Crearé un modelo personalizado de análisis de sentimientos para tus reseñas y comentarios de clientes
Acerca de este Servicio
¿Se acumulan las reseñas de tus clientes sin una forma de entender qué sienten realmente acerca de tu producto?
Crearé un modelo personalizado de análisis de sentimientos que clasifica automáticamente tus datos de texto, respuestas a encuestas, comentarios en redes sociales o tickets de soporte como positivos, negativos o neutrales. Ya no tendrás que leer miles de respuestas manualmente.
Proyecto reciente: Creé un clasificador de sentimientos en 14,640 tweets reales de aerolíneas logrando una precisión del 76.54% en tres clases de sentimientos: positivo, negativo y neutral.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
Panda
API:
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Colab
FAQ
Traducción automática
¿En qué formato deben estar mis datos?
CSV o Excel funcionan perfectamente. Solo asegúrate de tener una columna con el texto que quieres analizar y, idealmente, una columna con etiquetas si las tienes. Si no, también me encargo de eso.
¿Qué pasa si no tengo datos etiquetados?
¡No hay problema! Utilizo modelos pre-entrenados para etiquetar tus datos primero, y luego construyo un modelo personalizado sobre ellos.
¿Puedes analizar datos en idiomas diferentes al inglés?
Sí, se soportan hindi y Hinglish. Otros idiomas disponibles bajo solicitud, solo envíame un mensaje antes de ordenar.
¿Podré usar el código por mi cuenta después de la entrega?
Por supuesto. Todo está completamente comentado y explicado para que tú o tu equipo puedan ejecutarlo, modificarlo o construir sobre él de forma independiente.
¿Qué pasa si la precisión no es suficiente?
Explicaré exactamente por qué y qué se puede hacer para mejorarlo, ya sea más datos, un modelo diferente o ingeniería de características. La transparencia es innegociable.
¿Firma NDA?
Sí, para los paquetes Standard y Premium, puedo firmar un NDA básico para proteger la privacidad de tus datos.

