NLP: Twitter Sentiment Analysis

4.6
звезд
Оценки: 301
от партнера
Coursera Project Network
8 116 уже зарегистрированы
В этом Проект с консультациями вы:

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

Clock2 hours
BeginnerНачинающий
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

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:

  1. Import libraries and datasets

  2. Perform Exploratory Data Analysis

  3. Plot the word cloud

  4. Perform data cleaning - removing punctuation

  5. Perform data cleaning - remove stop words

  6. Perform Count Vectorization (Tokenization)

  7. Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization

  8. Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers

  9. Train a Naive Bayes Classifier

  10. 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

Преподаватели

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе NLP: TWITTER SENTIMENT ANALYSIS

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.