100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Samenvatting Practicum Sessie 3 $5.38   Add to cart

Summary

Samenvatting Practicum Sessie 3

 39 views  1 purchase
  • Course
  • Institution

Samenvatting van de Practicum Sessie 3 van Business Intelligence Handelswetenschappen aan Ugent. Stappen van uitvoering in Weka staan ook uitgeschreven + benadrukkingen van de prof.

Preview 2 out of 7  pages

  • May 29, 2022
  • 7
  • 2021/2022
  • Summary
avatar-seller
Practica 3


BUSINESS
INTELLIGENCE

, Practica sessie 3
Sentimentanalyse
Dit is een supervised learning methode. De bedoeling is om na te gaan of de auteur positief,
negatief ofwel neutraal is tov een bepaald onderwerp of product in de tekst.

Voorbeelden:
- Twitter berichten naar aanloop van presidentsverkiezingen en zo nagaan of ze pos of
neg gestemd hebben voor een bepaalde verkozen president.
- Een ander voorbeeld kan zijn; een bepaalde review over bv de laatste Iphone. Staat
men daar pos of neg tegenover.

Classificatie uitvoeren
We hebben een set van gelabelde instances nodig om te trainen of te testen. Ook voor elke
instancie hebben we features en de bijhorende klasse.

Herhaling termen:
- Document: elke tekst die geclassifcieerd zal worden, bv review, tweet, comment…
- Corpus: verzameling van documenten

We hebben dus instancies nodig met labels, mr hoe kunnen we die aan teksten koppelen?
Dit kan op 2 manieren:
- Manueel; dit kan tijdsrovend zijn. Stel dat het gaat om twitter berichten kan dit om
duizenden tweets gaan. Dit is een groot werk
- Automatisch; eenvoudiger, maar we hebbene en referentie nodig om die labels te
kunnen raten.

Wanneer we een classificatie doen hebben we ook attributen nodig. We vertrekken hier van
volledige teksten en we moeten dit omvormen nr attributen. Dit kunnen we adhv bag of
words of ook word vector. We kunnen 3 verschillende dingen doen.
- Kijken of woord aanwezig is in een tekst. (0 = niet aanwezig, 1 = aanwezig)
- Tellen hoeveel een bepaald woord voorkomt in een tekst.
- TFIDF berekenen en zeldzame woorden een hogere waarde geven.

Case – movie review data


Gegevens: zie ufora

We zien 2 mappen: neg en pos met 1000 teksten die we zullen moeten labellen als neg of
pos.




1

The benefits of buying summaries with Stuvia:

Guaranteed quality through customer reviews

Guaranteed quality through customer reviews

Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.

Quick and easy check-out

Quick and easy check-out

You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.

Focus on what matters

Focus on what matters

Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!

Frequently asked questions

What do I get when I buy this document?

You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.

Satisfaction guarantee: how does it work?

Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.

Who am I buying these notes from?

Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller Handelswetenschapperugent. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $5.38. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

66579 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now

Start selling
$5.38  1x  sold
  • (0)
  Add to cart