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- O que é análise de sentimentos em Python?
- Qual biblioteca Python é melhor para análise de sentimentos?
- Qual algoritmo é melhor para análise de sentimentos?
- É análise de sentimentos AI ou ML?
O que é análise de sentimentos em Python?
A análise de sentimentos é um caso de uso de processamento de linguagem natural (PNL) e está na categoria de classificação de texto. Para simplificar, a análise de sentimentos envolve classificar um texto em vários sentimentos, como positivo ou negativo, feliz, triste ou neutro, etc.
Qual biblioteca Python é melhor para análise de sentimentos?
No topo da nossa lista das melhores bibliotecas Python para análise de sentimentos, é o padrão, que é uma biblioteca Python multiuso que pode lidar com PNL, mineração de dados, análise de rede, aprendizado de máquina e visualização. O padrão fornece uma ampla gama de recursos, incluindo encontrar superlativos e comparativos.
Qual algoritmo é melhor para análise de sentimentos?
Modelos de análise de sentimentos
A regressão logística é um bom modelo, porque treina rapidamente, mesmo em grandes conjuntos de dados e fornece resultados muito robustos. Outras boas opções de modelo incluem SVMs, florestas aleatórias e bayes ingênuos.
É análise de sentimentos AI ou ML?
Ele usa técnicas de aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (PNL), mineração de dados e inteligência artificial (AI) para extrair, extrair e categorizar as opiniões dos usuários sobre uma empresa, produto, pessoa, serviço, evento ou idéia para vários sentimentos.
