Python을 사용하여 사용자 댓글 데이터에 대한 감정 분석 수행

이 기사에서 다음 내용을 배울 수 있습니다:

데이터 및 소스 코드 주소: /myrensheng/data_analytic

Xiaofan, 헤드폰에 대한 사용자 의견이 있습니다 제품을 분석할 수 있는 좋은 방법이 있나요? 매니저가 Xiaofan에게 질문을 하러 왔습니다.

글쎄, Xiaofan은 잠시 생각했습니다 ...

두 가지 분석 방법을 생각했습니다.

이 말을 듣고 관리자는 매우 기뻐했습니다. 사용자 댓글 데이터 분석을 시작하세요.

데이터 설명:

Xiaofan은 Baidu의 paddlepaddle 모델 라이브러리에 있는 감정 분석 모델을 사용하여 댓글 데이터(콘텐츠)를 긍정적인 1과 부정적인 0의 감정 카테고리로 변환합니다.

1. window1anaconda3 설치 명령:

2. 사전 학습 모델 응용 도구 PaddleHub 설치

보시다시피 약 60%의 사용자가 긍정적인 평가를 했습니다.

사용자 댓글은 대부분 구성, 음질 및 기타 주제에 중점을 둡니다.

여기서는 Baidu Feipian의 LAC 단어 분할 모델이 사용됩니다.

분석 후 Xiaofan은 결론을 내렸습니다. 다음 결론:

Xiaofan은 관리자에게 결론을 보고하고 관리자와 협력하여 현재 문제에 대한 실행 가능한 해결책을 찾아냅니다.