 Bosala modèle ya classification pona koyeba soki revue oyo ezali ya malamu to ya mabe
Tala ba étapes ya kosala modèle ya classification oyo ekosalisa pona koyeba soki revue oyo epesami ezali ya malamu to ya mabe : 1. Pré-traitement ya ba données : kobongola revue ya texte brut na ba fonctionnalités numériques oyo ekoki ko alimenter na modèle ya apprentissage machine. Lolenge moko ya kosala yango ezali ya kosala tokenizing ya makomi, oyo ezali processus ya kokabola molongo na maloba moko moko. Na procédé oyo ya tokenisation, maloba ya stop commun ekoki kolongolama, mpe stemming ekoki kosalelama pona kozua maloba ya misisa. 2. Vectorisation : Sima ya pré-traitement, esengeli to convertir texte na representation numérique. Méthode moko ya momesano ezali kosalela modèle ya sac-de-maloba, oyo etanga motango ya mbala liloba moko ebimi na kati ya revue kokela matrice sparse oyo ekoki kosalelama lokola entrée na modèle ya apprentissage machine. 3. Kopesa mateya na modèle : Na sima, ba algorithmes mingi ya Machine Learning lokola Naive Bayes, régression logistique, na SVM ekoki kosalelama pona ko former modèle pona analyse ya sentiment. Ensemble ya ba données ya formation esengeli pona ko former modèle, esika ekoki koyekola fonction ya classification oyo e carte ba caractéristiques numériques ya revue na polarité ya sentiment na yango, oyo ezali soit positif soit négative. 4. Botalisi ya modèle : Bosali ya modèle ya classification ekoki kotalama na nzela ya ba metrics ndenge na ndenge lokola bosikisiki, bosikisiki, bokundoli, pe F1-score. 5. Kosalela modèle : Sima ya ko former modèle, ekoki kosalelama pona ko prédire polarité ya sentiment ya ba revues ya sika. Na kotalaka kosalela ba étapes oyo tolobeli likolo, revue ya exemple "Pluit oyo ezalaki na valeur ya mbongo te" elingaki kozala classifié lokola négatif.