Ինչպե՞ս է կատարվում տրամադրությունների վերլուծությունը: Գործընթացի հիմքում ընկած գիտությունը հիմնված է բնական լեզվի մշակման և մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների վրա՝ գրի կտորները դասակարգելու համար՝ որպես դրական, չեզոք կամ բացասական: Զգացմունքների վերլուծությունը կարող է օգտագործել տարբեր տեսակի ալգորիթմներ:
Ինչպե՞ս եք անում տրամադրությունների վերլուծություն:
Ինչպե՞ս կատարել տրամադրությունների վերլուծություն:
- Քայլ 1. Թվիթերի սահում ընդդեմ հեշ պիտակների:
- Թվիթերի վերլուծություն զգացմունքների համար:
- Քայլ 3. Արդյունքների պատկերացում:
- Քայլ 1. Դասակարգիչների մարզում:
- Քայլ 2. Թվիթերի նախնական մշակում:
- Քայլ 3. Արտահանել հատկանիշի վեկտորները:
- Ինչպե՞ս պետք է ապրանքանիշերն օգտագործեն զգացմունքային վերլուծությունը:
Ի՞նչ է տրամադրությունների վերլուծությունը և ինչպես է այն աշխատում:
Զգացմունքների վերլուծությունը, որը այլ կերպ հայտնի է որպես կարծիքի արդյունահանում, շատ խճճված, բայց հաճախ սխալ ընկալվող տերմին է: Ըստ էության, դա մի շարք բառերի հետևում ընկած հուզական երանգը որոշելու գործընթացն է, որն օգտագործվում է առցանց հիշատակման մեջ արտահայտված վերաբերմունքի, կարծիքների և հույզերի ըմբռնում ձեռք բերելու համար:
Ի՞նչ է տրամադրությունների վերլուծության օրինակը:
Զգացմունքային վերլուծությունը ուսումնասիրում է արտահայտության սուբյեկտիվ տեղեկատվությունը, այսինքն՝ կարծիքները, գնահատականները, հույզերը կամ վերաբերմունքը թեմայի, անձի կամ սուբյեկտի նկատմամբ: Արտահայտությունները կարող են դասակարգվել որպես դրական, բացասական կամ չեզոք: Օրինակ՝ «Ինձ շատ է դուր գալիս ձեր կայքի նոր դիզայնը»: → Դրական:
Ինչպես անելտրամադրությունների վերլուծության գործիքներն աշխատո՞ւմ են:
Զգացմունքների վերլուծության գործիքներն աշխատում են ՝ ավտոմատ կերպով հայտնաբերելով հույզերը, տոնայնությունը և հրատապությունը առցանց խոսակցություններում, դրանց վերագրելով դրական, բացասական կամ չեզոք պիտակներ, որպեսզի դուք իմանաք, թե որ հաճախորդն է հարցումներ անում: առաջնահերթություն տալ. … Ոմանք շատ ավելի հեշտ են օգտագործել, քան մյուսները, մինչդեռ ոմանք պահանջում են տվյալների գիտության խորը գիտելիքներ:
