Sentimental Analysis on COVID-19 Tweets using python

4.6
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von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Learn how to Preprocess text data for Sentimental Analysis

Learn how to Label text data with positive, negative and neutral sentiments

Learn to visualize the result of sentiment Analysis

Clock1 hour
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

By the end of this project you will learn how to preprocess your text data for sentimental analysis. So in this project we are going to use a Dataset consisting of data related to the tweets from the 24th of July, 2020 to the 30th of August 2020 with COVID19 hashtags. We are going to use python to apply sentimental analysis on the tweets to see people's reactions to the pandemic during the mentioned period. We are going to label the tweets as Positive, Negative, and neutral. After that, we are going to visualize the result to see the people's reactions on Twitter. Note: This project 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

  • lambda
  • Python Programming
  • Plotly
  • Seaborn
  • Sentimental Analysis

Schritt für Schritt lernen

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

  1. importing our dataset

  2. preprocess and prepare our text data for Sentimental Analysis

  3. visualizing most common words using a bar chart.

  4. using NLTK module to produce Polarity scores for each tweet

  5. visualizing the result of our analysis using line chart

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.

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Häufig gestellte Fragen

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