6. Анализ настроений в комментариях на YouTube с использованием машинного обучения | Python и Skl... скачать в хорошем качестве

6. Анализ настроений в комментариях на YouTube с использованием машинного обучения | Python и Skl...

В этом видео мы рассмотрим, как машинное обучение может использоваться для анализа комментариев на YouTube и их классификации как положительных, отрицательных или нейтральных. Анализ тональности текста — важнейшее приложение обработки естественного языка (NLP) и широко используется в мониторинге социальных сетей, анализе отзывов клиентов и отслеживании настроений бренда. Мы начинаем с предварительной обработки текстовых данных, включая удаление стоп-слов для очистки набора данных. Затем мы используем метод векторизации TF-IDF для преобразования текста в числовые признаки. Набор данных разделяется на обучающий и тестовый наборы, что обеспечивает сбалансированную оценку. Затем мы обучаем несколько моделей машинного обучения для классификации тональности комментариев. В этом эксперименте использовались следующие модели: Логистическая регрессия; Классификатор случайного леса; Метод опорных векторов (SVM); Классификатор XGBoost; Наивный байесовский алгоритм. Каждая модель обучается и оценивается с использованием показателей точности и отчетов по классификации для сравнения их эффективности в классификации тональности. Этот проект демонстрирует важность извлечения признаков при классификации текста и подчёркивает эффективность различных алгоритмов машинного обучения в анализе тональности. Если вас интересуют обработка естественного языка (NLP), наука о данных или машинное обучение, это видео даст вам ценную информацию о методах обработки и классификации текста. Ссылка на набор данных: https://www.kaggle.com/datasets/atifa... Ссылка на код: atifaliak (https://www.kaggle.com/code/atifaliak...) Подпишитесь на канал, чтобы получать больше контента о машинном обучении, искусственном интеллекте и науке о данных. Хештеги: #MachineLearning #SentimentAnalysis #Python #NLP #ArtificialIntelligence #DataScience #YouTubeComments #TextAnalysis #DeepLearning #XGBoost #SVM #RandomForest