Amazon Echo Reviews Sentiment Analysis Using NLP

von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Understand python programming fundamentals for Natural Language Processing

Create a pipeline to remove stop-words, perform tokenization and padding

Train and test Naive Bayes Classifier Models

Clock2 hours
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

In this hands-on project, we will predict customer sentiment using natural language processing techniques. In this project, we will build a machine learning model to analyze thousands of amazon echo reviews to predict customers sentiment. Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)-based sentiment analysis is crucial for companies to automatically predict whether their customers are happy or not. This project is practical and directly applicable to any company with that has online presence. The algorithm could be used automatically detect customers sentiment. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Python Programming
  • Machine Learning
  • Natural Language Processing

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Understand the Problem Statement and Business Case

  2. Import Libraries and Datasets

  3. Perform Data Visualization

  4. Perform Data Exploration

  5. Plot the wordcloud

  6. Text Data Cleaning 101

  7. Perform Count Vectorization (Tokenization)

  8. Create a Complete Text Processing Pipeline

  9. Train and Test a Naive Bayes Classifier Model

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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