Obsah:

Jak provádíte analýzu sentimentu na datech Twitteru?
Jak provádíte analýzu sentimentu na datech Twitteru?

Video: Jak provádíte analýzu sentimentu na datech Twitteru?

Video: Jak provádíte analýzu sentimentu na datech Twitteru?
Video: Twitter Sentiment Analysis by Python | best NLP model 2022 2024, Listopad
Anonim

Abychom vám pomohli začít, připravili jsme výukový program krok za krokem k vytvoření vlastního modelu analýzy sentimentu:

  1. Vyberte typ modelu.
  2. Rozhodněte se, jaký typ klasifikace chcete dělat .
  3. Importujte svůj Údaje z Twitteru .
  4. Hledat tweety .
  5. Štítek data k trénování klasifikátoru.
  6. Otestujte svůj klasifikátor.
  7. Uveďte model do práce.

Jen tak, k čemu je analýza sentimentu Twitteru?

Analýza sentimentu toto automatizuje analýza , poskytující možnost zpracovat tisíce tweetů najednou. je to často použitý pro monitorování sociálních médií, získávání informací o značce nebo tématu a sledování trendů v čase, odhalování potenciálních PR krizí, průzkum trhu a další užitečné aplikace.

jak stahujete data na twitteru? Odstraňte tweety z Twitteru

  1. 1) „Přejít na webovou stránku“– pro otevření cílové webové stránky.
  2. 2) Použijte rolování dolů - pro získání více dat z uvedené stránky.
  3. 3) Vytvořte položku „Loop Item“– pro extrakci každého tweetu ve smyčce.
  4. 4) Nastavit regulární výraz – v případě potřeby vyčistit a přeformátovat data (Volitelné)

Co je navíc analýza dat na Twitteru?

Údaje z Twitteru je celosvětově nejkomplexnějším zdrojem živé veřejné konverzace. Naše REST, streaming a Enterprise API umožňují programování analýza z data v reálném čase nebo zpět na první tweet v roce 2006. Získejte přehled o publiku, pohybech na trhu, nových trendech, klíčových tématech, nejnovějších zprávách a mnohem více.

Jaký je účel analýzy sentimentu?

Analýza sentimentu je proces určování, zda je text pozitivní, negativní nebo neutrální. Analýza sentimentu pomáhá datovým analytikům ve velkých podnicích změřit veřejné mínění, provádět podrobný průzkum trhu, sledovat pověst značky a produktu a porozumět zkušenostem zákazníků.

Doporučuje: