Je ferai une analyse sentimentale et une classification de texte à l'aide de Python NLP

Bonjour,

Je vous proposerai des services liés à l’analyse sentimentale, la classification de données, la classification de texte et le clustering en utilisant le langage python.

Je vous fournirai :

• Prétraitement des données
• Lemmatization
• Stemming
• TF-IDF
• Modélisation de sujets (LDA, LSA, SVD, NMF)
• Division et filtrage des données textuelles en préparation pour l’analyse
• Analyse de la fréquence des mots
• Réalisation rapide d’une analyse sentimentale avec le classificateur intégré de NLTK
• Définition de caractéristiques pour classification personnalisée
• Utilisation et comparaison de classificateurs pour l’analyse sentimentale avec NLTK

MODÈLES que j’utilise pour la classification de texte et l’analyse sentimentale :

• VADER
• K-MEANS
• TEXT BLOBS et bien d’autres
• NAVE BYES
• Forêt aléatoire
• Algorithmes de clustering

SUPPORT VECTOR MACHINE(SVM)

• Nuage de mots
• Rapports de résultats
• Augmentation de données
• Modélisation de sujets
• Détection de la langue :
• Lemmatization :
• Reconnaissance d’entités nommées (NER) :
• Paraphrasing :
• Étiquetage Part-Of-Speech (POS) :
• Similarité sémantique :
• Résumé :
• Génération de texte :
• Tokenization :
• Traduction :
• Visualisation de données
• Implémentation et réglage des hyperparamètres des algorithmes d’apprentissage automatique, tels que la régression logistique, la régression linéaire, les arbres de décision, la forêt aléatoire, SVM et bien d’autres