<prompt> Mfunze kielelezo kuainisha hisia katika sentensi fulani.  <response>: Ili kuainisha maoni katika sentensi iliyotolewa, kanuni ya mashine ya kujifunza itahitaji kufunzwa ili kutambua maneno na vifungu chanya, hasi na visivyoegemea upande wowote. Ili kutoa mafunzo kwa muundo kama huu, mkusanyiko mkubwa wa data wa maandishi yaliyo na alama za maoni yanayolingana chanya, hasi, au upande wowote utahitajika. Huu hapa ni mfano wa jinsi mtu anavyoweza kukaribia mafunzo ya kielelezo cha uchanganuzi wa hisia kwa kutumia Python na maktaba ya kujifunza scikit: 1. Kwanza, tungehitaji mkusanyiko wa sentensi zilizo na alama za maoni yanayolingana. Seti moja ya data kama hii ni seti ya data ya ukaguzi wa filamu za IMDb, ambayo ina hakiki 50,000 zilizo na lebo kuwa chanya au hasi. python kutoka sklearn.datasets import load_files reviews load_filesnjiatoimdb_reviews X, y reviews.data, reviews.target 2. Kisha, tutahitaji kuchakata data mapema, ikiwa ni pamoja na kuondoa vitambulisho vyovyote vya HTML, alama za uakifishaji, na vituo, na kubadilisha maandishi yote kuwa herufi ndogo. python kutoka bs4 import BeautifulSoup import re kutoka nltk.corpus import stopwords def preprocesstext: Kuondoa maandishi yoyote ya lebo za HTML BeautifulSouptext, html.parser.get_text Kuondoa herufi zozote zisizo na herufi na kubadilisha maandishi yote kuwa maandishi madogo re.subra-zA-Z, , text.chini Kuondoa neno la kuacha text.split words neno kwa neno katika maneno kama neno halipo katika stopwords.wordsenglish rudisha .jiungemaneno X preprocessmapitio kwa ajili ya ukaguzi katika X 3. Baada ya kuchakata data mapema, tungehitaji kubadilisha tuma data katika data ya nambari kwa kutumia mbinu kama vile mfuko wa maneno au TF-IDF. python kutoka sklearn.feature_extraction.leta maandishi TfidfVectorizer vectorizer TfidfVectorizer X vectorizer.fit_transformX 4. Kwa kuwa sasa tumechakata na kubadilisha data yetu, tunaweza kuigawanya katika seti ya mafunzo na majaribio. , na kutoa mafunzo kwa algorithm ya kujifunza kwa mashine kama vile urejeshaji wa vifaa au mashine ya vekta ya usaidizi. python kutoka sklearn.model_selection leta treni_test_split kutoka sklearn.linear_model leta LogisticRegression kutoka sklearn.metrics kuleta usahihi_alama X_train, X_test, y_train,y_test train_test_splitX, y ttrain_Regression X, y ltrain_Regression. y_pred lr.predictX_test printaccuracy_scorey_test, y_pred 5. Baada ya kufunza modeli, 