Բովանդակություն:
2025 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2025-01-22 17:27
Սկսելու համար ձեզ օգնելու համար մենք պատրաստել ենք քայլ առ քայլ ձեռնարկ՝ ձեր սեփական տրամադրությունների վերլուծության մոդելը կառուցելու համար
- Ընտրեք մոդելի տեսակը:
- Որոշեք, թե որ տեսակի դասակարգման եք ցանկանում անել .
- Ներմուծեք ձեր Twitter-ի տվյալները .
- Փնտրել թվիթներ .
- Նշել տվյալները ձեր դասակարգիչը պատրաստելու համար:
- Փորձեք ձեր դասակարգիչը:
- Գործի դրեք մոդելը:
Պարզապես, ի՞նչ օգուտ ունի Twitter-ի տրամադրությունների վերլուծությունը:
Զգացմունքների վերլուծություն ավտոմատացնում է սա վերլուծություն , ապահովելով հազարավոր թվիթներ միանգամից մշակելու հնարավորություն։ Դա հաճախ է օգտագործված սոցիալական մեդիայի մոնիտորինգի, ապրանքանիշի կամ թեմայի վերաբերյալ պատկերացումներ ստանալու և ժամանակի ընթացքում տենդենցներին հետևելու, հնարավոր PR ճգնաժամերի հայտնաբերման, շուկայի հետազոտության և այլ օգտակար հավելվածների համար:
ինչպես եք քերծում տվյալները Twitter-ում: Քսեք թվիթերը Twitter-ից
- 1) «Գնալ դեպի վեբ էջ» - բացել թիրախային կայքը:
- 2) Օգտագործեք ոլորումը դեպի ներքև՝ նշված էջից ավելի շատ տվյալներ ստանալու համար:
- 3) Ստեղծեք «Loop Item»՝ յուրաքանչյուր թվիթը հանելու համար:
- 4) Սահմանել Regular Expression - անհրաժեշտության դեպքում մաքրել և վերափոխել տվյալները (ըստ ցանկության)
Բացի այդ, ինչ է twitter-ի տվյալների վերլուծությունը:
Twitter-ի տվյալները կենդանի, հանրային խոսակցության ամենաընդգրկուն աղբյուրն է ողջ աշխարհում: Մեր REST, հոսքային և Enterprise API-ները հնարավորություն են տալիս ծրագրային վերլուծություն -ից տվյալները իրական ժամանակում կամ վերադառնալ 2006 թվականի առաջին թվիթին: Ստացեք պատկերացումներ լսարանների, շուկայի շարժերի, զարգացող միտումների, հիմնական թեմաների, նորությունների և շատ ավելին:
Ո՞րն է տրամադրությունների վերլուծության նպատակը:
Զգացմունքների վերլուծություն գրվածքի դրական, բացասական կամ չեզոք լինելը որոշելու գործընթացն է: Զգացմունքների վերլուծություն օգնում է խոշոր ձեռնարկությունների տվյալների վերլուծաբաններին գնահատել հասարակական կարծիքը, կատարել շուկայի նրբերանգ հետազոտություն, վերահսկել ապրանքանիշի և արտադրանքի հեղինակությունը և հասկանալ հաճախորդների փորձը:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Որքանո՞վ է ճշգրիտ տրամադրությունների վերլուծությունը:
Տվյալ տեքստային փաստաթղթի տրամադրությունը (դրական, բացասական, չեզոք) գնահատելիս հետազոտությունը ցույց է տալիս, որ մարդկային վերլուծաբանները հակված են համաձայնության գալ դեպքերի շուրջ 80-85%-ում: Բայց երբ դուք վարում եք զգացմունքների ավտոմատ վերլուծություն բնական լեզվի մշակման միջոցով, դուք ցանկանում եք վստահ լինել, որ արդյունքները հուսալի են
Ինչպե՞ս կսահմանեք մեծ տվյալների վերլուծությունը:
Մեծ տվյալների վերլուծությունը մեծ և բազմազան տվյալների հավաքածուների կամ մեծ տվյալների ուսումնասիրման հաճախ բարդ գործընթաց է՝ բացահայտելու համար այնպիսի տեղեկությունները, ինչպիսիք են թաքնված օրինաչափությունները, անհայտ հարաբերակցությունները, շուկայական միտումները և հաճախորդների նախասիրությունները, որոնք կարող են օգնել կազմակերպություններին կայացնել տեղեկացված բիզնես որոշումներ:
Ինչո՞ւ է սյունակ ուղղված տվյալների պահպանումը սկավառակների վրա տվյալների հասանելիությունն ավելի արագ դարձնում, քան տողերի վրա հիմնված տվյալների պահպանումը:
Սյունակ կողմնորոշված տվյալների շտեմարանները (այսինքն՝ սյունակային տվյալների բազաները) ավելի հարմար են վերլուծական ծանրաբեռնվածության համար, քանի որ տվյալների ձևաչափը (սյունակի ձևաչափը) հնարավորություն է տալիս ավելի արագ մշակել հարցումները՝ սկանավորում, համախմբում և այլն: սյունակներ) անընդմեջ
Ինչպե՞ս եք անում տվյալների վերլուծությունը R-ում:
Այս գրառման մեջ մենք կվերանայենք որոշ գործառույթներ, որոնք մեզ տանում են դեպի առաջին դեպքի վերլուծությունը: Քայլ 1 – Առաջին մոտեցումը տվյալներին: Քայլ 2 – Կատեգորիկ փոփոխականների վերլուծություն: Քայլ 3 – Թվային փոփոխականների վերլուծություն: Քայլ 4 – Միաժամանակ թվային և դասակարգային վերլուծություն
Ինչպե՞ս է աշխատում Վեյդերի տրամադրությունների վերլուծությունը:
VADER-ի տրամադրությունների վերլուծությունը (լավ, ամեն դեպքում, Pythonimplementation-ում) վերադարձնում է տրամադրությունների գնահատականը -1-ից 1-ի միջակայքում՝ ամենաբացասականից մինչև առավել դրական: Նախադասության այս զգացմունքային միավորը հաշվարկվում է նախադասության մեջ VADER բառարանում նշված յուրաքանչյուր բառի տրամադրության միավորների ամփոփմամբ: