Hepsini bir araya getirme
Python ile Duygu Analizi
Violeta Misheva
Data Scientist
Duygu Analizi problemi
Duygu analizi: bir yazarın bir konuya dair görüşünü anlama süreci
- Film yorumları
- Amazon ürün yorumları
- Twitter havayolu duyarlılığı
- Çeşitli duygusal edebiyat örnekleri
Yorumların keşfi
- İnceleme uzunluklarına dair temel bilgiler
- Kelime bulutları
- Uzunluk özellikleri: kelime sayısı, cümle sayısı
- İncelemenin dilini tespit etme özelliği
Duygu içeren sütunların sayısal dönüşümü
- Bag-of-words
- TfIdf vektörleştirme
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
# Vektörleştirici söz dizimi
vect = CountVectorizer().fit(data.text_column)
X = vect.transform(data.text_column)
Vektörleştirici argümanları
- stop words: bilgi taşımayan, sık görülen kelimeler
- n-gram aralığı: tek kelime değil, ifadeler kullanma
- sözlük boyutunu kontrol: max_features, max_df, min_df
- kalıp yakalama: rakamları veya belirli karakterleri kaldırma
Önemli fakat vektörleştirici argümanı DEĞİL
- lemma ve kökler
Denetimli öğrenme modeli
- Duyguyu tahmin için lojistik regresyon sınıflandırıcı
- Doğruluk ve karmaşıklık matrisi ile değerlendirme
- Train/test ayrımının önemi
Hadi pratik yapalım!
Python ile Duygu Analizi
