Ich werde ein maßgeschneidertes Sentiment-Analyse-Modell für deine Kundenbewertungen und Feedbacks erstellen
AIML-Entwickler
Über diesen Service
Häufen sich deine Kundenbewertungen, ohne dass du weißt, was die Leute wirklich über dein Produkt denken?
Ich erstelle dir ein maßgeschneidertes Sentiment-Analyse-Modell, das deine Textdaten wie Bewertungen, Umfrageantworten, Kommentare in sozialen Medien oder Support-Tickets automatisch als positiv, negativ oder neutral klassifiziert. Kein manuelles Durchlesen von Tausenden Antworten mehr.
Aktuelles Projekt: Ein Sentiment-Klassifikator auf 14.640 echten Fluggesellschaften-Tweets gebaut, mit einer Genauigkeit von 76,54 % bei den drei Sentiment-Klassen positiv, negativ und neutral.
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
•
Panda
APIs:
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Colab
FAQ
Automatische Übersetzung
In welchem Format sollten meine Daten vorliegen?
CSV oder Excel funktionieren perfekt. Stelle nur sicher, dass du eine Spalte mit dem Text hast, den du analysieren möchtest, und idealerweise eine Spalte mit Labels, falls du welche hast. Wenn nicht, kümmere ich mich auch darum.
Was, wenn ich keine gelabelten Daten habe?
Kein Problem! Ich verwende vortrainierte Modelle, um deine Daten zuerst zu labeln, und baue dann ein maßgeschneidertes Modell darauf auf.
Kannst du Daten in anderen Sprachen als Englisch analysieren?
Ja, Hindi und Hinglish werden unterstützt. Andere Sprachen sind auf Anfrage verfügbar, schreib mir einfach vor der Bestellung.
Werde ich den Code nach der Lieferung selbst verwenden können?
Absolut. Alles ist vollständig kommentiert und erklärt, damit du oder dein Team es ausführen, anpassen oder eigenständig erweitern könnt.
Was, wenn die Genauigkeit nicht ausreicht?
Ich erkläre genau, warum und was verbessert werden kann, sei es mehr Daten, ein anderes Modell oder Feature Engineering. Transparenz ist unverhandelbar.
Unterzeichnen Sie NDAs?
Ja, für Standard- und Premium-Pakete bin ich gerne bereit, eine einfache NDA zu unterschreiben, um deine Datenprivatsphäre zu schützen.

