NLP практика. Определяем тональность текста при помощи NLTK и DL

В этом увлекательном видеоролике узнаем, как использовать два мощных инструмента - Natural Language Toolkit (NLTK) и Deep Learning (DL), чтобы определить тональность текста. ▪ -подписывайтесь на наш телеграм анализ данных на Python, где мы Data Science обучаем на практике. ▪ - маст-хэв папка для всех, кто интересуется машинным обучением. С помощью Natural Language Processing (NLP) и алгоритмов машинного обучения мы сможем анализировать текст и определить его позитивную, негативную или нейтральную тональность. Наша цель - создать модель, которая сможет автоматически выявить эмоциональную окраску текста, что является важным для различных задач, таких как анализ отзывов, социальный мониторинг или оценка общественного мнения. В начале видео мы познакомимся с Natural Language Toolkit (NLTK) - одной из самых популярных библиотек для работы с естественным языком в языке программирования Python. Мы узнаем, как использовать методы NLTK для предварительной обработки и токенизации текста, а также для создания мешка слов и матрицы признаков. Затем мы перейдем к Deep Learning (DL) и представим модель глубокого обучения, использующую сверточные нейронные сети (CNN), для определения тональности текста. Мы рассмотрим процесс обучения модели, включая разделение данных на обучающую и тестовую выборки, создание векторных представлений текста с помощью эмбеддингов слов, построение и обучение модели CNN, и, наконец, проверку ее точности с использованием тестовых данных. В конце видео мы обсудим результаты и выводы. Вы сможете применить полученные знания для создания своих собственных моделей для определения тональности текста и применять их в различных практических задачах. Не пропустите этот увлекательный урок по NLP и овладейте навыком определения тональности текста с использованием NLTK и DL! Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить новые уроки по машинному обучению и обработке естественного языка!