<prompt> Kwa kuzingatia baadhi ya data, fundisha modeli ya uchanganuzi wa hisia ili kutabiri hisia.  <response>: Kulingana na data ya mafunzo iliyotolewa, tunaweza kuunda kielelezo cha uchanganuzi wa maoni ili kugundua maoni ya kifungu fulani cha maandishi kuwa chanya, hasi, au kisichoegemea upande wowote. Hizi ndizo hatua tunazoweza kufuata: 1. Changanua data mapema: Hatua ya kwanza ni kuchakata maandishi mapema ili kuondoa herufi maalum, alama za uakifishaji au nafasi za ziada, na kubadilisha maandishi kuwa herufi ndogo. Tunaweza kutumia misemo ya kawaida kuondoa kitu chochote isipokuwa herufi, nambari au nafasi na kisha kutumia kitendakazi cha split kuweka alama kwenye maandishi. Hili hapa ni toleo lililosafishwa na lililotiwa alama la tweet 1: i, tu, niliona, the, mpya, sinema, na, it, s, the , bora, kitu, i, ve, ever, seen 2. Weka data lebo: Hatua inayofuata ni kuweka data lebo kwa hisia. Tweet ya kwanza ni chanya wazi, ya pili ni hasi na ya tatu haina upande wowote. 3. Vipengele vya Dondoo: Kisha tunatoa vipengele kutoka kwa data ya maandishi ambayo inaweza kutumika kufunza muundo wetu wa uchanganuzi wa hisia. Njia moja rahisi ya kufanya hivyo ni kuunda mfano wa mfuko wa maneno, ambapo tunafuatilia mzunguko wa kutokea kwa kila neno katika maandishi. 4. Funza kielelezo: Pindi tunapokuwa tumechakata na kuweka lebo data ya mafunzo na kutoa vipengele kutoka kwa maandishi, hatua inayofuata ni kutoa mafunzo kwa muundo wa uchanganuzi wa hisia kwa kutumia algoriti kama vile Naive Bayes au urejeshaji wa kumbukumbu. Muundo huu utajifunza jinsi maneno au michanganyiko tofauti ya maneno inavyohusishwa na kila moja ya lebo tatu za hisia - chanya, hasi, au upande wowote. 5. Bashiri hisia: Kwa kielelezo kilichofunzwa, sasa tunaweza kutabiri hisia za kipande chochote kipya cha maandishi kwa kufuata hatua sawa za kuchakata na kutoa vipengele, na kisha kutumia kielelezo kufanya ubashiri. 