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执行 YouTube 情绪分析的分步指南
删除评论
您首先需要收集 YouTube 评论；如果您手动执行此操作，请将它们导出到 CSV 文件以使其与 ML API 兼容。
但是，自动化可以大大简化数据收集。Web 抓取工具可以帮助您做到这一点。一些出色的可视化抓取工具（例如 Dexi.io、Import.io 和 ParseHub）可帮助您收集数据，而无需了解编码知识。如果您是编码老手，开源 Web 抓取框架也很有用。
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清理和拆分数据
这是手动步骤。首先，收集的数据需要进行一些清理，以消除噪音，例如重复的文本、不相关的符号、URL 等，否则这些噪音会降低分析的质量。此外，分析包含多个陈述（有时甚至是相反的观点）的评论而不将它们分开可能会导致数据出现偏差。为避免这种情况，请将数据拆分为单个单元。
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分析情绪
下一个任务是将每个意见分类并标记为正面、负面和中性标签，然后训练你的模型。在你标记一些意见后，模型最终会开始做出预测。不过，你训练的模型越多，它的表现就越好。
训练之后是测试模型，行情况。如果经过几次测试后模型似乎在性能上落后，则可以返回训练步骤。
训练完模型后，就可以开始使用它了。秘鲁电话号码资源 根据你的情绪分析工具，你可以通过 CSV 文件、Gmail、Zendesk 等集成应用或插件上传要分析的数据。
此时，如前所述，基于方面的 YouTube 情绪分析可以通过按主题对评论进行分类来显著帮助微调分析。
另一种选择是使用媒体监控工具，例如Determ，并直接通过该工具监控 YouTube 情绪。
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可视化结果
在这里，图表和饼图将引导您详细了解与不同方面相对应的情绪。您还可以寻找明确的模式和趋势，以做出明智的决定。
情绪趋势
Determ的情绪图
开始自己分析 YouTube 评论
YouTube 评论中的情绪不亚于数据金矿。考虑到这一点，进行 YouTube 情绪分析可以帮助您更好地理解它并相应地调整您的营销策略。
只要您拥有正确的工具，毫无疑问您就能够掌握这种看似困难的技术。
