บริการการจำแนกความเชื่อมั่นออนไลน์ต่างๆมีให้บริการแล้ว ยักษ์ใหญ่เช่น Google, Amazon หรือ Microsoft นำเสนอโซลูชั่นคลาวด์สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ แต่ถ้าคุณไม่ได้วางแผนที่จะจ่าย 1-2 $ สำหรับการโทร 1,000 API (เพิ่มราคาเมื่อการตรวจสอบมีมากกว่า 1,000 อักขระ) และ/หรือพร้อมที่จะเตรียมบริการหรือโปรแกรมการจำแนกประเภทท้องถิ่นของคุณคุณสามารถใช้ตัวแยกประเภทออฟไลน์ มีตัวแยกประเภท. NET หลายตัวสำหรับกรณีออฟไลน์ที่จะกล่าวถึงในโพสต์นี้ หัวข้อต่อไปนี้จะครอบคลุมที่นี่:
-[การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นคืออะไร] (#is-is-sentiment-analysis) อะไร)
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นแบบออฟไลน์ c
ชุดข้อมูล
ผลลัพธ์
บทสรุป
รหัส
การจำแนกความเชื่อมั่น (การวิเคราะห์) คืออะไร? การจำแนกความเชื่อมั่นเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการทำความเข้าใจกับลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณอย่างไร นอกจากนี้ยังสามารถช่วยคุณในงานการตรวจสอบแบรนด์ การจำแนกความเชื่อมั่นช่วยให้คุณสามารถจำแนกอารมณ์และข้อเสนอแนะของผู้คนที่โพสต์บนโซเชียลมีเดียบล็อกหรือบทความ มีอนุกรมวิธานทั่วไปหลายประการที่ใช้สำหรับการจำแนกความเชื่อมั่น
ไบนารี่: เชิงลบ; เชิงบวก; 3 คลาส: เชิงลบ; เป็นกลาง; เชิงบวก; 5 คลาส จาก 1 ถึง 5 ดาว ในทุกกรณีความรู้สึกเชิงลบเป็นสิ่งสำคัญที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ ดังนั้นงานหลักที่ตัวจําแนกความเชื่อมั่นควรแก้ดูเหมือนว่า “ข้อความนั้นเป็นลบหรือไม่” และ“ มันเป็นลบเท่าไหร่” Metrics ความแม่นยำเป็นตัวชี้วัดที่เรียบง่ายและชัดเจน มันมีข้อเสียที่รู้จักกันดีเมื่อชั้นเรียนไม่สมดุล อย่างไรก็ตามมันสามารถใช้ในกรณีของชั้นเรียนที่สมดุลของเรา นอกจากนี้ยังใช้กันอย่างแพร่หลายในวรรณคดีทางวิทยาศาสตร์ ตัวแยกประเภทที่แสดงด้านล่างสามารถเปรียบเทียบได้เฉพาะในงานการจำแนกประเภทไบนารีเนื่องจากหนึ่งในนั้นไม่มีคลาส “เป็นกลาง”
การจำแนกความเชื่อมั่นแบบออฟไลน์ (C#) มีไลบรารี C# หลายตัวที่สามารถพบได้ผ่าน Google, Nuget E.