Chapitre 7. Analyse des sentiments par processeur de langage naturel
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Ce chapitre couvre les points suivants :
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Traitement du texte à l'aide de bibliothèques alimentées par l'apprentissage automatique
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Envelopper un modèle d'apprentissage automatique dans un service Node
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Construire une application interactive en ligne de commande
Dans ce chapitre, tu construiras une appli d'analyse des sentiments en utilisant Node et des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour interpréter le ton émotionnel d'un texte de tous les jours et tu acquerras une expérience pratique en travaillant avec l'apprentissage automatique (ML) en JavaScript.
Grâce à ces techniques, tu apprendras les méthodes d'un ingénieur en ML et tu construiras ta propre application Node axée sur le ML. L'apprentissage automatique a pris de l'importance grâce à son utilisation dans la technologie dans à peu près tous les secteurs d'activité. En tant que sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA), les équipes de ML des startups aux entreprises font la course pour offrir une expérience qui imite le plus fidèlement possible ce que tu attends d'un expert humain. Si tu ne connais pas la ML, alors tout ce que tu dois savoir, c'est qu'un grand nombre de mathématiques et de statistiques sont effectuées sur des données du monde réel pour te fournir une fonction JavaScript qui peut ...
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