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Avez-vous déjà consulté les avis ou les cotes d'un produit ou d'un service avant de l'acheter? Vous avez alors très probablement croisé l'analyse de sentiment. Dans ce chapitre, vous découvrirez la structure de base d'un problème d'analyse de sentiment et commencerez à explorer le sentiment de critiques de films.
Imaginez que vous êtes à la place d'une entreprise offrant une variété de produits. Vous voulez savoir lesquels se vendent le mieux et surtout pourquoi. Nous amorçons l'étape 1 pour comprendre les avis sur des produits, à l'aide d'un jeu de données d'évaluations de produits Amazon. Pour ce faire, nous transformons le texte en une forme numérique et abordons quelques complexités au passage.
Ce chapitre poursuit l'analyse des avis sur des produits. Nous couvrirons des complexités supplémentaires, notamment lorsqu'on travaille avec des données d'analyse de sentiment provenant de plateformes sociales comme Twitter. Nous verrons aussi d'autres façons d'extraire des caractéristiques numériques à partir du texte.
Exercice en cours
Nous appliquons le Machine Learning pour prédire le sentiment d'un avis à partir des mots utilisés. Nous recourons à la régression logistique et en évaluons la performance de plusieurs façons. D'excellents premiers modèles!