을 매우 빠르게 확인할 수 있습니다. 티켓 라우팅, 브랜드 모니터링 및 VoC 분석 (아래 참조)과 같은 일반적인 사용 사례의 경우 요즘 사내 수동 작업에 투자 할 가능성이있는 많은 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다.

또는 회사의 생산성.

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