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Apprenez à vous connecter et à télécharger des tweets via l’API Twitter. À partir de là, je vais vous montrer comment nettoyer ces données et les préparer pour l’analyse des sentiments. Il existe deux approches les plus couramment utilisées pour l’analyse des sentiments, nous allons donc les examiner toutes les deux. Le premier est l’approche basée sur le lexique dans laquelle vous pouvez utiliser des lexiques préparés pour analyser les données et obtenir le sentiment d’un texte donné. Le deuxième est l’approche d’apprentissage automatique où nous formons notre propre modèle sur des données étiquetées, puis nous lui montrons de nouvelles données et espérons que notre modèle nous montrera le sentiment. À la fin, vous pourrez créer votre propre script pour analyser les sentiments de centaines, voire de milliers de tweets sur le sujet que vous choisissez.
À qui s’adresse ce cours:
- Les développeurs Python débutants curieux de la science des données
- Toute personne intéressée par l’analyse des données
- Les personnes qui souhaitent inclure une analyse des sentiments pour leurs projets
QUE APPRENDREZ-VOUS DANS CE COURS:
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Comment créer un compte de développeur Twitter et se connecter à l’API Twitter
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Téléchargez des Tweets, nettoyez-les et stockez-les dans Pandas DataFrame
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En savoir plus sur la Tokenisation, la Lemmatisation, la Stemming et bien plus encore
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Effectuer une analyse des sentiments avec les lexiques Vader et TextBlob
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En savoir plus sur l’approche d’apprentissage automatique de l’analyse des sentiments
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Créer et tester des modèles d’apprentissage automatique
Apprentissage automatique et approche lexique de l’analyse des sentiments | Coupon Udemy à 100% Cliquez pour tweeter
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