Анализ тональности текста (анализ настроений, анализ мнений) — это классическая задача Машинного обучения (ML), позволяющая идентифицировать, извлекать и количественно оценивать текстовые данные для облегчения Классификации (Classification) и работы с ними. К примеру, если речь идет о Текстовом блоке (Corpus) комментариев к продуктам, Sentiment Analysis способен, среди прочих, с помощью определения эмоциональной окраски: Это измеримый способ понять и проанализировать общественное восприятие различных идей и концепций или недавно запущенного продукта...

Источник: Nuances of Programming Поиск акций для инвестирования может оказаться долгим и утомительным. А что, если использовать ИИ и Python для создания программы, способной ускорить этот процесс? В этой статье я расскажу, как применить Python-библиотеку finvizfinance для поиска “недооцененных” акций. Затем представлю метод анализа настроений с помощью FinBERT, предварительно обученной NLP-модели, позволяющей анализировать эти “недооцененные” акции. Первые шаги Прежде всего импортируем необходимые библиотеки...

“Анализ тональности текста” в Google Colab с использованием ChatGPT Что такое Sentiment Analysis? Иногда люди используют слова или язык тела, чтобы показать, что они чувствуют. Анализ тональности текста (sentiment Analysis) – это своего рода компьютерный способ понять, что чувствуют люди, когда они что-то пишут, например, по электронной почте или в социальных сетях. Компьютер просматривает слова и пытается определить, является ли написанное слово положительным, отрицательным или вовсе не несёт в себе эмоций...