Mikä on paras algoritmi tunteiden analysointiin?
Mikä on paras algoritmi tunteiden analysointiin?

Video: Mikä on paras algoritmi tunteiden analysointiin?

Video: Mikä on paras algoritmi tunteiden analysointiin?
Video: Algoritmin kulttuuri (Tieteen päivät 2021) 2024, Joulukuu
Anonim

Tunneanalyysi on samanlainen tekniikka, jota käytetään asiakkaiden tunteiden havaitsemiseen, ja tällaisten tunneanalyysisovellusten rakentamiseen voidaan käyttää useita algoritmeja. Kehittäjien ja ML-asiantuntijoiden mukaan SVM , Naiivi Bayes ja maksimientropia ovat parhaita valvottuja koneoppimisalgoritmeja.

Kysyttiin myös, mikä on tunneanalyysialgoritmi?

Benchmarking Tunneanalyysialgoritmit (Algoritmia) - Tunneanalyysi , joka tunnetaan myös nimellä mielipiteiden louhinta, on tehokas työkalu, jonka avulla voit rakentaa älykkäämpiä tuotteita. Se on luonnollista kielenkäsittelyä algoritmi joka antaa sinulle yleiskuvan positiivisesta, neutraalista ja negatiivisesta tunne teksteistä.

Samoin, kuinka teet tunneanalyysin? Riippumatta siitä, mitä työkalua käytät tunteiden analysointiin, ensimmäinen askel on indeksoida twiittejä Twitterissä.

  1. Vaihe 1: Indeksoi twiittejä hash-tunnisteita vastaan.
  2. Tweettien analysointi tunteiden varalta.
  3. Vaihe 3: Tulosten visualisointi.
  4. Vaihe 1: Luokittimien koulutus.
  5. Vaihe 2: Esikäsittele twiitit.
  6. Vaihe 3: Pura ominaisuusvektorit.

Tämän jälkeen kysymys kuuluu, mihin tunneanalyysiä käytetään?

Lyhyesti, tunneanalyysi voi olla tottunut : Seuraa brändisi mainitsemista sosiaalisessa mediassa ja luokittele ne automaattisesti kiireellisyyden mukaan. Ohjaa sosiaalisen median maininnat automaattisesti tiimin jäsenille, jotka sopivat parhaiten vastaamaan. Automatisoi jokin tai kaikki näistä prosesseista. Hanki syvällinen käsitys siitä, mitä sosiaalisessa mediassa tapahtuu

Mitä on tunneanalyysi, miten se liittyy tekstin louhintaan?

Sentimenttianalyysi tai mielipide kaivostoimintaa , viittaa laskennallisen lingvistiikan käyttöön, teksti analytiikka ja luonnollisen kielen käsittely tiedon tunnistamiseksi ja poimimiseksi lähdemateriaaleista. Sentimenttianalyysi pidetään yhtenä suosituimmista sovelluksista teksti analytiikka.

Suositeltava: