#ENG #RUS #KZ

This project was implemented in accordance with the knowledge and experience in Python and machine learning (ML). The given task is about developing an aspect-oriented tonal analysis system, and here it is necessary to use Natural Language Processing (NLP) and machine learning algorithms.

We import the necessary libraries download the necessary modules from the NLTK library Download or create a dataset Here we will use an example with the columns" aspect"," review"," sentiment". You have your data .you can read through the csv file and upload it to the dataframe. Data processing Conversion of words to lowercase and tokenization Remove excess words Division of data into training and test sets Tokenization and vectorization Model building and training Model testing Making predictions for test data Output of the forecast result Using a pre-prepared model from Hugging Face (optional)

Этот проект был выполнен в соответствии со знаниями и опытом в области Python и машинного обучения (ML). Данная задача посвящена разработке системы тонального анализа, ориентированной на аспект, и здесь необходимо использовать Natural Language Processing (NLP) и алгоритмы машинного обучения.

Импортируем необходимые библиотеки загрузка необходимых модулей из библиотеки nltk Загрузка или создание набора данных Здесь мы будем использовать пример со столбцами" aspect"," review"," sentiment". Вы свои данные .вы можете прочитать и загрузить в dataframe через файл csv. Обработка данных Замена слов строчными буквами и токенизация Удаление лишних слов Разбивка данных на обучающие и тестовые наборы Токенизация и векторизация Построение и обучение модели Тестирование модели Прогнозирование данных теста Вывод результата прогноза Использование готовой модели от Hugging Face (необязательно)

Бұл жоба Python және машинамен оқыту (ML) бойынша білімГЕ және тәжірибеГЕ сай болып орындалды. Берілген тапсырма аспектке бағытталған тональдық анализ жүйесін жасау туралы, ал мұнда Natural Language Processing (NLP) және машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану қажет.

Қажетті кітапханаларды импорттаймыз nltk кітапханасынан қажетті модульдерді жүктеу Мәліметтер жиынтығын жүктеу немесе жасау Бұл жерде "aspect", "review", "sentiment" бағандары бар мысал қолданамыз. Сіз өз деректеріңізді .csv файлы арқылы оқып, dataframe-ге жүктей аласыз. Деректерді өңдеу Сөздерді кіші әріпке ауыстыру және токенизация Артық сөздерді алып тастау Деректерді оқыту және тест жиынтығына бөлу Токенизация және векторизация Модельді құру және оқыту Модельді тестілеу Тест мәліметтері үшін болжам жасау Болжам нәтижесін шығару Hugging Face-тен алдын ала дайындалған модельді пайдалану (қосымша)