Ik voer nlp sentimentanalyse en topic modeling uit met python
Jouw AI Engineer voor Generative en Predictive Models
Over deze dienst
Wil je ruwe tekst omzetten in betekenisvolle inzichten of slimme, tekstgebaseerde oplossingen bouwen?
Ik ben een NLP specialist die met Python en transformer-gebaseerde modellen werkt om bedrijven, startups en onderzoekers te helpen tekstdata te analyseren, te classificeren en waarde eruit te halen met precisie en consistentie. Ik focus op het leveren van schone, reproduceerbare en praktische NLP-oplossingen die verder gaan dan experimenten.
De diensten die ik aanbied
- Sentiment analyse voor reviews, enquêtes en social media
- Topic modeling met BERTopic, LDA of NMF
- Tekstclassificatie met ML of deep learning (BERT, RoBERTa, DistilBERT)
- Thema-analyse om verborgen patronen en trends te ontdekken
- Named Entity Recognition (NER) voor gestructureerde data-extractie
- Op maat gemaakte NLP-oplossingen inclusief keyword extractie, clustering en samenvatting
- LLM / GenAI integraties met LangChain en prompt-workflows
Waarom voor mij kiezen?
- Op tijd leveren met duidelijke communicatie
- Oplossingen op maat voor jouw data en doelen
- Hoge kwaliteit, goed gedocumenteerde en reproduceerbare code
- Bewezen klanttevredenheid en terugkerende klanten
Tools: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Hugging Face, NLTK, Gensim, BERTopic, LangChain
Let op: stuur me een bericht voordat je bestelt om je project te bespreken
Technologie:
Excel
•
Google Sheets
•
Python
•
SQL
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat heb je van mij nodig om te beginnen?
Deel alsjeblieft je ruwe tekstgegevens (CSV, TXT of JSON), samen met een korte beschrijving van je projectdoelen. Als er al labels of categorieën bestaan, voeg die dan ook toe. Ik waardeer ook een korte deliverables.txt met verwachtingen, zodat ik die kan volgen als een duidelijk projectplan en planning.
Kunt u overweg met grote datasets?
Ik kan ook datasets verwerken tot honderden duizenden teksten met geoptimaliseerde batchverwerking.
