Đề cương khóa học

Giới thiệu về Sentiment Analysis

  • Nền tảng của phân tích cảm xúc
  • Thách thức và cơ hội trong phân tích cảm xúc
  • Tổng quan về LLM và khả năng của chúng

LLM và Hiểu Ngôn ngữ Tự nhiên

  • Đi sâu vào kiến trúc LLM
  • Hiểu ngữ cảnh và cảm xúc với LLM
  • Xử lý dữ liệu để phân tích cảm xúc

Xây dựng Mô hình Sentiment Analysis với LLM

  • Huấn luyện LLM để phân tích cảm xúc
  • Tinh chỉnh mô hình cho các lĩnh vực cụ thể
  • Thực hành huấn luyện mô hình

Phân tích Social Media với LLM

  • Thu thập dữ liệu mạng xã hội để phân tích
  • Theo dõi cảm xúc theo thời gian thực trên các nền tảng mạng xã hội
  • Nghiên cứu điển hình về phân tích cảm xúc trên mạng xã hội

Sentiment Analysis trong Phản hồi của Khách hàng

  • Trích xuất thông tin chi tiết từ đánh giá và khảo sát của khách hàng
  • Nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng với phân tích cảm xúc
  • Hội thảo về phân tích phản hồi

Các Chủ đề Nâng cao về Sentiment Analysis

  • Giải quyết sự mỉa mai, châm biếm và cảm xúc phức tạp
  • Phân tích cảm xúc đa ngôn ngữ
  • Xu hướng tương lai trong phân tích cảm xúc với LLM

Các Vấn đề Đạo đức và Giảm thiểu Sai lệch

  • Tác động đạo đức của phân tích cảm xúc
  • Xác định và giảm thiểu sai lệch trong mô hình
  • Sử dụng phân tích cảm xúc có trách nhiệm

Dự án và Đánh giá

  • Phân tích cảm xúc từ tập dữ liệu đã chọn
  • Đánh giá ngang hàng và thảo luận nhóm
  • Đánh giá cuối cùng và phản hồi

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Hiểu biết về các khái niệm cơ bản của học máy
  • Kinh nghiệm xử lý và phân tích dữ liệu văn bản
  • Làm quen với lập trình Python

Đối tượng

  • Các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu
  • Chuyên gia Marketing
  • Quản lý sản phẩm
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories