動画で bag-of-words（BOW）とその特徴について学びました。次のうち、BOW について正しいのはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
商品やサービスを購入する前に、レビューや評価をチェックしたことはありますか？ それなら、すでにSentiment Analysisに触れていると言えます。この章では、Sentiment Analysis問題の基本的な構造を学び、映画レビューの感情を探るところから始めます。
さまざまな商品を扱う企業の立場だと想像してください。どの商品がベストセラーなのか、そして最も重要なポイントとして「なぜ」売れているのかを知りたいはずです。ここでは、Amazonの商品レビューのデータセットを用いて、レビュー理解の第一歩に取り組みます。そのために、テキストを数値に変換し、その過程で生じるいくつかの複雑さについても考えていきます。
現在の演習
この章では、商品レビューの理解をさらに進めます。特にTwitterのようなソーシャルメディアから得られるSentiment Analysisデータを扱う際の追加の複雑さを取り上げます。さらに、テキストから数値特徴量を得る別の方法も学びます。
レビューで使われた単語にもとづいて、その感情を予測するためにMachine Learningを使います。ロジスティック回帰を用い、複数の観点から性能を評価します。しっかりとした最初のモデルになりますよ！
