Mundarija:

Hissiyotlarni tahlil qilish ma'lumotlar fani nima?
Hissiyotlarni tahlil qilish ma'lumotlar fani nima?

Video: Hissiyotlarni tahlil qilish ma'lumotlar fani nima?

Video: Hissiyotlarni tahlil qilish ma'lumotlar fani nima?
Video: 24 - dars | Undalma; Kiritma; Ajratilgan bo'lak va uyushiq bo'lak | Muhammad Haydarov 2024, May
Anonim

Hissiyot tahlili ichidagi his-tuyg'ularni (ijobiy, salbiy va neytral) talqin qilish va tasniflashdir matnli ma'lumotlar foydalanish matn tahlili texnikalar. Hissiyot tahlili korxonalarga mijozni aniqlash imkonini beradi hissiyot onlayn suhbatlar va fikr-mulohazalarda mahsulotlar, brendlar yoki xizmatlarga.

Bundan tashqari, hissiyot ma'lumotlari nima?

Hissiyot tahlil (shuningdek, fikr yuritish yoki his-tuyg'ularni AI deb ham ataladi) ta'sirchan holatlar va sub'ektiv ma'lumotlarni muntazam ravishda aniqlash, ajratib olish, miqdoriy aniqlash va o'rganish uchun tabiiy tilni qayta ishlash, matn tahlili, hisoblash lingvistikasi va biometrikadan foydalanishni anglatadi.

Keyinchalik savol tug'iladi, mashinani o'rganishda hissiyotlarni tahlil qilish nima? Hissiyot tahlili matn bo‘lagida bildirilgan fikrlarni, ayniqsa, yozuvchining muayyan mavzuga, mahsulotga va hokazolarga munosabatini aniqlash uchun hisoblash yo‘li bilan aniqlash va turkumlash jarayonidir.

Bundan tashqari, siz qanday qilib hissiyot tahlilini qilasiz?

Tuyg'ularni tahlil qilish uchun qanday vositadan foydalanmasligingizdan qat'i nazar, birinchi qadam Twitterdagi tvitlarni ko'rib chiqishdir

  1. 1-qadam: Hash teglariga qarshi tvitlarni skanerlang.
  2. Hissiyot uchun tvitlarni tahlil qilish.
  3. 3-qadam: Natijalarni vizualizatsiya qilish.
  4. 1-qadam: Klassifikatorlarni o'rgatish.
  5. 2-qadam: Tvitlarni oldindan qayta ishlash.
  6. 3-qadam: Xususiyat vektorlarini ajratib oling.

Tuyg'ularni tahlil qilish uchun qaysi algoritm ishlatiladi?

His-tuyg'ularni tahlil qilish - bu mijozlarning his-tuyg'ularini aniqlash uchun ishlatiladigan shunga o'xshash texnologiya va hissiyotlarni tahlil qilish uchun bunday ilovalarni yaratish uchun bir nechta algoritmlardan foydalanish mumkin. Ishlab chiquvchilar va ML mutaxassislariga ko'ra SVM , Naive Bayes va maksimal entropiya eng yaxshi nazorat qilinadigan mashinani o'rganish algoritmlaridir.

Tavsiya: