Farei análise de sentimentos e classificação de texto

Serviços

• Análise de Sentimento
• Classificação de Dados
• Classificação no Twitter
• Análise de Avaliações de Produtos
• Análise de Sentimento no Twitter
• Limpeza de dados usando python
• Web scraping usando python
• Previsão de rótulos
• Classificação de dados usando Modelo de Machine learning
• Análise de sentimento usando Modelo de Machine learning
• Classificação de textos em redes sociais e análise de sentimento
• Classificação supervisionada

Tenho experiência em técnicas-chave de PLN como

1. WordCloud
2. Gráfico de distribuição de rótulos
3. Rotulagem de datasets (Intensity Analyzer)
4. Classificação
5. Classificação binária
6. Análise de tweets
7. Classificação de tweets

Pré-processamento

• Stemming
• Minúsculas
• Segmentação
• Tokenização
• Correção ortográfica
• Remoção de stop-words
• Lematização
• Normalização de texto
• Remoção de URLs
• Remoção de ruído
• Remoção de emojis

Extração de características

• Análise de frequência de termos
• Análise de N-gramas
• Seleção de características
• TF-IDF
• Tokenização/ Vetorização
• Bag of Words (BOW)

Modelo de Machine learning

• Classificação (multi classe/multi rótulo)
• Árvores de decisão
• Naive Bayes
• Redes neurais
• Regressão linear
• Regressão logística
• Algoritmo de floresta aleatória
• Boosting de gradiente
• SVMs, etc.

Parâmetros de avaliação

• Precisão
• Recall
• F1 Score
• Matriz de confusão