Bag-of-words

Analisis Sentimen dengan Python

Violeta Misheva

Data Scientist

Apa itu bag-of-words (BOW)?

 

  • Mendeskripsikan kemunculan kata dalam sebuah dokumen atau kumpulan dokumen (korpus)

  • Membangun kosakata kata dan ukuran keberadaannya

Analisis Sentimen dengan Python

Ulasan produk Amazon

10 baris teratas dari dataset ulasan produk Amazon

Analisis Sentimen dengan Python

Analisis sentimen dengan BOW: Contoh

This is the best book ever. I loved the book and highly recommend it!!!

{'This': 1, 'is': 1, 'the': 2 , 'best': 1 , 'book': 2, 
'ever': 1, 'I':1 , 'loved':1 , 'and': 1  , 'highly': 1,
'recommend': 1 , 'it': 1 }
  • Urutan kata dan tata bahasa hilang!
Analisis Sentimen dengan Python

Hasil akhir BOW

  • Keluaran akan tampak seperti ini:

5 baris teratas dataset, menampilkan keluaran pendekatan BOW

Analisis Sentimen dengan Python

Fungsi CountVectorizer

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vect = CountVectorizer(max_features=1000) 
vect.fit(data.review)
X = vect.transform(data.review)
Analisis Sentimen dengan Python

Keluaran CountVectorizer

X
<10000x1000 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>' 
  with 406668 stored elements in Compressed Sparse Row format>

Analisis Sentimen dengan Python

Mentransformasi vectorizer

# Transform to an array
my_array = X.toarray()
# Transform back to a DataFrame, assign column names
X_df = pd.DataFrame(my_array, columns=vect.get_feature_names())
Analisis Sentimen dengan Python

Ayo berlatih!

Analisis Sentimen dengan Python

Preparing Video For Download...