Já lhe ocorreu que você pode analisar um trecho de texto para descobrir o sentimento oculto por trás dele? Por mais surpreendente que pareça, isso é possível por meio da análise de sentimentos em Python, uma metodologia específica para analisar textos. Esse processo exige uma combinação de aprendizado de máquina e processamento de linguagem, com o pano de fundo de uma linguagem de programação específica, que é onde o Python entra em cena. A análise de sentimentos é um tópico importante, particularmente no mundo dos negócios, devido à sua relevância na solução de problemas de negócios. Este curso trata da compreensão da metodologia de análise de sentimentos em Python. A análise sentimental, geralmente chamada de classificação de sentimentos, trata de tarefas de classificação de texto. Se você receber uma frase, um classificador é teorizado para destacar o sentimento por trás dela. A análise de sentimentos decide se o sentimento é positivo, negativo ou mesmo
neutro.
Como os computadores não podem transformar a linguagem abstrata, precisamos recorrer a uma linguagem de programação para converter o texto em análise em números únicos, interpretados para destacar o sentimento. Python é a linguagem de programação mais usada porque permite que você trabalhe enquanto integra sistemas com mais eficiência. Neste curso, enfatizaremos o PyCharm, que pode fornecer todas as ferramentas necessárias para um desenvolvimento mais produtivo do Python. Ao contrário do Visual Studio, o Pycharm é um excelente IDE (ambiente de desenvolvimento integrado) para Python. Oferecendo preenchimento de código mais confiável e as melhores inspeções de código, o Pycharm é ideal para correções rápidas, levando a um melhor desempenho na
análise de sentimentos.
Outra noção essencial que você aprenderá está relacionada ao TextBlob. É uma biblioteca Python específica para processar dados textuais. O TextBlob fornece uma API simples que permite que você mergulhe no processamento de linguagem natural (PNL), incluindo parte da marcação de fala, extração de frases nominais e análise de sentimentos. Outra PNL inclui tradução e classificação. Neste curso, apresentaremos a polaridade e a subjetividade, que são conceitos relacionados ao TextBlob. Os conceitos do TextBlob estão dentro da faixa de negativo um e positivo; a polaridade é apenas uma flutuação, com um negativo significando uma afirmação negativa e um positivo significando uma declaração positiva. A subjetividade, uma noção relacionada à flutuação, está dentro da faixa de zero e um. Uma opinião pessoal, um julgamento e até mesmo uma emoção são geralmente chamados de frases subjetivas. Por outro lado, somente informações factuais podem ser objetivas. Sem dúvida, este curso será útil para profissionais e estudantes de TI ou de desenvolvimento que tenham um excelente domínio do Python e estejam interessados em ciência de dados
.
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