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Entendendo Metodologia de Análise de Sentidos Python

Este curso de desenvolvimento online gratuito descompacta as ferramentas e métodos utilizados para análise de sentimentos Python.

Publisher: Kelvin Fosu
A ideia de automação te excita? Este curso online gratuito dá a você uma compreensão sonora da metodologia de análise de sentimentos Python. Para fazer este curso, um bom comando de Python será benéo. Apresentaremos você ao TextBlob, juntamente com os métodos de lemmatização e tokenização. Em seguida, vamos mergulhar no domínio da automação, e você se tornará um mestre de classificação de sentimentos e visualização.
Entendendo Metodologia de Análise de Sentidos Python
  • Duração

    1.5-3 Horas
  • Students

    185
  • Accreditation

    CPD

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Descrição

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Resultado

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Description

Já ocorreu a você que você pode analisar um pedaço de texto para descobrir o sentimento oculto por trás disso? Por mais espantoso que possa aparecer, isso é possível através da análise de sentimentos Python, uma metodologia específica para analisar cópia. Esse processo pede 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 jogo. A análise de sentimentos é um tema importante, em especial no mundo dos negócios, devido à sua relevância na resolução de problemas de negócio. Este curso trata de compreender a metodologia da análise de sentimentos Python. A análise sentimental, muitas vezes referida como classificação de sentimento, é sobre as tarefas de classificação de texto. Se você for abastecido com uma frase, um classificador é teorizado para destacar o sentimento por trás dele. A análise de sentimentos decide se o sentimento é positivo, negativo ou mesmo neutro.

Já que os computadores não podem transformar linguagem abstrata, precisamos recorrer a uma linguagem de programação para converter o texto em análise a números únicos, interpretado para destacar o sentimento. Python é a linguagem de programação mais utilizada porque permite que você trabalhe enquanto integra sistemas de forma mais eficaz. Neste curso, vamos enfatizar o PyCharm, que pode fornecer todas as ferramentas que você precisa para um desenvolvimento Python mais produtivo. Ao contrário do Visual Studio, o Pycharm é um excelente IDE (ambiente de desenvolvimento integrado) para Python. Fornecendo acabamento 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 vai aprender relaciona-se com o TextBlob. Trata-se de uma biblioteca Python específica para processar dados textuais. O TextBlob fornece uma API simples permitindo que você mergulha no processamento de linguagem natural (NLP), incluindo parte de identificação de fala, extração de frase substantiva e análise de sentimentos. Outras NLP inclui tradução e classificação. Neste curso, introduzimos você a polaridade e a subjetividade, que são conceitos relacionados ao TextBlob. Os conceitos de TextBlob se situam dentro do intervalo de negativo um e positivo; a polaridade é apenas um flutuante, com negativa significando declaração negativa e positiva significando uma declaração positiva. A subjetividade, uma noção relacionada à flutuação, encontra-se dentro do intervalo de zero e um. Uma opinião pessoal, um julgamento, e até mesmo uma emoção são geralmente chamados de sentenças subjetivas. Inversamente, apenas informações factuais podem ser objetivas. Este curso será, sem dúvida, útil para profissionais de TI ou de desenvolvimento e estudantes parecidos que tenham um excelente comando de Python e estejam interessados em ciência de dados.

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