Ich werde eine Sentimentanalyse und Textklassifizierung mit Python NLP durchführen.

Hallo,

ich biete dir Dienstleistungen im Bereich Sentiment-Analyse, Datenklassifikation, Textklassifikation und Clustering mit Python an.

Ich werde dir folgendes bereitstellen:

• Datenvorverarbeitung
• Lemmatization
• Stemming
• TF-IDF
• Topic Modeling (LDA, LSA, SVD und NMF)
• Aufteilen und Filtern von Textdaten zur Vorbereitung auf die Analyse
• Analyse Wortfrequenz
• Schnelle Sentiment-Analyse mit dem integrierten Klassifikator von NLTK
• Definition von Merkmalen für benutzerdefinierte Klassifikation
• Verwendung und Vergleich von Klassifikatoren für Sentiment-Analyse mit NLTK

Modelle, die ich für Textklassifikation und Sentiment-Analyse verwende:

• VADER
• K-MEANS
• Text Blobs und viele mehr
• NAVE BYES
• Random Forest
• Clustering-Algorithmen

Support Vector Machine (SVM)

• Wortwolke
• Ergebnisberichte
• Datenaugmentation
• Topic Modeling
• Spracherkennung:
• Lemmatization:
• Named Entity Recognition (NER):
• Paraphrasierung:
• Part-Of-Speech (POS) Tagging:
• Semantische Ähnlichkeit:
• Zusammenfassung:
• Textgenerierung:
• Tokenisierung:
• Übersetzung:
• Datenvisualisierung
• Implementierung und Feinabstimmung der Hyperparameter von Machine-Learning-Algorithmen wie logistische Regression, lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, SVM und viele mehr