Training dilakukan selama 3 epoch (putaran),
Batch size-nya 16 data per proses,
Evaluasi dilakukan setelah setiap epoch untuk melihat apakah model benar-benar belajar.
Membaca Kata Kunci yang Muncul
Saya juga membuat WordCloud visualisasi kata yang paling sering muncul untuk tiap kategori:
Komentar positif dan negatif sebelum rilis,
Komentar positif dan negatif setelah rilis.
Kata-kata yang sering muncul (misalnya "good" untuk harapan, atau "bad" untuk kritik) bisa memberi gambaran tentang apa yang paling memengaruhi opini pemain di tiap fase.
Apa yang Saya Temukan dari Komentar dan Review Gamer?
Setelah menganalisis 5.000 komentar dan review dari dua platform berbeda YouTube dan Steam saya menemukan banyak hal menarik tentang bagaimana sentimen pemain berubah sebelum dan sesudah Assassin's Creed: Shadows dirilis.
Sebelum dan Sesudah: Data yang Saya Kumpulkan
