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[Proyecto] Desafío: analizando sentimientos en varias reseñas

Reseña 1 Resumen: Funciona bien y es fácil de limpiar, pero el rack es difícil de manejar y limpiar. Puntos fuertes:

Buen rendimiento al cocinar alimentos como hamburguesas. La cesta es fácil de limpiar. Puntos débiles: El rack es difícil de limpiar debido a las grietas. Posible inestabilidad del rack al volcar alimentos como papas fritas. Sentimiento: Positivo. Reseña 2 Resumen: Buen desempeño hasta que la manija se rompe; diseño del asa defectuoso. Puntos fuertes:

Funciona bien mientras está operativo. Puntos débiles: Diseño débil de la manija con solo tres tornillos. Plástico en la unión de la manija se rompe fácilmente. No hay forma de usar el air fryer si la manija falla. Sentimiento: Negativo. Reseña 3 Resumen: Fácil de usar, pero difícil de cocinar ciertos alimentos; el modelo grande es preferible. Puntos fuertes:

Fácil de usar. Diseño elegante y botones iluminados. Excelente desempeño cocinando ciertos alimentos como tater tots. Puntos débiles: Botón de mariscos no es preciso. Dificultad para cocinar ciertos alimentos (sobre cocción o crudos). Compra directa fuera de Amazon fue inconveniente. Sentimiento: Neutral. Salida JSON json Copy Edit [ { "ID": 1, "Resumen": "Funciona bien y es fácil de limpiar, pero el rack es difícil de manejar y limpiar.", "Puntos_fuertes": [ "Buen rendimiento al cocinar alimentos como hamburguesas", "La cesta es fácil de limpiar" ], "Puntos_débiles": [ "El rack es difícil de limpiar debido a las grietas", "Posible inestabilidad del rack al volcar alimentos como papas fritas" ], "Sentimiento": "Positivo" }, { "ID": 2, "Resumen": "Buen desempeño hasta que la manija se rompe; diseño del asa defectuoso.", "Puntos_fuertes": [ "Funciona bien mientras está operativo" ], "Puntos_débiles": [ "Diseño débil de la manija con solo tres tornillos", "Plástico en la unión de la manija se rompe fácilmente", "No hay forma de usar el air fryer si la manija falla" ], "Sentimiento": "Negativo" }, { "ID": 3, "Resumen": "Fácil de usar, pero difícil de cocinar ciertos alimentos; el modelo grande es preferible.", "Puntos_fuertes": [ "Fácil de usar", "Diseño elegante y botones iluminados", "Excelente desempeño cocinando ciertos alimentos como tater tots" ], "Puntos_débiles": [ "Botón de mariscos no es preciso", "Dificultad para cocinar ciertos alimentos (sobre cocción o crudos)", "Compra directa fuera de Amazon fue inconveniente" ], "Sentimiento": "Neutral" } ]

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Hola, veo que estás trabajando en un proyecto de análisis de sentimientos basado en reseñas. Parece que ya has categorizado correctamente las reseñas en términos de puntos fuertes, puntos débiles y el sentimiento general. Además, has estructurado la información en un formato JSON, lo cual es excelente para el procesamiento de datos.

Asegúrate de que el sentimiento asignado a cada reseña refleje adecuadamente el contenido descrito en los puntos fuertes y débiles. Por ejemplo, una reseña con más puntos negativos podría ser clasificada como negativa, mientras que una con más positivos podría ser positiva. Las reseñas con un balance podrían ser neutrales.

Si estás buscando mejorar tu análisis, podrías considerar el uso de técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para automatizar la clasificación de sentimientos. Herramientas como NLTK o spaCy en Python pueden ser de gran ayuda para esto.

Espero que esta orientación te sea útil. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!