NLP: Twitter Sentiment Analysis
Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization
Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers
Train a Naive Bayes Classifier and assess its performance
In this hands-on project, we will train a Naive Bayes classifier to predict sentiment from thousands of Twitter tweets. This project could be practically used by any company with social media presence to automatically predict customer's sentiment (i.e.: whether their customers are happy or not). The process could be done automatically without having humans manually review thousands of tweets and customer reviews. Note: This course 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
- Artificial Intelligence (AI)
- Python Programming
- Machine Learning
- Natural Language Processing
Будете учиться пошагово
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Import libraries and datasets
Perform Exploratory Data Analysis
Plot the word cloud
Perform data cleaning - removing punctuation
Perform data cleaning - remove stop words
Perform Count Vectorization (Tokenization)
Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization
Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers
Train a Naive Bayes Classifier
Assess trained model performance
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 NLP: TWITTER SENTIMENT ANALYSIS
Overall nicely guided small project. The tutor explained it very well. Please make more such short courses. More concepts from Basic NLP can be covered.
Able to follow the lectures and learn about the basics of data processing for text mining. Expect more in-depth knowledge about sentiment analysis.
I would love to do more project under the guidance of the this professor. Each and every concept was clearly explained\n\nThank You
This guided project is a chance to learn a basic technical skill in data cleaning. I love the explanation for Naive Bayes algorithm.
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы
Что я получу, приобретя проект с рекомендациями?
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Можно ли прослушать проект с рекомендациями и посмотреть видео бесплатно?
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Как организована учеба на проектах с рекомендациями?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera Footer
