【问题标题】:Sentiment Analysis PowerBI AI Insights Visualization情绪分析 PowerBI AI Insights 可视化
【发布时间】:2021-07-24 14:26:43
【问题描述】:

我有一个在线产品评论数据集(没有任何等级/星级/等)。对于这个数据集,我应用了集成的 PowerBI AI-Insights 文本分析情感分析模型,并获得了每条评论的情感分数。接下来,我将分数转换为文本离散值:POSITIVE、NEGATIV 和 NEUTRAL。

数据集是我人为创建的,所以我知道每个评论的极性。现在我想将预测值与实际值进行比较。我通过添加一个新列来完成此操作,该列将实际值与预测值进行比较,如果预测正确值,则显示“PREDICTED”,如果预测为假,则显示“NOT PREDICTED”(它是否为正无关紧要,消极或中性)。我的目标是计算一些模型指标,以便我可以评估这个 PowerBI 集成模型的功能并将结果可视化。我怎样才能做到这一点? “准确性”是我必须首先开始的事情吗?如果是,那么我如何计算和可视化像“准确性”这样的结果。

提前感谢您的所有回答。

【问题讨论】:

    标签: powerbi data-science data-analysis


    【解决方案1】:

    是的,首先考虑准确性。如果您发现 70% 或 80% 以上的结果是准确的,您可以轻松依赖 PowerBI AI-Insights 文本分析情感分析。然后,您可以为情绪数据创建视觉效果。但是如果有 50-50 次出现预测和未预测的结果,您可以选择第三方情感分析服务,例如 - Google、Alchemy。

    【讨论】:

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