Բովանդակություն:
2025 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2025-01-22 17:27
Զգացմունքների վերլուծություն էմոցիաների (դրական, բացասական և չեզոք) մեկնաբանությունն ու դասակարգումն է ներսում տեքստային տվյալներ օգտագործելով տեքստի վերլուծություն տեխնիկան։ Զգացմունքների վերլուծություն թույլ է տալիս ձեռնարկություններին բացահայտել հաճախորդին տրամադրություն ապրանքների, ապրանքանիշերի կամ ծառայությունների նկատմամբ առցանց զրույցներում և արձագանքներում:
Ավելին, ի՞նչ է տրամադրության տվյալները:
Զգացմունք վերլուծությունը (նաև հայտնի է որպես կարծիքի արդյունահանում կամ հույզերի AI) վերաբերում է բնական լեզվի մշակման, տեքստի վերլուծության, հաշվողական լեզվաբանության և կենսաչափության օգտագործմանը՝ աֆեկտիվ վիճակներն ու սուբյեկտիվ տեղեկատվությունը համակարգված կերպով բացահայտելու, հանելու, քանակականացնելու և ուսումնասիրելու համար:
Հետագայում հարցն այն է, թե ինչ է զգացմունքների վերլուծությունը մեքենայական ուսուցման մեջ: Զգացմունքների վերլուծություն տեքստում արտահայտված կարծիքների հաշվարկային նույնականացման և դասակարգման գործընթացն է՝ հատկապես որոշելու համար, թե արդյոք գրողի վերաբերմունքը կոնկրետ թեմայի, արտադրանքի և այլնի նկատմամբ։
Նաև հարցրեց՝ ինչպե՞ս եք անում տրամադրությունների վերլուծություն:
Անկախ նրանից, թե ինչ գործիք եք օգտագործում տրամադրությունների վերլուծության համար, առաջին քայլը Twitter-ում թվիթերը սողալն է:
- Քայլ 1. Քայլեք Թվիթերն ընդդեմ հեշ պիտակների:
- Թվիթերի վերլուծություն զգացմունքների համար:
- Քայլ 3. Արդյունքների պատկերացում:
- Քայլ 1. Դասակարգիչների ուսուցում:
- Քայլ 2. Թվիթերի նախնական մշակում:
- Քայլ 3. Արտահանել հատկանիշի վեկտորները:
Ո՞ր ալգորիթմն է օգտագործվում զգացմունքների վերլուծության համար:
Զգացմունքների վերլուծությունը նմանատիպ տեխնոլոգիա է, որն օգտագործվում է հաճախորդների զգացմունքները հայտնաբերելու համար, և կան բազմաթիվ ալգորիթմներ, որոնք կարող են օգտագործվել տրամադրությունների վերլուծության համար նման հավելվածներ ստեղծելու համար: Ըստ մշակողների և ML փորձագետների SVM , Միամիտ Բայես իսկ առավելագույն էնտրոպիան լավագույնս վերահսկվող մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներն են:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞ր լեզուն է օգտագործվում տվյալների գիտության և առաջադեմ վերլուծության համար:
Պիթոն Նմանապես, ո՞ր լեզուն է լավագույնը տվյալների գիտության համար: Ծրագրավորման լավագույն 8 լեզուները, որոնք յուրաքանչյուր տվյալների գիտնական պետք է տիրապետի 2019 թվականին Պիթոն. Python-ը չափազանց տարածված ընդհանուր նպատակ է, դինամիկ և լայնորեն օգտագործվող լեզու է տվյալների գիտության համայնքում:
Ի՞նչ է տվյալների գիտությունը և դրա օգտագործումը:
Տվյալների գիտությունը օգտագործում է այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են մեքենայական ուսուցումը և արհեստական ինտելեկտը՝ իմաստալից տեղեկատվություն կորզելու և ապագա օրինաչափություններն ու վարքագիծը կանխատեսելու համար: Տվյալների գիտության ոլորտն աճում է, քանի որ տեխնոլոգիաների առաջընթացը և մեծ տվյալների հավաքագրման և վերլուծության տեխնիկան դառնում են ավելի բարդ
Որքա՞ն կտևի տվյալների գիտությունը:
KDnuggets-ի վերջին հարցման քվեարկողների մեծամասնությունն ակնկալում է, որ փորձագիտական մակարդակի Data Science-ը ավտոմատացված կլինի 10 տարի հետո կամ ավելի քիչ: Գրեգորի Պիատեցկու կողմից, KDnuggets. Data Scientist-ը ճանաչվել է 21-րդ դարի ամենասեքսուալ աշխատանքը։ Բայց գուցե դարը կտևի ընդամենը 25 տարի
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
Ո՞րն է զգացմունքների վերլուծության լավագույն ալգորիթմը:
Զգացմունքների վերլուծությունը նմանատիպ տեխնոլոգիա է, որն օգտագործվում է հաճախորդների զգացմունքները հայտնաբերելու համար, և կան բազմաթիվ ալգորիթմներ, որոնք կարող են օգտագործվել տրամադրությունների վերլուծության համար նման հավելվածներ ստեղծելու համար: Ըստ մշակողների և ML փորձագետների SVM-ի, Naive Bayes-ը և առավելագույն էնտրոպիան լավագույն վերահսկվող մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներն են: