项目背景
自从Corpara公司开发感情色彩分析系统以来,新闻、评论等文本数据的情感倾向分析在各行各业都得到了广泛的应用。天猫、京东等平台电商常常需要进行满意度调研,然而好评率这一指标太过粗糙,并且由于平台机制原因会倾向于得到好评,这就掩盖了用户对产品的真实情绪倾向。
项目内容
如果直接对用户的评论数据信息进行挖掘,那么首先结果的可读性会有所提升,比如词频分析,情感分析、文本聚类、典型意见分析等。其次我们还可以清晰地知道哪里做的好,哪里做的差,从而进一步提升用户的产品体验。 我们将使用类似的思路尝试搭建快速识别用户情感倾向的人工智能系统。我们首先收集了天猫上一些商品的评论信息,并提前打好情感倾向标签。再使用jieba分词并将数据转换成文档向量,然后使用机器学习方法构建评论信息的情感倾向预测模型,从而进一步挖掘数据中的信息。
你将收获
- 数据科学硬技能与软实力双提升
- 针对热点课题完成的Python代码与报告
- 与目标专业匹配的对口经历
- 课程与项目证书