Социальные сети - это новый центр знаний для всех возрастных групп. Он стал платформой для выражения чувств в форме мнений и обзоров практически обо всем - о фильмах, брендах, продуктах, социальных мероприятиях и так далее. Отзывы или мнения могут быть положительными или отрицательными, и их анализ известен как «анализ настроений».
что такое метод в javascript
«Анализ настроений можно определить как систематический анализ онлайн-высказываний. «
Анализ настроений широко используется в R, инструменте с открытым исходным кодом для всестороннего статистического анализа. R выполняет важную задачу анализа настроений и обеспечивает визуальное представление этого анализа. Подробное объяснение читайте в нашем посте на и На то есть множество причин почему маркетолог должен выбрать R, поскольку он один из тех, кому R
В предыдущем посте мы рассмотрели типы анализа настроений и сценарии, в которых он используется. Следующий большой вопрос заключается в том, как организация может на самом деле анализировать данные о настроениях?
Есть 5 шагов для анализа данных о настроениях, и вот графическое представление методологии, делающей то же самое.
перегрузка и переопределение метода в примере java
Методы анализа настроений
- Сбор информации
Потребители обычно выражают свои чувства на публичных форумах, таких как блоги, форумы, обзоры продуктов, а также в своих личных журналах - на сайтах социальных сетей, таких как Facebook и Twitter. Мнения и чувства выражаются по-разному, с разным словарным запасом, контекстом письма, использованием кратких форм и сленга, что делает данные огромными и неорганизованными. Ручной анализ данных о настроениях практически невозможен. Поэтому для обработки и анализа данных используются специальные языки программирования, такие как «R».
- Подготовка текста
Подготовка текста - это не что иное, как фильтрация извлеченных данных перед анализом. Он включает в себя выявление и удаление нетекстового содержания и содержания, не относящегося к области исследования, из данных.
- Обнаружение настроения
На этом этапе каждое предложение отзыва и мнения проверяется на субъективность. Предложения с субъективными выражениями сохраняются, а предложения с объективными выражениями отбрасываются. Анализ тональности выполняется на разных уровнях с использованием общих вычислительных методов, таких как униграммы, леммы, отрицание и так далее.
- Классификация настроений
Настроения можно разделить на две группы: положительные и отрицательные. На этом этапе методологии анализа настроений каждое обнаруженное субъективное предложение классифицируется на группы: положительное, отрицательное, хорошее, плохое, нравится, не нравится.
- Презентация результатов
Основная идея анализа настроений - преобразовать неструктурированный текст в значимую информацию. После завершения анализа текстовые результаты отображаются на диаграммах, таких как круговая диаграмма, гистограмма и линейные графики.
Сегодня анализ настроений является важной задачей для всех поставщиков продуктов и услуг. Итак, используйте язык «R» и приступайте!
роли и обязанности разработчиков hadoop