راهنمای توسعه‌دهندگان برای تحلیل احساسات با Naive Bayes و پایتون
این راهنما به توسعه‌دهندگان نشان می‌دهد که چگونه با استفاده از الگوریتم Naive Bayes و کتابخانه Scikit-learn در پایتون، یک سیستم تحلیل احساسات بسازند. این آموزش شامل پیش‌پردازش داده‌ها، آموزش مدل و ارزیابی عملکرد می‌شود.
تحلیل احساسات با Naive Bayes
تحلیل احساسات یک ابزار قدرتمند برای درک بازخورد مشتریان، نظرات شبکه‌های اجتماعی و بررسی محصولات است که به صورت برنامه‌نویسی مثبت، منفی یا خنثی بودن متن را تعیین می‌کند. در این راهنمای جامع، یک پروژه کامل تحلیل احساسات با استفاده از پایتون و Scikit-learn پیاده‌سازی شده است.
- پیش‌پردازش داده‌ها: تبدیل به حروف کوچک، حذف علائم نگارشی، حذف کلمات توقف و ریشه‌یابی
- برداری‌سازی TF-IDF: تبدیل متن به اعداد قابل درک برای مدل
- آموزش مدل: استفاده از Pipeline برای یکپارچه‌سازی مراحل
- ارزیابی عملکرد: ماتریس سردرگمی، منحنی ROC و منحنی Precision-Recall
"الگوریتم Naive Bayes برای متن بسیار سریع و کارآمد است و حتی با داده‌های آموزشی کم نیز نتایج قابل قبولی تولید می‌کند."
"این مدل به دلیل فرض ساده‌ای که می‌کند Naive نامیده می‌شود: حضور یک کلمه در سند مستقل از حضور سایر کلمات است."
این راهنما پایه‌ای محکم برای مسائل طبقه‌بندی متن ارائه می‌دهد و می‌تواند به عنوان معیاری برای مقایسه مدل‌های پیچیده‌تر استفاده شود.