تحليل المشاعر باستخدام Python: دليل عملي

تخيل أنك تدير شركة متعددة الجنسيات ، ولديك عدد كبير من العملاء.

لقد أطلقت مؤخرًا منتجًا ، وتريد أن ترى رأي الناس فيه. ماذا كنت ستفعل؟

يمكنك التحقق من مراجعات منتجك ، ولكن عندما يكون عدد المراجعات بالآلاف ، يمكن أن يصبح الأمر محمومًا جدًا.

هذا هو المكان الذي ستنفذ فيه تحليل المشاعر.

ما هو تحليل المشاعر وما أهميته؟ وكيف يتم استخدامها؟ سنجيب على هذه الأسئلة في هذه المقالة التفصيلية.

تعلم دورات الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

تابع القراءة لمعرفة ذلك.

ما هو تحليل المشاعر؟

يشير تحليل المشاعر إلى الأساليب الآلية التي تستخلص الآراء من جزء معين من النص مكتوب بلغة طبيعية.

بمعنى آخر ، يكتشف تحليل المشاعر ما إذا كان جزء معين من النص إيجابيًا أم سلبيًا أم محايدًا.

إنه جزء من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، ويستخدم في العديد من الصناعات. إنه أحد تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية المثيرة للاهتمام للشركات.

على سبيل المثال ، افترض أن تغريدة تقول "هذا الرجل قمامة" ، فأنت تريد أن يكتشف الجهاز أن التغريدة سلبية.

بينما يمكنك بسرعة معرفة ما إذا كان نص معين إيجابيًا أم لا من خلال قراءته ، عندما يكون عدد المحتويات المراد قراءتها هائلًا ، تصبح المهمة صعبة.

هذا هو السبب في أن تحليل المشاعر شائع.

قراءة: تحقق من أفكار مشاريع التعلم الآلي الأخرى المثيرة للاهتمام.

كيف يعمل تحليل المشاعر؟

كيف يمكنك معرفة المشاعر في الجملتين التاليتين:

• تلك الشجرة قبيحة
• رائحة تلك الزهرة لطيفة

ستفعل ذلك بالتركيز على الكلمات الرئيسية: قبيحة ولطيفة. أنت تعلم أن الجملة الأولى سلبية لأنها تذكر كلمة "قبيح". الشيء نفسه ينطبق على الجملة الثانية.

وبالمثل ، تقوم الآلة بتحليل المشاعر. أنت تعلمه كيفية اكتشاف الكلمات الرئيسية الإيجابية والسلبية ، ويتخلص من الكلمات الأخرى.

قد يبدو هذا كثيرًا ، ولكن بمجرد إنشاء نموذج لتحليل المشاعر ، لن يكون الأمر صعبًا عليك.

تطبيقات تحليل المشاعر

كما ذكرنا سابقًا ، فإن تحليل المعنويات سائد في العديد من الصناعات. فيما يلي بعض الأمثلة على استخداماته:

الحملات السياسية

امتلاك فهم للرأي العام أمر بالغ الأهمية بالنسبة للأحزاب السياسية. إذا كان الحزب السياسي لا يعرف ما يفكر فيه الجمهور حول موضوع معين ، فقد ينتهي به الأمر بارتكاب خطأ فادح.

يجب أن تكون الأحزاب السياسية على دراية بالمشاعر العامة حول الموضوعات المختلفة المتعلقة بفئاتها الانتخابية.

تستخدم الأحزاب السياسية ومديرو الحملات تحليل المشاعر لمعرفة رأي الجمهور حول مواضيع محددة.

يستخدمون تحليل المشاعر Twitter لهذا الغرض. يأخذون البيانات من تغريدات الأشخاص حول موضوع معين ويحللونها لمعرفة ما إذا كانت الاستجابة رائعة أم لا.

يمكن أن يساعد تحليل المشاعر على Twitter الأحزاب السياسية في التخطيط لحملاتهم واستراتيجياتهم المستقبلية أيضًا. يتيح لهم فهم رأي الجمهور بشكل فعال.

تجربة الزبون

تستخدم الشركات تحليل المشاعر للتحقق من آراء العملاء أيضًا. كثير من الناس لا يقدمون مراجعة مباشرة وينشرون آرائهم على وسائل التواصل الاجتماعي.

من خلال تحليل المشاعر ، يمكن للشركات التحقق من مراجعات منتج معين وكذلك رأي عملائها عبر الإنترنت لمعرفة ما إذا كانوا يحبون ذلك أم لا.

إن منح العملاء تجربة رائعة أمر حيوي لأي شركة. هذا هو السبب في أن الشركات تستخدم استراتيجيات مختلفة لمعرفة كيف يدركها عملاؤها وماذا يفكر عملاؤهم في منتجاتهم أو خدماتهم.

بعد معرفة رأي العملاء ، يمكن للمؤسسة أيضًا معرفة ما إذا كانت بحاجة إلى تحسين منتجها أم لا.

إذا لم يحصل المنتج على استجابة إيجابية ، فقد تتوقف المنظمة عن بيعه أو تحسينه. كل هذا يؤدي إلى تعزيز تجربة العميل.

تحليل تنافسي

بصرف النظر عن معرفة وجهة نظر العميل بشأن منتجاتك وخدماتك ، يمكنك أيضًا معرفة رأيهم في منتجات منافسك من خلال تحليل المشاعر.

إنه يساعد الشركات في فهم ما يفعله منافسوهم بشكل صحيح وأين ترتكب المنافسة أخطاء. بهذه الطريقة ، يمكنهم تكييف أنفسهم وفقًا لذلك.

على سبيل المثال ، إذا اكتشفت أن منتجًا معينًا لمنافسك يحصل على تقييمات سيئة بسبب عيب معين ، فيمكنك إصدار منتج مشابه بدون هذا العيب.

يعتبر تحليل المشاعر أداة قوية في هذا الصدد.

تستخدم المنظمات من مختلف الصناعات ، بما في ذلك السيارات والتصنيع والضيافة والطعام وغيرها الكثير ، (أو يمكنها استخدام) هذه التكنولوجيا لهذا الغرض.

كيف تقوم بتحليل المشاعر؟

هناك طرق متعددة لإجراء تحليل المشاعر المستند إلى Python:

• استخدام مكتبات مفتوحة المصدر
• باستخدام API

كلاهما لهما مزايا.

استخدام مكتبات مفتوحة المصدر

مع المكتبات مفتوحة المصدر ، لديك استقلالية في استخدام أي تقنيات تريد تنفيذها. ومع ذلك ، فهي تتطلب الكثير من الموارد لأنه قد تضطر إلى تثبيت بعض الأجهزة أيضًا.

ويمكن أن تصبح معقدة للغاية لأنك ستحتاج إلى الكثير من كود بيثون لتحليل المشاعر. عندما تبدأ من الصفر ، ستحتاج إلى الكثير من البيانات لتدريب نموذجك أيضًا.

ستحتاج أيضًا إلى الاعتماد بشكل كبير على الاختبار لأنك قد تصادف الكثير من الأخطاء. هناك أيضًا منحنى تعليمي حاد مع مكتبات مفتوحة المصدر.

باستخدام API

قد يبدو استخدام واجهة برمجة تطبيقات Saas خيارًا أفضل لأولئك الذين ليس لديهم الكثير من الموارد (فريق من علماء البيانات ، والأجهزة ، وما إلى ذلك). علاوة على ذلك ، إذا كنت تتعرف على التعلم الآلي و Python ، فيجب أن تبدأ بواجهة برمجة التطبيقات أولاً.

يعد إنشاء نموذج تحليل المشاعر باستخدام Saas API أمرًا بسيطًا أيضًا. تم تصميم واجهات برمجة التطبيقات هذه لتبسيط مهمة إنشاء وتنفيذ نموذج تحليل المشاعر.

لذلك لن تواجه صعوبة كبيرة في البدء بهذه المنتجات. هناك العديد من واجهات برمجة التطبيقات التي يمكنك استخدامها لهذا الغرض.

كيف تفعل تحليل المشاعر مع واجهات برمجة التطبيقات؟

عندما تستخدم واجهة برمجة تطبيقات لتحليل المشاعر ، فلن تضطر إلى كتابة الكثير من كود بايثون لتحليل المشاعر. تتيح لك بعض واجهات برمجة التطبيقات إجراء تحليل للمشاعر دون أي رمز أيضًا.

فيما يلي الخطوات التي ستحتاج إلى اتباعها مع معظم واجهات برمجة التطبيقات لإجراء تحليل المشاعر:

• إنشاء حساب
• قم بتثبيت Python SDK (تأكد من تمكين تكامل JSON)
• اكتب مجموعة محددة من التعليمات البرمجية (يختلف الكود بين واجهات برمجة التطبيقات)
• انسخ والصق النص الذي تريد تحليله
• انظر النتائج

تتطلب كل واجهة برمجة تطبيقات مجموعة مختلفة من كود Python التي قد تحتاج إلى كتابتها ، لذلك يجب عليك التحقق من API ووثائقها بدقة لهذا الغرض. يمكنك إجراء تحليل المشاعر على Twitter بمساعدة واجهات برمجة التطبيقات أيضًا.

كيفية إنشاء نموذج لتحليل المشاعر؟

الآن أنت تعرف كيف تقوم بتحليل المشاعر ، ولكن ماذا لو كنت تريد أتمتة ذلك؟

لنفترض أنك تريد فقط إجراء تحليل المشاعر لمراجعات المنتج ، ألن يكون من الأفضل أتمتة التحليل؟

لهذا الغرض ، سوف تحتاج إلى إنشاء نموذج لتحليل المشاعر.

يمكن لنموذج تحليل المشاعر تحليل النصوص المتشابهة وتحسين أدائها بانتظام. إنه مثال رائع للتعلم الآلي في الحياة الواقعية.

بمجرد أن تدرس نموذجًا كيفية إجراء تحليل المشاعر بشكل صحيح ، فلن تحتاج إلى بذل الكثير من الجهد لاحقًا.

إذا كنت تستخدم API ، فستحصل على بعض النماذج للعمل معها. ومع ذلك ، يمكنك أيضًا تطوير نماذج البيانات بنفسك للتحقق من نوع معين من مجموعة النص.

على سبيل المثال ، إذا كان نموذج تحليل المشاعر الخاص بك يمكنه التحقق من تقييمات الفنادق ، فلن يتمكن من تحليل المقالات الإخبارية بشكل فعال.

هل أنت جاهز لإجراء بعض التحليل؟

يعد تحليل المشاعر إحدى الطرق العديدة التي يمكنك من خلالها استخدام Python والتعلم الآلي في عالم البيانات. من الشركات الكبرى إلى الفنادق الصغيرة ، يستخدم الكثير بالفعل هذه التكنولوجيا القوية. إذا كان تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي يثير حماستك ، فراجع دورة شهادة التعلم الآلي من IIIT-B واستمتع بورش عمل عملية ودراسات حالة ومشاريع والمزيد.

أيضًا ، إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad's Executive PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، حالة خريجي IIIT-B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع كبرى الشركات.