لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی نظرات و توییت های مشتریان
Performing Sentiment Analysis on Customer Reviews & Tweets
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص احساسات را با استفاده از TextBlob، NLTK، BERT، VADER، NRCLex، MultinomialNB بیاموزید نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده های بررسی مشتری با استفاده از TextBlob یاد بگیرید چگونه جنبه احساسی نظرات مشتریان را با استفاده از EmoLex تجزیه و تحلیل کنید. در توییتر داده های پست با استفاده از VADER را بیاموزید چگونه جنبه احساسی توییت ها را با استفاده از NRCLex پیش بینی کنید یاد بگیرید چگونه احساسات یک توییت را با استفاده از BERT پیش بینی کنید یاد بگیرید چگونه احساسات یک توییت را با استفاده از Multinomial Naive Bayes پیش بینی کنید یاد بگیرید چگونه کلمات کلیدی را که اغلب در موارد مثبت استفاده می شود شناسایی کنید. نظرات منفی مشتریان بیاموزید که چگونه بین رتبهبندی مشتریان و احساسات همبستگی پیدا کنید مطالعه موردی: استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات در مجموعه دادههای بررسی مشتری و پیشبینی اینکه احتمال مثبت، منفی یا خنثی بودن یک بررسی بیشتر است عواملی را بیاموزید که به سوگیری در نظرات مشتریان کمک میکنند یاد بگیرید چگونه پاک کردن مجموعه داده با حذف سطرهای از دست رفته و مقادیر تکراری آموزش اصول اولیه تحلیل احساسات و کاربردهای عملی آن
به دوره آموزشی «تحلیل احساسات در توییتهای نظرات مشتریان» خوش آمدید. این یک دوره جامع مبتنی بر پروژه است که در آن شما گام به گام نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص عاطفی را در مجموعه دادههای بررسی مشتری و پست توییتر با استفاده از مدلهای TextBlob، Natural Language Toolkit و BERT خواهید آموخت. این دوره ترکیبی عالی بین تئوری و کاربرد عملی است و مهارتهای عملی برای استخراج بینش ارزشمند از دادههای متنی را در اختیار شما قرار میدهد. این دوره عمدتاً بر روی دو هدف اصلی متمرکز خواهد بود، اولی تجزیه و تحلیل داده ها است که در آن شما بررسی مشتری و مجموعه داده های پست توییتر را از منظرهای مختلف بررسی می کنید، در عین حال هدف دوم تجزیه و تحلیل احساسات است که در آن یاد می گیرید احساسات و سوگیری های مشتری را تشخیص دهید. بررسی ها و پست های توییتر در جلسه مقدمه، شما با اصول اولیه تجزیه و تحلیل احساسات، مانند آشنایی با کاربردها و مدل های عملی آن که در پروژه های ما استفاده خواهد شد، آشنا خواهید شد. سپس، در جلسه بعدی، ما یک مطالعه موردی خواهیم داشت که در آن با نحوه عمل تجزیه و تحلیل احساسات آشنا خواهید شد. ما میخواهیم از مجموعه دادههای نظرات مشتریان برای استخراج ویژگیها و پیشبینیهایی که احتمال مثبت، منفی یا خنثی بودن نظر وجود دارد، استفاده کنیم. پس از آن، همچنین در مورد عوامل متعددی که به سوگیری در نظرات مشتریان کمک میکنند، مانند مثالهایی مانند تقویت الگوریتمی، سوگیری احساسی و انگیزههای مالی، یاد خواهید گرفت. پس از یادگیری تمام دانش لازم در مورد تجزیه و تحلیل احساسات، پروژه را آغاز خواهیم کرد. ابتدا در مورد نحوه راه اندازی Google Colab IDE گام به گام راهنمایی خواهید شد. علاوه بر آن، شما همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه نظرات مشتریان و مجموعه دادههای پست توییتر را از Kaggle پیدا و دانلود کنید. وقتی همه چیز آماده شد، وارد بخش اصلی دوره می شویم که بخش پروژه است. این پروژه از دو بخش اصلی تشکیل شده است، در قسمت اول، شما گام به گام نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی مجموعه داده های نظرات مشتریان را یاد خواهید گرفت، به طور گسترده یاد خواهید گرفت که چگونه پیش بینی های دقیق انجام دهید که آیا بررسی نشان دهنده رضایت یا نارضایتی مشتری است. داده های آموزشی در همین حال، در بخش دوم، گام به گام در مورد نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات در مجموعه دادههای پستهای توییتر راهنمایی میشوید، بهویژه جنبه احساسی توییتها را با استفاده از ابزار طبیعی زبان تحلیل میکنید.
اول از همه، قبل از ورود به دوره، باید این سوال را از خود بپرسیم: چرا باید تحلیل احساسات را یاد بگیریم؟ خوب، دلایل زیادی وجود دارد، اما پاسخ من اینجاست، با افزایش تجارت الکترونیک و شروع تجارت آنلاین به گسترش بازار خود، در نتیجه، مشتریان بیشتری شروع به خرید آنلاین محصولات می کنند و پس از خرید محصول، به احتمال زیاد آنها همچنین نظرات خود را در مورد محصول بیان می کنند. علاوه بر آن، گاهی اوقات آنها نیز در مورد یک محصول خاص در رسانه های اجتماعی بحث های معناداری دارند. با این حال، بسیاری از مردم متوجه نیستند که آن نظرات مشتریان و پستهای رسانههای اجتماعی میتوانند به طور بالقوه به بینشهای ارزشمندی برای کسبوکار تبدیل شوند، به عنوان مثال، با ارزیابی شکایات مشتریان در بخش بررسی، شرکت میتواند عملکرد بهتری داشته باشد. تصمیمات تجاری و بهبود کیفیت محصولات خود بر اساس پیشنهادات مشتریانشان.
در زیر مواردی وجود دارد که میتوانید از این دوره یاد بگیرید:
اصول اساسی تحلیل احساسات و کاربردهای عملی آن را بیاموزید
مطالعه موردی: استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات بر روی مجموعه داده بررسی مشتری و پیش بینی اینکه احتمال مثبت، منفی یا خنثی بودن بررسی بیشتر است
عواملی را که به سوگیری در نظرات مشتریان کمک میکنند بیاموزید
با نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده ها از Kaggle آشنا شوید
نحوه تمیز کردن مجموعه داده با حذف ردیفهای از دست رفته و مقادیر تکراری را بیاموزید
با نحوه یافتن ارتباط بین رتبهبندی و احساسات مشتری آشنا شوید
با نحوه شناسایی کلمات کلیدی که اغلب در نظرات مثبت و منفی مشتریان استفاده می شوند آشنا شوید
با نحوه تجزیه و تحلیل جنبه عاطفی نظرات مشتریان با استفاده از EmoLex آشنا شوید
با نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده های بررسی مشتری با استفاده از TextBlob آشنا شوید
با نحوه تجزیه و تحلیل جنبه احساسی توییت ها با استفاده از NRCLex آشنا شوید
با نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات در داده های پست توییتر با استفاده از VADER آشنا شوید
با نحوه پیش بینی احساسات یک توییت با استفاده از BERT آشنا شوید
با نحوه پیش بینی احساسات یک توییت با استفاده از Multinomial Naive Bayes آشنا شوید
با نحوه تنظیم Google Colab IDE آشنا شوید
سرفصل ها و درس ها
معرفی
Introduction
مقدمه دوره
Introduction to the Course
فهرست مطالب
Table of Contents
این دوره برای چه کسانی در نظر گرفته شده است؟
Whom This Course is Intended for?
ابزارها، IDE و مجموعه داده ها
Tools, IDE, and Datasets
ابزارها، IDE و مجموعه داده ها
Tools, IDE, and Datasets
مقدمه ای بر تحلیل احساسات
Introduction to Sentiment Analysis
مقدمه ای بر تحلیل احساسات
Introduction to Sentiment Analysis
تجزیه و تحلیل احساسات چگونه کار می کند؟
How Sentiment Analysis Works?
مطالعه موردی تحلیل احساسات
Sentiment Analysis Case Study
عواملی که به تعصب در بررسی مشتری کمک می کند
Factors That Contribute to Bias in Customer Review
عواملی که به تعصب در بررسی مشتری کمک می کند
Factors That Contribute to Bias in Customer Review
راه اندازی Google Colab IDE
Setting Up Google Colab IDE
راه اندازی Google Colab IDE
Setting Up Google Colab IDE
یافتن و دانلود مجموعه داده ها از Kaggle
Finding & Downloading Datasets From Kaggle
یافتن و دانلود مجموعه داده ها از Kaggle
Finding & Downloading Datasets From Kaggle
آماده سازی پروژه
Project Preparation
در حال آپلود مجموعه داده در Google Colab
Uploading Dataset to Google Colab
مروری سریع بر مجموعه داده بررسی هتل
Quick Overview of Hotel Review Dataset
پاک کردن مجموعه داده با حذف مقادیر و موارد تکراری از دست رفته
Cleaning Dataset by Removing Missing Values & Duplicates
پاک کردن مجموعه داده با حذف مقادیر و موارد تکراری از دست رفته
Cleaning Dataset by Removing Missing Values & Duplicates
یافتن همبستگی بین رتبه بندی مشتری و احساسات
Finding Correlation Between Customer Rating and Sentiment
یافتن همبستگی بین رتبه بندی مشتری و احساسات
Finding Correlation Between Customer Rating and Sentiment
شناسایی کلمات کلیدی که اغلب در بررسی مثبت و منفی استفاده می شود
Identifying Keywords That are Frequently Used in Positive & Negative Review
شناسایی کلمات کلیدی که اغلب در بررسی مثبت و منفی استفاده می شود
Identifying Keywords That are Frequently Used in Positive & Negative Review
تجزیه و تحلیل جنبه عاطفی بررسی مشتری با EmoLex
Analyzing Emotional Aspect of Customer Review with EmoLex
تجزیه و تحلیل جنبه عاطفی بررسی مشتری با EmoLex
Analyzing Emotional Aspect of Customer Review with EmoLex
انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده های بررسی هتل با TextBlob
Performing Sentiment Analysis on Hotel Review Data with TextBlob
انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده های بررسی هتل با TextBlob
Performing Sentiment Analysis on Hotel Review Data with TextBlob
تجزیه و تحلیل جنبه عاطفی توییت ها با NRCLex
Analyzing Emotional Aspect of Tweets with NRCLex
تجزیه و تحلیل جنبه عاطفی توییت ها با NRCLex
Analyzing Emotional Aspect of Tweets with NRCLex
انجام تجزیه و تحلیل احساسات در داده های پست توییتر با VADER
Performing Sentiment Analysis on Twitter Post Data with VADER
انجام تجزیه و تحلیل احساسات در داده های پست توییتر با VADER
Performing Sentiment Analysis on Twitter Post Data with VADER
پیش بینی احساسات توییت با BERT
Predicting Tweet Sentiment with BERT
پیش بینی احساسات توییت با BERT
Predicting Tweet Sentiment with BERT
پیشبینی احساسات توییت با چند جملهای Naive Bayes
Predicting Tweet Sentiment with Multinomial Naive Bayes
پیشبینی احساسات توییت با چند جملهای Naive Bayes
Predicting Tweet Sentiment with Multinomial Naive Bayes
نمایش نظرات