Haré análisis sentimental y clasificación de texto usando python NLP

Hola,

Te ofreceré servicios relacionados con análisis de sentimientos, clasificación de datos, clasificación de textos y agrupamiento usando el lenguaje python.

Te proporcionaré:

• Preprocesamiento de datos
• Lematización
• Stemming
• TF-IDF
• Modelado de temas (LDA, LSA, SVD y NMF)
• División y filtrado de datos de texto en preparación para análisis
• Analizar frecuencia de palabras
• Realizar un análisis rápido de sentimientos con el clasificador incorporado de NLTK
• Definir características para clasificación personalizada
• Usar y comparar clasificadores para análisis de sentimientos con NLTK

Modelos que utilizo para clasificación de textos y análisis de sentimientos:

• VADER
• K-MEANS
• TEXT BLOBS y muchos más
• NAVE BYES
• Random Forest
• Algoritmos de agrupamiento

Support Vector Machine (SVM)

• Nube de palabras
• Reportes de resultados
• Augmentación de datos
• Modelado de temas
• Detección de idioma:
• Lematización:
• Reconocimiento de entidades nombradas (NER):
• Paráfrasis:
• Etiquetado Partes de la Oración (POS):
• Similitud semántica:
• Resumen:
• Generación de texto:
• Tokenización:
• Traducción:
• Visualización de datos
• Implementación y ajuste de hiperparámetros de algoritmos de machine learning como regresión logística, regresión lineal, árboles de decisión, Random Forest, SVM y muchos más