Sentimental Analysis on COVID-19 Tweets using python

4.6
звезд
Оценки: 35
от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Learn how to Preprocess text data for Sentimental Analysis

Learn how to Label text data with positive, negative and neutral sentiments

Learn to visualize the result of sentiment Analysis

Clock1 hour
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

By the end of this project you will learn how to preprocess your text data for sentimental analysis. So in this project we are going to use a Dataset consisting of data related to the tweets from the 24th of July, 2020 to the 30th of August 2020 with COVID19 hashtags. We are going to use python to apply sentimental analysis on the tweets to see people's reactions to the pandemic during the mentioned period. We are going to label the tweets as Positive, Negative, and neutral. After that, we are going to visualize the result to see the people's reactions on Twitter. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Навыки, которые вы получите

  • lambda
  • Python Programming
  • Plotly
  • Seaborn
  • Sentimental Analysis

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. importing our dataset

  2. preprocess and prepare our text data for Sentimental Analysis

  3. visualizing most common words using a bar chart.

  4. using NLTK module to produce Polarity scores for each tweet

  5. visualizing the result of our analysis using line chart

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе SENTIMENTAL ANALYSIS ON COVID-19 TWEETS USING PYTHON

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.