Sentiment analyseren in geselecteerde Reddit-opmerkingen
Sentimentlabels kunnen een discussie ordenen voordat je die grondiger leest. Op Reddit is de context van een reactie vaak even belangrijk als de woorden op zichzelf.
Begin met het juiste materiaal.
- Wat je aanlevert
- een kleine selectie leesbare Reddit-reacties met context.
- Het beoogde resultaat
- Een analyse van geselecteerde opmerkingen met bijbehorende onderbouwing.
Hoe de workflow werkt.
Classificeer elke aangeleverde opmerking met relevante context van het bovenliggende bericht waar beschikbaar. Houd gemengde, onzekere en sarcastische formuleringen open voor beoordeling in plaats van elke opmerking in een stellig positief of negatief label te dwingen.
Wat je in het resultaat controleert.
Bekijk dubbelzinnige voorbeelden en vermeld de grenzen van de steekproef. De frequentie en het sentiment van opmerkingen beschrijven het geselecteerde gesprek, niet de overtuigingen van een hele gemeenschap of markt.
Bekijk de Markdown-voorvertoning om naast de tekst ook koppen, lijsten en links te controleren. Bewaar bronverwijzingen bij het document, zodat een beoordelaar belangrijke uitspraken kan herleiden tot je aangeleverde materiaal.
Leer van het uitgewerkte voorbeeld.
Het downloadbare Markdown-voorbeeld laat één mogelijke indeling van het resultaat zien. Lees het naast het bronvoorbeeld en herken vastgelegde feiten, voorgestelde tekst en vragen die nog een antwoord nodig hebben.
Het aangeleverde voorbeeld is ter illustratie. Het is geen vastgelegde uitvoering met jouw gegevens.
Download het voorbeeld ↓Gebruik het met je eigen materiaal.
- Open de bron waarmee je wilt werken en activeer WebAct op dat tabblad.
- Kopieer de taak uit het bovenste blok, voeg vereiste velden of voorkeuren toe en controleer de voorgestelde acties.
- Vergelijk het eerste resultaat met je bron. Vraag waar nodig om een gerichte correctie of verfijning.