Создан заказ №9498602
28 февраля 2023
Анализ тональности текста, Word Embeddings с использованием word2vec
Как заказчик описал требования к работе:
Train word embeddings using word2vec on this corpus, and perform a sentiment analysis based on the word embeddings and the relative distances to the following seed words:
Positive: good, rich, happy, perfect, great, important, worth
Negative: bad, poor, sad, shame, regret, disappointment, frustrated
• In training the model, you can decide on the size of dimensions, number of
iterations, and which model you would like to you.
• Choose a reasonable distance (or similarity) measure.
• Please find a reasonable way to aggregate the distances to each of the positive
and negative seed words to generate a sentiment score per article.
2) Plot the article level sentiment scores by date.
3) Try to train another word embeddings using only the seed words “good” and “bad”, see if that change the sentiment scores to much by plotting the scores from both model by dates (hints: use different colors for the scores from different model
подробнее
Заказчик
заплатил
заплатил
20 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
1 марта 2023
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Анализ тональности текста, Word Embeddings с использованием word2vec.jpg
2023-03-04 11:10
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
хороший автор, сделал все качественно. доработки вносил быстро и без пререканий. рекомендую
Хочешь такую же работу?
300 ₽
