 Bosala modèle ya classification pona kokesenisa sentiment positif na négatif.
Pona kosala modèle ya classification pona kokesenisa sentiment positif pe négatif, ekosenga tolanda ba étapes oyo : 1. Kosangisa pe ko préprocesser ba données : Etape ya liboso ezali ya kosangisa ensemble ya ba données oyo ezali na texte elongo na ba étiquettes oyo ezali kolakisa soki sentiment ya texte ezali malamu to mabe. Sima ya kosangisa ba données, esengeli to préprocesser yango po ezala prêt pona analyse. Yango esangisi ba étapes lokola kolongola ba caractères spéciaux, ko tokeniser texte, ko convertir makomi nionso na ba lettres mike, kolongola maloba ya stop pe ko stemming to ko lemmatiser maloba. 2. Extraction ya ba fonctionnalités: Nsima ya kosala prétraitement ya ba données, esengeli to extraire ba fonctionnalités na texte oyo ekoki kosalelama na modèle na biso ya apprentissage machine mpo na kosala ba prédictions. Lolenge moko oyo bato mingi basalelaka mpo na kosala yango ezali ya kosalela modɛlɛ ya saki ya maloba, epai totángi mbala boni liloba mokomoko ebimi na makomi. Lolenge mosusu ezali ya kosalela ba embeddings ya maloba, esika liloba moko na moko esalemi na carte na vecteur ya dimension ya likolo. 3. Kopesa formasyo na modèle : Na sima, esengeli tokabola ba données na biso na ensemble ya formation na test. Na nsima tokoki kosalela ensemble ya formation mpo na ko former modèle na biso ya apprentissage machine. Ezali na ba modèles ebele ya ndenge na ndenge oyo ekoki kosalelama pona analyse ya sentiment oyo esangisi ba Bayes Naive, Régression Logistique, Machines Vecteurs de Soutien, pe ba classificateurs ya Zamba aléatoire parmi basusu. 4. Kotalela modèle : Sima ya kopesa mateya na modèle, esengeli to évaluer yango pona koyeba soki ezali ko prédire na bosikisiki sentiment ya texte. Tokoki kosala yango na kosalelaka ensemble ya test mpo na komona ndenge nini modèle esalaka malamu na ba données oyo emona nanu te. Ba metrics ya évaluation oyo emonanaka mingi pona ba modèles ya classification ezali na précision, précision, rappel, pe F1-score. 5. Kobongisa malamu modèle : Na kotalela ba résultats ya évaluation na biso, ekoki kozala na besoin ya ko affiner modèle mpo na ko améliorer performance na yango. Yango ekoki kosɛnga komeka ba algorithmes ndenge na ndenge ya koyekola na masini, kobongisa ba paramètres ya modèle, to kosangisa ba données mingi mpo na ko former modèle. Soki ba étapes oyo esili, tokozala na modèle ya classification oyo ekoki kokesenisa sentiment positif na négatif.