Pythonを使用した感情分析：ハンズオンガイド
公開: 2019-11-18あなたが多国籍企業を経営していて、たくさんの顧客がいると想像してみてください。
あなたは最近製品を発売しましたが、人々がそれをどう思っているかを見たいと思っています。 あなたならどうしますか？
商品のレビューをチェックしますが、レビューの数が数千に達すると、かなり忙しくなる可能性があります。
ここで、感情分析を実装します。
感情分析とは何ですか？なぜそれが重要なのですか？ そして、それはどのように使用されますか？ この詳細な記事でこれらの質問に答えます。
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調べるために読んでください。
目次
感情分析とは何ですか？
感情分析とは、自然言語で書かれた特定のテキストから意見を抽出する自動化された手法を指します。
言い換えれば、感情分析は、特定のテキストがポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルであるかどうかを調べます。
これは人工知能と機械学習の一部であり、多くの業界で使用されています。 これは、企業にとって興味深いNLPアプリケーションの1つです。
たとえば、ツイートに「この男はゴミだ」と書かれているとします。このツイートが否定的であることをマシンに認識させたいとします。
特定のテキストを読むことでポジティブかどうかをすばやく判断できますが、読むコンテンツの数が膨大な場合、作業は困難になります。
そのため、感情分析が人気があります。
読む：他の興味深い機械学習プロジェクトのアイデアをチェックしてください。
感情分析はどのように機能しますか？
次の2つの文の感情をどのように理解しますか。
- その木は醜いです
- あの花はいいにおいがする
あなたはキーワードに焦点を当てることによってそうするでしょう：醜くて素敵です。 最初の文は「醜い」と書かれているので否定的です。 2番目の文についても同じことが言えます。
マシンも同様に感情分析を行います。 あなたはそれにポジティブとネガティブなキーワードを見つける方法を教えます、そしてそれは他の言葉を取り除きます。
これは大変なことのように思えるかもしれませんが、感情分析モデルを作成したら、それは難しいことではありません。
感情分析の応用
先に述べたように、感情分析は複数の業界で普及しています。 その使用例を次に示します。
政治キャンペーン
政党にとって世論を把握することは非常に重要です。 政党が特定のトピックについて国民がどう考えているかを知らない場合、それは巨大な大失敗をすることになる可能性があります。
政党は、その構成員に関連するさまざまなトピックに関する一般的な感情を認識している必要があります。
政党とキャンペーンマネージャーは、感情分析を使用して、特定のトピックに関する一般市民の意見を見つけます。
彼らはこの目的のためにTwitterの感情分析を使用しています。 彼らは特定のトピックに関する人々のツイートからデータを取得し、それを分析して、反応が良かったかどうかを確認します。
Twitterの感情分析は、政党がキャンペーンや将来の戦略を計画する際にも役立ちます。 一般の方の意見を効率よく理解することができます。
カスタマーエクスペリエンス
企業は感情分析を使用して、顧客のレビューもチェックします。 多くの人は直接レビューをしたり、ソーシャルメディアに意見を投稿したりしません。
感情分析を通じて、企業は特定の製品のレビューや顧客の意見をオンラインでチェックして、気に入ったかどうかを確認できます。
顧客に素晴らしい体験を提供することは、どの企業にとっても不可欠です。 そのため、企業はさまざまな戦略を採用して、顧客が自分たちをどのように認識しているか、顧客が自分たちの製品やサービスについてどう思っているかを確認しています。
顧客の意見を聞いた後、組織は製品を改善する必要があるかどうかも判断できます。
製品が肯定的な反応を得ていない場合、組織はその製品の販売を停止するか、改善する可能性があります。 これらすべてが、顧客体験の向上につながります。
競争力のある分析
あなたの製品やサービスに対する顧客の視点を見つけることとは別に、感情分析を通して競合他社の製品に対する顧客の意見を見つけることもできます。
これは、企業が競合他社が正しく行っていることと、競合他社がどこで間違いを犯しているのかを理解するのに役立ちます。 このように、彼らはそれに応じて自分自身を適応させることができます。
たとえば、競合他社の特定の製品が特定の欠点のために悪いレビューを受けていることがわかった場合、その欠点なしに同様の製品をリリースできます。
感情分析は、この点で強力なツールです。
自動車、製造、ホスピタリティ、食品など、さまざまな業界の組織がこの目的でこのテクノロジーを使用しています（または使用できます）。
感情分析を行う方法は？
Pythonベースの感情分析を行うには複数の方法があります。
- オープンソースライブラリの使用
- APIの使用
どちらにも利点があります。
オープンソースライブラリの使用
オープンソースライブラリを使用すると、実装したい手法を自由に使用できます。 ただし、ハードウェアもインストールする必要がある場合があるため、多くのリソースが必要になります。
また、感情分析のPythonコードが大量に必要になるため、非常に複雑になる可能性があります。 ゼロから始めると、モデルのトレーニングにも多くのデータが必要になります。
また、多くのエラーが発生する可能性があるため、テストに大きく依存する必要があります。 オープンソースライブラリにも急な学習曲線があります。
APIの使用
Saas APIを使用することは、多くのリソースを持っていない人（データサイエンティスト、ハードウェアなどのチーム）にとってより良いオプションのように思えます。 さらに、機械学習とPythonについて学習している場合は、最初にAPIから始める必要があります。
SaasAPIを使用して感情分析モデルを作成することも簡単です。 これらのAPIは、感情分析モデルの作成と実装のタスクを簡素化するために作成されています。
したがって、これらの製品を始めるのにそれほど困難に直面することはありません。 この目的で使用できるAPIはたくさんあります。
APIを使用して感情分析を行う方法は？
感情分析APIを使用している場合、感情分析のPythonコードを大量に作成する必要はありません。 一部のAPIでは、コードなしで感情分析を実行することもできます。
感情分析を実行するためにほとんどのAPIで実行する必要がある手順は次のとおりです。
- アカウントを作成する
- Python SDKをインストールします（JSON統合が有効になっていることを確認してください）
- 特定のコードセットを記述します（コードはAPIによって異なります）
- 分析する必要のあるテキストをコピーして貼り付けます
- 結果を見る
APIごとに異なるPythonコードのセットを作成する必要があるため、この目的のためにAPIとそのドキュメントを徹底的に確認する必要があります。 APIを使用してTwitterの感情分析を実行することもできます。
感情分析モデルを作成する方法は？
これで感情分析の方法がわかりましたが、自動化する場合はどうでしょうか。
商品レビューの感情分析のみを実行したい場合、分析を自動化する方が効率的ではないでしょうか。
この目的のために、感情分析モデルを作成する必要があります。
感情分析モデルは、同様のテキストを分析し、それらのパフォーマンスを定期的に向上させることができます。 これは、実生活での機械学習の優れた例です。
感情分析を適切に実行する方法をモデルに教えたら、後で多くの労力を費やす必要はありません。
APIを使用している場合は、いくつかのモデルを使用できます。 ただし、特定の種類のテキストのグループをチェックするためのデータモデルを自分で開発することもできます。
たとえば、感情分析モデルでホテルのレビューを確認できる場合、ニュース記事を効果的に分析することはできません。
分析を行う準備はできましたか？
感情分析は、データの世界でPythonと機械学習を使用できる多くの方法の1つです。 大企業から小さなホテルまで、多くの人がすでにこの強力なテクノロジーを使用しています。 機械学習とAIについて学ぶことにワクワクする場合は、IIIT-Bの機械学習認定コースをチェックして、実践的なハンズオンワークショップ、ケーススタディ、プロジェクトなどをお楽しみください。
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