Wie genau ist die Sentiment-Analyse?
Wie genau ist die Sentiment-Analyse?

Video: Wie genau ist die Sentiment-Analyse?

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Video: Ist die Freundin sauer? Text-Sentiment Analyse - Deep Learning Studio Tutorial #10 2024, November
Anonim

Bei der Auswertung der Gefühl (positiv, negativ, neutral) eines bestimmten Textdokuments zeigen Untersuchungen, dass menschliche Analytiker in etwa 80-85% der Fälle zustimmen. Aber wenn Sie automatisiert laufen Stimmungsanalyse durch die Verarbeitung natürlicher Sprache möchten Sie sicher sein, dass die Ergebnisse zuverlässig.

Was ist ein guter Sentiment-Score?

Die Spielstand gibt an, wie negativ oder positiv der analysierte Gesamttext ist. Alles unter a Spielstand von -0,05 markieren wir als negativ und alles über 0,05 als positiv. Alles, was dazwischen liegt, bezeichnen wir als neutral.

Man kann sich auch fragen, welcher Algorithmus für die Sentiment-Analyse am besten geeignet ist. Die Stimmungsanalyse ist die ähnliche Technologie, die verwendet wird, um die Stimmungen der Kunden zu erkennen, und es gibt mehrere Algorithmen, die verwendet werden können, um solche Anwendungen für die Stimmungsanalyse zu erstellen. Nach Angaben der Entwickler und ML-Experten SVM , Naive Bayes und maximale Entropie sind die besten überwachten Algorithmen für maschinelles Lernen.

Die Frage ist auch, wie funktioniert die Sentiment-Analyse?

Stimmungsanalyse – auch als Opinion Mining bekannt – ist ein viel umstrittener, aber oft missverstandener Begriff. Im Wesentlichen ist es der Prozess der Bestimmung des emotionalen Tons hinter einer Reihe von Wörtern, der verwendet wird, um ein Verständnis der Einstellungen, Meinungen und Emotionen zu erlangen, die in einer Online-Erwähnung ausgedrückt werden.

Was ist der Zweck der Sentiment-Analyse?

Stimmungsanalyse ist der Prozess der Feststellung, ob eine Schrift positiv, negativ oder neutral ist. Stimmungsanalyse hilft Datenanalysten in großen Unternehmen, die öffentliche Meinung einzuschätzen, differenzierte Marktforschungen durchzuführen, die Marken- und Produktreputation zu überwachen und Kundenerfahrungen zu verstehen.

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