 Concevez un algorithme pour classer le texte en sentiments positifs, négatifs et neutres.
Une approche pour classer le texte en sentiments positifs, négatifs et neutres consiste à utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique. Un corpus de données étiquetées positives, négatives ou neutres peut être utilisé pour former un modèle de classificateur, tel que des machines à vecteurs de support (SVM) ou des classificateurs Naive Bayes, afin d'identifier avec précision le sentiment d'un texte donné. Une autre approche consiste à utiliser des techniques de traitement du langage naturel (NLP) telles que des outils d'analyse des sentiments pour classer automatiquement un texte donné dans l'une des trois catégories de sentiments.