دوره

تحلیل احساسات در پایتون

مشتری‌ها از محصولاتتون راضی و هیجان‌زده‌ان یا خدماتتون هنوز جای بهتر شدن داره؟ یاد بگیرید چطور یک پروژه تحلیل احساسات رو از صفر تا صد انجام بدید.

پیشرفته
تاریخ به‌روزرسانی:
1 مهر 1405
۴٫۸
پایتون
۴ ساعت
۱۶ ویدیو
۴۴ تمرین
۵۰۳ شرکت‌کننده
۵۰۵
کاربرهای فینکا در چه شرکت‌هایی مشغول به کار هستند؟
توضیحات دوره

تا حالا شده برای بیان نظرتون درباره یک محصول یا خدمت، نقد یا نظری بنویسید؟ یا قبل از خرید، نظرات بقیه رو آنلاین بررسی کنید؟ این اطلاعات نه‌تنها برای شما، بلکه برای شرکت‌ها هم ارزش زیادی دارن. در این دوره، یاد می‌گیرید چطور احساس بیان‌شده در متن‌های مختلف رو تشخیص بدید. با دیتاست‌های واقعی شامل توییت‌ها، نقدهای فیلم و نظرات مربوط به محصولات کار می‌کنید و از کتابخانه‌های NLTK و Scikit-learn در پایتون استفاده می‌کنید. در پایان دوره، می‌تونید یک پروژه تحلیل احساسات رو از صفر تا صد اجرا کنید و احساسات مسافران خطوط هوایی آمریکا رو بر اساس توییت‌هاشون تحلیل کنید.

همونیه که می‌خواید یاد بگیرید؟

1
مبانی تحلیل احساسات

تا حالا شده قبل از خرید یک محصول یا استفاده از یک سرویس، نظرات یا امتیازهای بقیه رو بررسی کنید؟ اگر این کار رو انجام دادید، احتمالا با تحلیل احساسات روبه‌رو شدید. در این بخش، با ساختار پایه یک مسئله تحلیل احساسات آشنا می‌شید و بررسی احساسات موجود در نقدهای فیلم رو شروع می‌کنید.

2
ویژگی‌های عددی بازخورد‌ها

فرض کنید شرکتی دارید که محصولات مختلفی ارائه می‌کنه و می‌خواید بدونید کدوم محصولات پرفروش‌ترن و مهم‌تر از اون، چرا. در اولین قدم برای درک نظرات کاربران درباره محصولات، با یک دیتاست از نقدهای محصولات آمازون کار می‌کنید. برای این کار، متن‌ها رو به شکل عددی تبدیل می‌کنید و در طول این فرایند با چند چالش و نکته مهم هم آشنا می‌شید.

3
نگاهی عمیق‌تر به بردار‌های عددی: تبدیل توییت‌ها

در این بخش، فرایند بررسی نظرات محصولات رو ادامه می‌دید. با چالش‌های بیشتری آشنا می‌شید، به‌خصوص وقتی با داده‌های تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی مثل توییتر کار می‌کنید. همچنین روش‌های دیگه‌ای رو برای تبدیل متن به ویژگی‌های عددی یاد می‌گیرید.

4
پیش‌بینی احساسات

در این بخش، از یادگیری ماشین استفاده می‌کنید تا احساس یک نقد رو بر اساس کلمات به‌کاررفته در اون پیش‌بینی کنید. برای این کار، با رگرسیون لجستیک یک مدل می‌سازید و عملکردش رو با چند روش مختلف ارزیابی می‌کنید. این مدل‌ها نقطه شروع خوبی برای تحلیل احساسات هستن.

گواهی پایان دوره

  • تأیید مهارت شما

    با تکمیل این دوره، شما یک گواهی معتبر دریافت می‌کنید که بیانگر کسب مهارت‌های لازم مرتبط با این دوره آموزشی است.

  • اعتبار و اصالت گواهی

    هر مدرک دارای شناسه یکتا و لینک اعتبارسنجی است که امکان بررسی و تأیید اصالت آن را فراهم می‌کند.

  • اشتراک‌گذاری

    می‌توانید گواهی‌های خود را به‌راحتی در شبکه‌های حرفه‌ای مانند لینکدین با دیگران به اشتراک بگذارید.

اشتراک‌گذاری
پیش نیازهای دوره
منابع
Amazon product reviews

IMDB movie reviews

Tweets of US airline passengers

سوالات متداول

برای تسک‌های پردازش زبان طبیعی از NLTK و برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین از Scikit-learn استفاده می‌کنید. این ابزارها برای پیش‌پردازش متن، استخراج ویژگی و طبقه‌بندی به کار می‌رن.

در این دوره، روی نقد فیلم‌ها، محصولات فروشگاهی و توییت‌های مسافران خطوط هوایی کار می‌کنید. پروژه نهایی هم شامل یک تحلیل احساسات صفر تا صد روی توییت‌های مربوط به خطوط هوایی می‌شه.

بله. در بخش ۴ یاد می‌گیرید چطور با رگرسیون لجستیک، احساس نقدها رو بر اساس ویژگی‌های متنی پیش‌بینی کنید و عملکرد مدل رو با روش‌های مختلف ارزیابی کنید.

بخش‌های ۲ و ۳ تکنیک‌هایی رو برای تبدیل متن به بردارهای عددی آموزش می‌دن. این بخش‌ها هم روش‌های استاندارد رو پوشش می‌دن و هم رویکردهایی رو بررسی می‌کنن که برای داده‌های شبکه‌های اجتماعی مثل توییت‌ها مناسب‌ترن.

این دوره در سطح متوسطه. برای شروع، باید پیش‌نیازهای دوره‌های پایتون تکمیلی برای علم داده و مقدمه‌ای بر توابع در پایتون رو داشته باشید، اما به هیچ تجربه قبلی در NLP نیاز ندارید.

دریافت اپلیکیشن فینکا

با اپلیکیشن فینکا، به بیشتر دوره‌ها و مسیرها روی موبایل دسترسی دارید، تمرین می‌کنید و یادگیری رو هم‌زمان روی موبایل و دسکتاپ ادامه می‌دید.