NLP: Twitter Sentiment Analysis

4.6
estrelas
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oferecido por
Coursera Project Network
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Neste projeto guiado, você irá:

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
BeginnerBásico
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

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.

Habilidades que você desenvolverá

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

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  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

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

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Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

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