Garantie de satisfaction à 100% Disponible immédiatement après paiement En ligne et en PDF Tu n'es attaché à rien
logo-home
Samenvatting Practicum Sessie 3 €4,99   Ajouter au panier

Resume

Samenvatting Practicum Sessie 3

 39 vues  1 fois vendu

Samenvatting van de Practicum Sessie 3 van Business Intelligence Handelswetenschappen aan Ugent. Stappen van uitvoering in Weka staan ook uitgeschreven + benadrukkingen van de prof.

Aperçu 2 sur 7  pages

  • 29 mai 2022
  • 7
  • 2021/2022
  • Resume
Tous les documents sur ce sujet (7)
avatar-seller
Handelswetenschapperugent
Practica 3


BUSINESS
INTELLIGENCE

, Practica sessie 3
Sentimentanalyse
Dit is een supervised learning methode. De bedoeling is om na te gaan of de auteur positief,
negatief ofwel neutraal is tov een bepaald onderwerp of product in de tekst.

Voorbeelden:
- Twitter berichten naar aanloop van presidentsverkiezingen en zo nagaan of ze pos of
neg gestemd hebben voor een bepaalde verkozen president.
- Een ander voorbeeld kan zijn; een bepaalde review over bv de laatste Iphone. Staat
men daar pos of neg tegenover.

Classificatie uitvoeren
We hebben een set van gelabelde instances nodig om te trainen of te testen. Ook voor elke
instancie hebben we features en de bijhorende klasse.

Herhaling termen:
- Document: elke tekst die geclassifcieerd zal worden, bv review, tweet, comment…
- Corpus: verzameling van documenten

We hebben dus instancies nodig met labels, mr hoe kunnen we die aan teksten koppelen?
Dit kan op 2 manieren:
- Manueel; dit kan tijdsrovend zijn. Stel dat het gaat om twitter berichten kan dit om
duizenden tweets gaan. Dit is een groot werk
- Automatisch; eenvoudiger, maar we hebbene en referentie nodig om die labels te
kunnen raten.

Wanneer we een classificatie doen hebben we ook attributen nodig. We vertrekken hier van
volledige teksten en we moeten dit omvormen nr attributen. Dit kunnen we adhv bag of
words of ook word vector. We kunnen 3 verschillende dingen doen.
- Kijken of woord aanwezig is in een tekst. (0 = niet aanwezig, 1 = aanwezig)
- Tellen hoeveel een bepaald woord voorkomt in een tekst.
- TFIDF berekenen en zeldzame woorden een hogere waarde geven.

Case – movie review data


Gegevens: zie ufora

We zien 2 mappen: neg en pos met 1000 teksten die we zullen moeten labellen als neg of
pos.




1

Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:

Qualité garantie par les avis des clients

Qualité garantie par les avis des clients

Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.

L’achat facile et rapide

L’achat facile et rapide

Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.

Focus sur l’essentiel

Focus sur l’essentiel

Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.

Foire aux questions

Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?

Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.

Garantie de remboursement : comment ça marche ?

Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.

Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?

Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur Handelswetenschapperugent. Stuvia facilite les paiements au vendeur.

Est-ce que j'aurai un abonnement?

Non, vous n'achetez ce résumé que pour €4,99. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.

Peut-on faire confiance à Stuvia ?

4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)

80796 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours

Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans

Commencez à vendre!
€4,99  1x  vendu
  • (0)
  Ajouter