【Udemy中英字幕】Machine Learning for beginners – Sentiment Analyzer

机器学习初学者 – 情绪分析器

情感分析项目 – TF & IDF

讲师：Vikash Shakya

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您将学到什么

• 分析和解释情绪：使用各种情绪分析技术从文本数据中提取和量化情绪、情绪和意见。
• 2. 掌握情感分析工具：学习使用流行的库（NLTK、spaCy、TensorFlow）和工具（TextBlob、VaderSentiment）进行情感分析。
• 培养 NLP 技能：了解自然语言处理 (NLP) 基础、文本预处理和情感分类的机器学习方法。
• 在现实场景中应用情绪分析：自信地将情绪分析技术应用于现实应用，例如客户反馈分析

探索相关主题

• 机器学习
• 其他 IT 和软件
• 信息技术与软件

要求

• 学习本课程需要 Python 编程知识

描述

情绪分析：从文本中提取见解

利用情感分析释放文本数据中的情感力量。这门综合课程将教您如何从各种文本来源中提取、分析和量化情感、观点和情绪。

关键主题：

– 自然语言处理（NLP）基础知识

– 情感分析技术（基于规则、机器学习、深度学习）

– 文本预处理和特征提取

– 情绪分类和可视化

– 处理讽刺、反讽和比喻性语言

– 实际应用（社交媒体、客户反馈、产品评论）

学习成果：

– 分析并解释文本数据的情绪

– 掌握情感分析工具和库（NLTK、spaCy、TensorFlow）

– 培养文本预处理和机器学习的 NLP 技能

– 在现实场景中应用情绪分析

目标受众：

– 数据科学家和分析师

– NLP 爱好者

– 营销和客户服务专业人士

– 研究人员和学者

挑战：

1. 处理讽刺、反讽和比喻性语言

2. 处理嘈杂或不完整的数据

3. 保持跨领域的准确性

4.处理多语言文本数据

5. 与现有系统集成

通过参与情感分析项目，您将获得 NLP、机器学习和数据分析方面的实践经验，同时从文本数据中提取有价值的见解。

先决条件：基本 Python 编程技能

加入本课程，从文本数据中获得有价值的见解并做出明智的决策。

谢谢您，继续学习！！

本课程适合哪些人：

• 本课程适用于希望学习基础知识而无需数学知识的机器学习初学者