NLP: Twitter Sentiment Analysis

4.6
300件の評価
提供:
Coursera Project Network
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このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization

Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers

Train a Naive Bayes Classifier and assess its performance

Clock2 hours
Beginner初級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this hands-on project, we will train a Naive Bayes classifier to predict sentiment from thousands of Twitter tweets. This project could be practically used by any company with social media presence to automatically predict customer's sentiment (i.e.: whether their customers are happy or not). The process could be done automatically without having humans manually review thousands of tweets and customer reviews. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

  • Artificial Intelligence (AI)
  • Python Programming
  • Machine Learning
  • Natural Language Processing

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Import libraries and datasets

  2. Perform Exploratory Data Analysis

  3. Plot the word cloud

  4. Perform data cleaning - removing punctuation

  5. Perform data cleaning - remove stop words

  6. Perform Count Vectorization (Tokenization)

  7. Create a pipeline to remove stop-words, punctuation, and perform tokenization

  8. Understand the theory and intuition behind Naive Bayes classifiers

  9. Train a Naive Bayes Classifier

  10. Assess trained model performance

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

講師

レビュー

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よくある質問

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さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。