El análisis de sentimientos (a veces conocido como minería de opinión o AI de emoción) se refiere al uso del procesamiento del lenguaje natural, el análisis de texto, la lingüística computacional y la biometría para identificar, extraer, cuantificar y estudiar sistemáticamente estados afectivos e información subjetiva. El análisis de sentimientos se aplica ampliamente a la voz de los materiales del cliente, tales como revisiones y respuestas de encuestas, medios de comunicación en línea y sociales y materiales de atención médica para aplicaciones que van desde la comercialización al servicio al cliente hasta la medicina clínica.
En general, el análisis del sentimiento tiene como objetivo determinar la actitud de un hablante, escritor u otro sujeto con respecto a algún tema o la polaridad contextual general o reacción emocional a un documento, interacción o evento. La actitud puede ser un juicio o evaluación (véase la teoría de la evaluación), el estado afectivo (es decir, el estado emocional del autor o hablante), o la comunicación emocional pretendida (es decir, el efecto emocional pretendido por el autor o interlocutor).
La capacitación en Análisis de Sentimiento está disponible en dos modalidades: "presencial en vivo" y "remota en vivo"; la primera se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Venezuela o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Venezuela, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg -- Su Proveedor Local de Capacitación
Testimonios
Me gustaron los ejercicios.
Office for National Statistics
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El capacitador explicó muy fácilmente temas difíciles y avanzados.
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Este es uno de los mejores cursos prácticos de programación de ejercicios que he tomado.
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Esta es una de las mejores capacitaciones en línea de calidad que he tomado en mi carrera de 13 años. ¡Mantener el buen trabajo!.
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Detección de punto malo de identificación humana y placa de circuito
王 春柱 - 中移物联网
Curso: Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)
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Demostrar
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Sobre el área de la cara.
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el ultimo dia. parte generacional
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Los temas referentes a NLG. El equipo pudo aprender algo nuevo al final con temas interesantes, pero fue solo el último día. También hubo más actividades prácticas que diapositivas, lo cual fue bueno.
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Me gusta que se centre más en los procedimientos de los diferentes métodos de resumen de texto.
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Por ejemplo, un analista puede configurar un algoritmo que llegará a una conclusión automática basada en una fuente de datos extensa.