<MyRusakov.ru />

Создание нейросетей на Python

Создание нейросетей на Python

Этот курс научит Вас созданию нейросетей на Python. Курс рассчитан на начинающих. Вся информация идёт от простого к сложному очень маленькими шажками. При этом глубокое знание математики не требуется. Поскольку в курсе Вы будете получать эти знания по мере необходимости.

Из курса Вы узнаете всю необходимую теорию и терминологию. Научитесь создавать нейросети самых разных архитектур и обучать их. Также Вы создадите собственный фреймворк. Что очень важно проделать для грамотного использования того же PyTorch. Затем Вы изучите и сам PyTorch.

Помимо уроков к курсу идут упражнения для закрепления материала.

Ещё Вы получите Бонусы, дополняющие основной курс: "Распознавание изображений", "Анализ настроения по тексту отзыва", "Программирование на Python с Нуля до Гуру".

Подробнее
Подписка

Подпишитесь на мой канал на YouTube, где я регулярно публикую новые видео.

YouTube Подписаться

Подписавшись по E-mail, Вы будете получать уведомления о новых статьях.

Подписка Подписаться

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте! Отзывы о сайте и обо мне оставляйте в моей группе.

Мой аккаунт Мой аккаунт Моя группа
Опрос

Какая тема Вас интересует больше?

Определение тональности текста с использованием Python и NLTK

Определение тональности текста с использованием Python и NLTK

Здравствуйте! В сегодняшней статье мы рассмотрим, как определить тональность текста с помощью Python и библиотеки NLTK. Этот инструмент позволяет анализировать эмоциональную окраску текста, будь то отзывы пользователей, комментарии или любые другие текстовые данные.

Что такое тональность текста?

Тональность текста — это его эмоциональная окраска: позитивная, негативная или нейтральная. Например, выражение «Этот продукт отличный!» будет позитивным, а «Ужасный сервис, я разочарован» — негативным.

Для анализа тональности мы будем использовать библиотеку NLTK (Natural Language Toolkit), которая предоставляет инструменты для обработки естественного языка и включает готовый модуль для анализа тональности.

Установка библиотек

Перед началом работы убедитесь, что Python установлен на компьютере. Установите NLTK с помощью команды:

pip install nltk

Загрузка ресурсов NLTK

После установки библиотеки необходимо загрузить дополнительные ресурсы:

import nltk
nltk.download('vader_lexicon')  # Словарь для анализа тональности
nltk.download('punkt')         # Токенизация текста

Анализ тональности текста

NLTK предоставляет класс SentimentIntensityAnalyzer, который рассчитан на определение тональности. Давайте рассмотрим пример его использования:

from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# Инициализация анализатора
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

# Текст для анализа
text = "text = "This product is just great! I am very satisfied."

# Получение оценки тональности
scores = sia.polarity_scores(text)
print(scores)

Результат будет выглядеть так:

{'neg': 0.0, 'neu': 0.555, 'pos': 0.445, 'compound': 0.7351}

Пояснение результатов: - neg — доля негативных слов. - neu — доля нейтральных слов. - pos — доля позитивных слов. - compound — итоговая оценка тональности (от -1 до 1).

Классификация текста

Для упрощения можно написать скрипт, который будет определять общий характер текста:

if scores['compound'] > 0:
    print("Позитивный текст")
elif scores['compound'] < 0:
    print("Негативный текст")
else:
    print("Нейтральный текст")

Пример: анализ нескольких текстов

Если вы хотите проанализировать список отзывов или комментариев, используйте следующий код:


reviews = [
    "I didn't like the service.",
    "Excellent product, I recommend it to everyone!",
    "Everything is fine, nothing special."
]

for review in reviews:
    scores = sia.polarity_scores(review)
    print(f"Отзыв: {review}")
    print(f"Тональность: {scores}\n")

Заключение

Таким образом, анализ тональности текста с использованием Python и NLTK — это мощный инструмент, который можно легко интегрировать в ваши проекты. Если вы хотите глубже изучить Python и научиться создавать полезные скрипты, обязательно посмотрите наш видеокурс Написание лайфхаков на Python. Он поможет вам развить навыки программирования и создавать интересные проекты!

Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (http://myrusakov.ru)!

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.

Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления

Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.

Порекомендуйте эту статью друзьям:

Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):

  1. Кнопка:

    Она выглядит вот так: Как создать свой сайт

  2. Текстовая ссылка:

    Она выглядит вот так: Как создать свой сайт

  3. BB-код ссылки для форумов (например, можете поставить её в подписи):

Комментарии (0):

Для добавления комментариев надо войти в систему.
Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.