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Costruirò modelli di analisi del sentiment e classificazione del testo in python
Cheikh Niang
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Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di capire cosa dicono davvero i tuoi clienti? Creo soluzioni NLP personalizzate in Python che analizzano il testo, classificano il sentiment e trasformano il testo grezzo in insight chiari.
Sono un Data Scientist che lavora con Python, TextBlob e scikit-learn. Esempio: LinguaScope, un'app di analisi del testo che ho creato con analisi del sentiment e rilevamento automatico della lingua, con un'interfaccia interattiva Gradio.
Cosa ricevi:
- Pulizia e preprocessing del testo
- Analisi del sentiment (positivo, negativo, neutro)
- Classificazione e categorizzazione del testo
- Rilevamento della lingua e similarità del testo
- Valutazione del modello con metriche chiare
- Codice Python pulito e commentato
Perfetto per:
- Analisi delle recensioni dei clienti
- Commenti sui social media
- Categorizzazione dei ticket di supporto
- Risposte ai sondaggi
Come funziona: mi invii un esempio dei tuoi dati testuali e il tuo obiettivo, confermo la fattibilità e poi consegno passo dopo passo con il tuo feedback.
Ti prego di scrivermi prima di ordinare così posso controllare i tuoi dati e consigliarti il pacchetto più adatto.
Scopri di più su Cheikh Niang
Cheikh Niang
AI Engineer , Python, NLP, Automation, Data
- DaSenegal
- Membro danov 2024
- Ultima consegna5 mesi
Lingue
Francese, Inglese
I'm an AI Engineer and Data Scientist who turns messy data and repetitive tasks into working systems.
What I deliver:
- AI automation: LLM and OpenAI workflows, voice assistants (Twilio, Whisper), Make.com pipelines
- Data analysis and dashboards: cleaning, KPI reporting, Streamlit dashboards (Python, SQL)
- NLP and machine learning: text classification, sentiment analysis, prediction models
Stack: Python, Pandas, scikit-learn, Transformers, OpenAI API, PostgreSQL, Docker.
Clear communication, fast delivery, documented code. Message me with your goal before ordering.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quali dati testuali devo fornire?
Devi fornire dati testuali in formato CSV, Excel o JSON. Per analisi del sentiment, almeno 500+ testi. Per classificazione, esempi etichettati per ogni categoria. Ti guiderò sui requisiti dei dati.
Puoi lavorare con testi non in inglese?
Sì! Supporto più lingue, tra cui francese, spagnolo, arabo e altre. Sono disponibili modelli multilingue per i pacchetti Standard e Premium.
Quanto sarà accurata l'analisi del sentiment?
L'accuratezza varia generalmente tra il 75% e il 95%, a seconda della qualità dei dati e della complessità del compito. Fornisco metriche dettagliate (accuratezza, precisione, recall, F1-score) e confusion matrix.
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