Ti è mai venuto in mente di poter analizzare un pezzo di testo per scoprire il sentimento nascosto dietro di esso? Per quanto sorprendente possa sembrare, questo è possibile grazie all'analisi del sentimento in Python, una metodologia specifica per analizzare i testi. Questo processo richiede una combinazione di apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio, sullo sfondo di un linguaggio di programmazione specifico, ed è qui che entra in gioco Python. L'analisi del sentiment è un argomento importante, in particolare nel mondo degli affari, grazie alla sua rilevanza nella risoluzione dei problemi aziendali. Questo corso riguarda la comprensione della metodologia dell'analisi del sentimento in Python. L'analisi sentimentale, spesso definita classificazione del sentimento, riguarda attività di classificazione del testo. Se ti viene fornita una frase, si teorizza un classificatore per evidenziare il sentimento che c'è dietro. L'analisi del sentimento decide se il sentimento è positivo, negativo
o addirittura neutro.
Poiché i computer non sono in grado di trasformare il linguaggio astratto, dobbiamo ricorrere a un linguaggio di programmazione per convertire il testo in analisi in numeri univoci, interpretati per evidenziare il sentimento. Python è il linguaggio di programmazione più utilizzato perché consente di lavorare integrando i sistemi in modo più efficace. In questo corso, daremo risalto a PyCharm, che può fornire tutti gli strumenti necessari per uno sviluppo Python più produttivo. A differenza di Visual Studio, Pycharm è un ottimo IDE (ambiente di sviluppo integrato) per Python. Fornendo un completamento del codice più affidabile e le migliori ispezioni del codice, Pycharm è ideale per correzioni rapide, che portano a migliori prestazioni nell'analisi
dei sentimenti.
Un'altra nozione essenziale che imparerai riguarda TextBlob. È una libreria Python specifica per elaborare dati testuali. TextBlob fornisce una semplice API che consente di immergersi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), inclusa parte dell'etichettatura vocale, dell'estrazione di sostantivi e dell'analisi del sentiment. Altri NLP includono la traduzione e la classificazione. In questo corso, ti presentiamo la polarità e la soggettività, che sono concetti relativi a TextBlob. I concetti di TextBlob rientrano nell'intervallo tra uno negativo e uno positivo; la polarità è solo un float, dove uno negativo significa un'affermazione negativa e una positiva che significa un'affermazione positiva. La soggettività, una nozione relativa ai float, è compresa tra zero e uno. Un'opinione personale, un giudizio e persino un'emozione vengono generalmente definiti frasi soggettive. Al contrario, solo le informazioni fattuali possono essere oggettive. Questo corso sarà senza dubbio utile sia ai professionisti IT o dello sviluppo che agli studenti che hanno un'ottima padronanza di Python e sono interessati alla
scienza dei dati.
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