Using Natural Language Processing for Sentiment Analysi

2年前作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)分類：Toy博客閱讀(22)違法舉報(bào)

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作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)

1.簡(jiǎn)介

Sentiment analysis is a widely studied and practical technique to extract subjective information from text data such as reviews, social media posts, online comments etc. It has many applications including customer feedback analysis, brand reputation management, product recommendation systems, marketing efforts, and much more. In this article we will discuss how to perform sentiment analysis on texts using natural language processing techniques with the help of popular libraries like NLTK and TextBlob in python. We will also show some pre-processing steps to prepare our input data before performing sentiment analysis. Finally, we will evaluate the accuracy of different models used for sentiment analysis by comparing their performance metrics such as F1 score, precision and recall.

This article assumes that the reader already knows basic programming concepts, understands NLP terminology, and has some experience working wi文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-720242.html

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NLP/Natural Language Processing
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2024年02月08日
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