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[其他教程] Building Sentiment Analysis Systems in Python

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发表于 2017-1-7 18:41:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
在 Python 中建筑情绪分析系统
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MP4 |视频︰ AVC 1280 x 720 |音频︰ AAC 44 KHz 2 通道 |持续时间︰ 2.5 小时 |237 MB
类型︰ 电子学习 |语言︰ 英语
情感分析已成为日益重要,因为更多的意见在线,表示中非结构化形式。本课程涵盖基于规则和基于 ML 的方法对提取意见,包括维德、 Sentiwordnet,和更多的情绪。

在线的意见变得无处不在 — — 更多的人表达意见网上比以往任何时候。因此,从这些意见中提取情绪信息变得非常重要。在本课程中,将情绪分析系统建立在 Python 中,您将学习建立一个系统,这样做在 Python 的基本面。首先,您将学习毫升和基于规则的方法,以及如何使用维德、 Sentiwordnet 和朴素贝叶斯分类器之间的差异。接下来,您将生成三个情绪分析仪,并用于分类语料库由康奈尔大学提供的电影评论。最后,您将了解概念的支持向量机,和为什么朴素贝叶斯通常是更好的选择。当您完成本课程,你会清楚地了解如何从身体的意见,以及对设计选择和权衡取舍中提取的情绪。
Building Sentiment Analysis Systems in Python
MP4 | Video: AVC 1280x720 | Audio: AAC 44KHz 2ch | Duration: 2.5 Hours | 237 MB
Genre: eLearning | Language: English
Sentiment Analysis has become increasingly important as more opinions are expressed online, in unstructured form. This course covers rule-based and ML-based approaches to extracting sentiment from opinions, including VADER, Sentiwordnet, and more.

Online opinions are becoming ubiquitous - more people are expressing their views online than ever before. As a result, extracting sentiment information from these opinions is becoming very important. In this course, Building Sentiment Analysis Systems in Python, you will learn the fundamentals of building a system to do so in Python. First, you will learn the differences between ML- and rule-based approaches, and how to use VADER, Sentiwordnet, and Naive Bayes classifiers. Next, you will build three sentiment analyzers, and use them to classify a corpus of movie reviews made available by Cornell. Finally, you will gain a conceptual understanding of Support Vector Machines, and why Naive Bayes is usually a better choice. When you're finished with this course, you will have a clear understanding of how to extract sentiment from a body of opinions, and of the design choices and trade-offs involved.
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发表于 2017-1-7 18:41:08 | 显示全部楼层
精品 不错 支持一个了
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发表于 2017-1-12 15:04:49 | 显示全部楼层
牛牛  牛逼教程
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发表于 2017-1-13 15:21:35 | 显示全部楼层
真是被感动的痛哭流涕……
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发表于 2017-1-16 11:07:33 | 显示全部楼层
教程太棒了  感谢分享
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发表于 2017-1-17 12:03:28 | 显示全部楼层
楼主爱 你  这教程来得及时
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发表于 2017-1-24 18:37:00 | 显示全部楼层
教程太棒了  感谢分享
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发表于 2017-2-7 11:21:48 | 显示全部楼层
楼主加油,我们都看好你哦。
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发表于 2017-2-26 09:45:48 | 显示全部楼层
楼主爱 你  这教程来得及时
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发表于 2017-4-5 22:29:31 | 显示全部楼层
真是难得给力的帖子啊。
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