Salá système moko mpo na ko classer ba avis ya ba films lokola ya malamu to ya mabe
Moko ya banzela ya ko classer automatiquement ba révisions ya ba films lokola ya malamu to ya mabe ezali ya ko mettre en œuvre approche ya apprentissage machine oyo eyebani na kombo ya analyse ya sentiment. Tala ba étapes ya kosala système ya boye : **Etape 1: Bosangisi ya ba données pe prétraitement** Etape ya liboso pona kotonga classificateur ya revue ya ba films ezali ya kosangisa ensemble ya ba données ya munene ya ba revues ya ba films. Ba révisions wana ekoki kozuama na ba sites internet ya ba revues ya ba films to ba plateformes misusu ya internet. Ba données oyo esangisi esengeli ezala na ba revues ya texte pe ba étiquettes na yango ya malamu to ya mabe oyo ekokani na yango. Nsima ya kosangisa ba données, esengeli kosala prétraitement na kosukola mpe kobongisa makomi, oyo esangisi kolongola bilembo mpe bilembo oyo ezali na ntina te, kobongisa mabunga ya orthographe mpe kokitisa maloba na lolenge na yango ya moboko. **Etape 2: Extraction ya ba fonctionnalités** Soki ba données ya texte e sukolami pe esalemi liboso, étape oyo elandi ezali ya kobimisa ba fonctionnalités na texte. Ezali na ba techniques ebele ya extraction ya ba fonctionnalités oyo ekoki kosalelama, na kati na yango approche ya sac-de-maloba na terme fréquence-inverse document fréquence (TF-IDF). Ba techniques wana ebongoli ba données ya texte na ba fonctionnalités numériques oyo ekoki ko alimenter na algorithme ya apprentissage machine. **Etape 3: Formation ya modèle** Sima ya kobongisa ba données pe kobimisa ba fonctionnalités, algorithme ya apprentissage automatique ezuami na ensemble ya ba données. Ezali na ba algorithmes ya classification ndenge na ndenge oyo ekoki kosalelama, lokola Naive Bayes, régression logistique, ba machines vecteurs ya soutien, to ba nzete ya décision. Algorithme e formation na eteni moko ya ba données mpe performance na yango e valider na eteni oyo etikali na nzela ya ba techniques lokola validation croisée. **Etape 4: Prédiction na évaluation** Soki modèle e formation, ekoki kosalelama pona ko prédire sentiment ya ba avis ya ba films ya sika. Bosali ya modèle ekoki ko évaluer na nzela ya ba metrics lokola précision, rappel, F1-score, pe précision. Ba metrics oyo etalelaka ndenge nini modèle ekoki ko classer ba avis ya sika ya ba films lokola ya malamu to ya mabe. Soki performance ezali satisfaisante te, modèle ekoki ko retrainer mpe ko tuned mpo na ba résultats ya malamu. **Etape 5 : Bopanzi ya modèle** Sima ya kozwa mbano ya kosepelisa, modèle ya suka esalemi. Yango ekoki kosalema na kosangisaka modèle na application web to mobile, kopesa nzela na basaleli mpo na kokotisa ba avis ya ba films mpe kozwa classification instantané, ezala ya malamu to ya mabe. Modèle ekoki mpe kozala mise à jour mbala na mbala na ba données ya sika mpo na kobatela bosikisiki na yango.