АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТА PYTHON
Анализ тональности текста - это процесс определения общей эмоциональной тональности текста, как положительной, так и отрицательной. В python существует большое количество библиотек, которые могут использоваться для анализа тональности текста, таких как TextBlob, NLTK, VADER и другие.
Наиболее популярной библиотекой для анализа тональности является VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) - это лексикон, который содержит слова и выражения со степенью их настроения, которые оцениваются с использованием правил грамматики и синтаксиса текста.
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
text = 'This book is amazing!'
print(sia.polarity_scores(text))
Выполнение этого кода выведет словарь со значениями показателей тональности текста:
{'neg': 0.0, 'neu': 0.304, 'pos': 0.696, 'compound': 0.5859}
В результате анализа VADER считает, что эмоциональный тон текста является положительным, с коэффициентом compound, равным 0,5859.
How To Create A Sentiment Analysis Bot In Python in 2023 Tutorial
Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью - Нейросети для анализа текстов
Анализ тональности комментариев в YouTube с помощью машинного обучения (TF-IDF, LogisticRegression)
Sentiment analysis русскоязычных твитов при помощи TensorFlow.
Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB - Нейросети для анализа текстов
Обзор биткоина и эфира🔥Миллионная прибыль с $Tesla🔥Технический анализ
Sentiment Analysis with Python #shorts
Новые материалы:
- Переименовать столбец в датафрейм python
- Pandas python дисперсия
- Как несколько раз вызвать функцию в python
- Функция max key python
- Python x y скачать
- Пробел в python знак
- Горячие клавиши для комментирования кода python
- Python перехват клавиатуры
- Linux редактор кода для python
- Константин крючков разработка telegram ботов на python
- Как убрать n python при чтении из файла
- Метод симпсона для вычисления интегралов python
- Чтение с консоли python
- Как получить json с сайта python