Θέμα :Ανάλυση Δεδομένων
Θέμα :Ανάλυση συναισθήματος των κριτικών προϊόντων
Στόχος :Ο στόχος αυτής της ανάθεσης είναι να πραγματοποιήσει ανάλυση συναισθήματος σε κριτικές προϊόντων για να προσδιορίσει το συναίσθημα του αναθεωρητή για το προϊόν.
Οδηγίες :
1. Προετοιμασία δεδομένων :
- Συγκεντρώστε ένα σύνολο δεδομένων κριτικών προϊόντων από μια κατάλληλη πηγή (π.χ. Amazon, Yelp).
- Καθαρίστε τα δεδομένα καταργώντας διπλές κριτικές, χειρισμό τιμών που λείπουν και μετατρέποντας το κείμενο σε πεζά.
2. Εξερευνητική Ανάλυση Δεδομένων :
- Εξερευνήστε τα δεδομένα για να κατανοήσετε τα χαρακτηριστικά και την κατανομή τους.
- Εκτελέστε βασικά στατιστικά στοιχεία, όπως μετρήσεις συχνότητας και σύννεφα λέξεων, για να εντοπίσετε κοινές λέξεις και φράσεις που χρησιμοποιούνται στις αξιολογήσεις.
3. Ανάλυση συναισθήματος :
- Χρησιμοποιήστε μια κατάλληλη βιβλιοθήκη ή εργαλείο ανάλυσης συναισθήματος (π.χ. TextBlob, VADER ή spaCy) για να εκχωρήσετε βαθμολογίες συναισθήματος σε κάθε κριτική.
- Ομαδοποιήστε τις κριτικές σε θετικές, αρνητικές ή ουδέτερες κατηγορίες με βάση τις βαθμολογίες συναισθημάτων τους.
4. Τεχνολογία Χαρακτηριστικών :
- Εξάγετε σχετικά χαρακτηριστικά από τις κριτικές που μπορεί να συμβάλλουν στο συναίσθημα. Αυτά θα μπορούσαν να περιλαμβάνουν συχνότητες λέξεων, σημεία στίξης ή άλλα χαρακτηριστικά που σχετίζονται με το NLP.
5. Μοντέλο Μηχανικής Εκμάθησης :
- Αναπτύξτε ένα μοντέλο εποπτευόμενης μηχανικής εκμάθησης για να ταξινομήσετε τις κριτικές ως θετικές ή αρνητικές.
- Εκπαιδεύστε το μοντέλο στα δεδομένα με ετικέτα και αξιολογήστε την απόδοσή του χρησιμοποιώντας κατάλληλες μετρήσεις (π.χ. ακρίβεια, ακρίβεια, ανάκληση και βαθμολογία F1).
6. Ερμηνεία Μοντέλου :
- Οπτικοποιήστε τις προβλέψεις του μοντέλου χρησιμοποιώντας πίνακες σύγχυσης ή άλλες σχετικές απεικονίσεις.
- Αναλύστε τις εσφαλμένα ταξινομημένες κριτικές για να εντοπίσετε τομείς προς βελτίωση.
7. Αναφορά :
- Γράψτε μια αναφορά που συνοψίζει τα ευρήματα της ανάλυσης συναισθημάτων.
- Συμπεριλάβετε λεπτομέρειες σχετικά με την προετοιμασία δεδομένων, την διερευνητική ανάλυση δεδομένων, τη μηχανική χαρακτηριστικών, την εκπαίδευση μοντέλων και τα αποτελέσματα αξιολόγησης.
Υποβολή :
- Υποβάλετε τα ακόλουθα:
- Ένα σενάριο Jupyter Notebook ή Python που περιέχει τον κώδικα και την ανάλυσή σας.
- Έκθεση PDF που συνοψίζει τα ευρήματα.
Προθεσμία :
- Η ανάθεση λήγει στις [ημερομηνία].
- Η καθυστερημένη υποβολή θα επιφέρει πρόστιμο 10% ανά ημέρα.