Sentiment Analysis Using Python: A Hands-on Guide

Stellen Sie sich vor, Sie leiten ein multinationales Unternehmen und haben Tausende von Kunden.

Sie haben kürzlich ein Produkt auf den Markt gebracht und möchten sehen, was die Leute darüber denken. Was würdest du tun?

Sie würden Ihre Produktbewertungen überprüfen, aber wenn die Anzahl der Bewertungen in die Tausende geht, kann es ziemlich hektisch werden.

Dort würden Sie die Stimmungsanalyse implementieren.

Was ist Stimmungsanalyse und warum ist sie wichtig? Und wie wird es verwendet? Diese Fragen beantworten wir in diesem ausführlichen Artikel.

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Lesen Sie weiter, um es herauszufinden.

Was ist die Stimmungsanalyse?

Stimmungsanalyse bezieht sich auf die automatisierten Techniken, die die Meinungen aus einem bestimmten in natürlicher Sprache verfassten Textstück extrahieren.

Mit anderen Worten, die Stimmungsanalyse findet heraus, ob der jeweilige Text positiv, negativ oder neutral ist.

Es ist Teil der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens und findet in vielen Branchen Anwendung. Es ist eine der interessanten NLP-Anwendungen für Unternehmen.

Nehmen wir zum Beispiel an, ein Tweet sagt „Dieser Mann ist Müll“, und Sie möchten, dass die Maschine herausfindet, dass der Tweet negativ ist.

Während Sie schnell herausfinden können, ob ein bestimmter Text positiv ist oder nicht, indem Sie ihn lesen, wird die Aufgabe schwierig, wenn die Anzahl der zu lesenden Inhalte enorm ist.

Deshalb ist die Sentimentanalyse beliebt.

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Wie funktioniert die Stimmungsanalyse?

Wie würden Sie die Stimmung der folgenden zwei Sätze herausfinden:

• Dieser Baum ist hässlich
• Diese Blume riecht gut

Sie würden dies tun, indem Sie sich auf die Schlüsselwörter konzentrieren: hässlich und nett. Sie wissen, dass der erste Satz negativ ist, weil er „hässlich“ erwähnt. Gleiches gilt für den zweiten Satz.

Eine Maschine führt in ähnlicher Weise eine Stimmungsanalyse durch. Sie bringen ihm bei, wie man positive und negative Schlüsselwörter erkennt, und es wird die anderen Wörter los.

Das mag nach viel erscheinen, aber sobald Sie ein Sentimentanalysemodell erstellt haben, wird es Ihnen nicht schwer fallen.

Anwendungen der Stimmungsanalyse

Wie bereits erwähnt, ist die Stimmungsanalyse in mehreren Branchen weit verbreitet. Hier sind einige Anwendungsbeispiele:

Politische Kampagnen

Die öffentliche Meinung im Griff zu haben, ist für politische Parteien von entscheidender Bedeutung. Wenn eine politische Partei nicht weiß, was die Öffentlichkeit über ein bestimmtes Thema denkt, kann sie am Ende einen kolossalen Fehler machen.

Politische Parteien müssen sich der allgemeinen Stimmung zu verschiedenen Themen ihrer Wahlkreise bewusst sein.

Politische Parteien und Wahlkampfmanager nutzen Sentimentanalysen, um die Meinung der breiten Öffentlichkeit zu bestimmten Themen zu erfahren.

Zu diesem Zweck verwenden sie die Twitter-Stimmungsanalyse. Sie nehmen die Daten aus den Tweets der Leute zu einem bestimmten Thema und analysieren sie, um zu sehen, ob die Resonanz groß war oder nicht.

Die Twitter-Stimmungsanalyse kann politischen Parteien auch bei der Planung ihrer Kampagnen und zukünftigen Strategien helfen. Es ermöglicht ihnen, die Meinung der Öffentlichkeit effizient zu verstehen.

Kundenerfahrung

Unternehmen verwenden die Stimmungsanalyse auch, um ihre Kundenbewertungen zu überprüfen. Viele Menschen geben nicht direkt eine Bewertung ab und posten ihre Meinung in den sozialen Medien.

Durch Sentimentanalysen können Unternehmen die Bewertungen eines bestimmten Produkts sowie die Meinung ihrer Kunden online überprüfen, um zu sehen, ob es ihnen gefällt oder nicht.

Kunden ein großartiges Erlebnis zu bieten, ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Aus diesem Grund wenden Unternehmen unterschiedliche Strategien an, um zu sehen, wie ihre Kunden sie wahrnehmen und was ihre Kunden von ihren Produkten oder Dienstleistungen halten.

Nachdem die Meinung der Kunden eingeholt wurde, kann die Organisation auch herausfinden, ob sie ihr Produkt verbessern muss oder nicht.

Wenn ein Produkt keine positive Resonanz erhält, stellt die Organisation möglicherweise den Verkauf ein oder verbessert es. All dies führt zu einer Verbesserung des Kundenerlebnisses.

Wettbewerbsanalyse

Neben der Meinung des Kunden zu Ihren Produkten und Dienstleistungen können Sie durch Sentiment-Analysen auch deren Meinung zu den Produkten Ihrer Mitbewerber erfahren.

Es hilft Unternehmen zu verstehen, was ihre Konkurrenz richtig macht und wo ihre Konkurrenz Fehler macht. So können sie sich entsprechend anpassen.

Wenn Sie beispielsweise feststellen, dass ein bestimmtes Produkt Ihres Konkurrenten aufgrund eines bestimmten Nachteils schlechte Bewertungen erhält, können Sie ein ähnliches Produkt ohne diesen Nachteil herausbringen.

Die Sentimentanalyse ist in dieser Hinsicht ein mächtiges Werkzeug.

Organisationen verschiedener Branchen, darunter Automobil, Fertigung, Gastgewerbe, Lebensmittel und viele andere, verwenden (oder können) diese Technologie für diesen Zweck.

Wie wird eine Sentimentanalyse durchgeführt?

Es gibt mehrere Möglichkeiten, Stimmungsanalysen auf Python-Basis durchzuführen:

• Verwenden von Open-Source-Bibliotheken
• Verwenden einer API

Beide haben ihre Vorteile.

Verwenden von Open-Source-Bibliotheken

Mit Open-Source-Bibliotheken haben Sie die Unabhängigkeit, beliebige Techniken zu verwenden, die Sie implementieren möchten. Sie erfordern jedoch viele Ressourcen, da Sie möglicherweise auch Hardware installieren müssen.

Und sie können sehr kompliziert werden, weil Sie viel Python-Code für die Stimmungsanalyse benötigen. Da Sie bei Null anfangen, benötigen Sie auch viele Daten zum Trainieren Ihres Modells.

Sie müssen sich auch stark auf Tests verlassen, da Sie möglicherweise auf viele Fehler stoßen. Auch bei Open-Source-Bibliotheken gibt es eine steile Lernkurve.

Verwenden einer API

Die Verwendung einer SaaS-API kann eine bessere Option für diejenigen sein, die nicht über viele Ressourcen verfügen (ein Team von Datenwissenschaftlern, Hardware usw.). Wenn Sie außerdem etwas über maschinelles Lernen und Python lernen, sollten Sie zuerst mit einer API beginnen.

Das Erstellen eines Stimmungsanalysemodells mit einer SaaS-API ist ebenfalls einfach. Diese APIs sollen die Erstellung und Implementierung eines Stimmungsanalysemodells vereinfachen.

Sie werden also keine großen Schwierigkeiten haben, mit diesen Produkten zu beginnen. Es gibt viele APIs, die Sie für diesen Zweck verwenden können.

Wie führt man Stimmungsanalysen mit APIs durch?

Wenn Sie eine Stimmungsanalyse-API verwenden, müssen Sie nicht viel Python-Code für die Stimmungsanalyse schreiben. Mit einigen APIs können Sie auch Stimmungsanalysen ohne Code durchführen.

Hier sind die Schritte, die Sie mit den meisten APIs befolgen müssen, um eine Stimmungsanalyse durchzuführen:

• Ein Konto erstellen
• Installieren Sie das Python SDK (Stellen Sie sicher, dass die JSON-Integration aktiviert ist)
• Schreiben Sie einen bestimmten Codesatz (Code unterscheidet sich je nach API)
• Kopieren Sie den zu analysierenden Text und fügen Sie ihn ein
• Sehen Sie sich die Ergebnisse an

Jede API erfordert einen anderen Satz von Python-Code, den Sie möglicherweise schreiben müssen, daher sollten Sie die API und ihre Dokumentation für diesen Zweck gründlich prüfen. Sie können auch eine Twitter-Stimmungsanalyse mit Hilfe von APIs durchführen.

Wie erstelle ich ein Stimmungsanalysemodell?

Jetzt wissen Sie, wie man Stimmungsanalysen durchführt, aber was ist, wenn Sie sie automatisieren möchten?

Angenommen, Sie möchten nur eine Stimmungsanalyse für Produktbewertungen durchführen. Wäre es nicht effizienter, die Analyse zu automatisieren?

Zu diesem Zweck müssen Sie ein Stimmungsanalysemodell erstellen.

Ein Stimmungsanalysemodell kann ähnliche Texte analysieren und deren Performance regelmäßig verbessern. Es ist ein großartiges Beispiel für maschinelles Lernen im wirklichen Leben.

Wenn Sie einem Modell erst einmal beigebracht haben, wie man Stimmungsanalysen richtig durchführt, müssen Sie sich später nicht mehr viel Mühe geben.

Wenn Sie eine API verwenden, erhalten Sie einige Modelle, mit denen Sie arbeiten können. Sie können aber auch selbst Datenmodelle entwickeln, um eine bestimmte Textgruppe zu prüfen.

Wenn Ihr Stimmungsanalysemodell beispielsweise Hotelbewertungen überprüfen kann, ist es nicht in der Lage, Nachrichtenartikel effektiv zu analysieren.

Bereit für eine Analyse?

Die Stimmungsanalyse ist eine der vielen Möglichkeiten, wie Sie Python und maschinelles Lernen in der Datenwelt einsetzen können. Von großen Konzernen bis hin zu kleinen Hotels nutzen viele bereits diese leistungsstarke Technologie. Wenn Sie sich für maschinelles Lernen und KI begeistern, sehen Sie sich unseren Zertifizierungskurs für maschinelles Lernen von IIIT-B an und genießen Sie praktische Workshops, Fallstudien, Projekte und mehr.

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