Análisis de sentimiento con Python: una guía práctica

Imagina que diriges una empresa multinacional y tienes miles de clientes.

Ha lanzado recientemente un producto y quiere ver qué piensa la gente de él. ¿Qué harías?

Verificaría las reseñas de sus productos, pero cuando el número de reseñas es de miles, puede volverse bastante agitado.

Ahí es donde implementaría el análisis de sentimientos.

¿Qué es el análisis de sentimientos y por qué es importante? ¿Y cómo se usa? Responderemos a estas preguntas en este artículo detallado.

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¿Qué es el Análisis de Sentimiento?

El análisis de sentimiento se refiere a las técnicas automatizadas que extraen las opiniones de un texto específico escrito en lenguaje natural.

En otras palabras, el análisis de sentimientos descubre si el texto en particular es positivo, negativo o neutral.

Es parte de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y encuentra usos en muchas industrias. Es una de las aplicaciones interesantes de PNL para empresas.

Por ejemplo, suponga que un tweet dice 'Este hombre es basura', querrá que la máquina descubra que el tweet es negativo.

Si bien puede averiguar rápidamente si un texto en particular es positivo o no al leerlo, cuando la cantidad de contenidos para leer es enorme, la tarea se vuelve desafiante.

Es por eso que el análisis de sentimientos es popular.

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¿Cómo funciona el análisis de sentimientos?

¿Cómo averiguarías el sentimiento de las siguientes dos oraciones?

• ese arbol es feo
• Esa flor huele bien

Lo haría centrándose en las palabras clave: feo y agradable. Sabes que la primera oración es negativa porque menciona 'feo'. Lo mismo ocurre con la segunda oración.

Una máquina hace un análisis de sentimiento similar. Le enseñas cómo detectar palabras clave positivas y negativas, y se deshace de las otras palabras.

Esto puede parecer mucho, pero una vez que haya creado un modelo de análisis de opiniones, no le resultará difícil.

Aplicaciones del Análisis de Sentimiento

Como mencionamos anteriormente, el análisis de sentimientos prevalece en múltiples industrias. Estos son algunos ejemplos de sus usos:

Campañas Políticas

Conocer la opinión pública es crucial para los partidos políticos. Si un partido político no sabe lo que piensa el público sobre un tema en particular, puede terminar cometiendo un error colosal.

Los partidos políticos deben ser conscientes del sentimiento general sobre diferentes temas relacionados con sus electores.

Los partidos políticos y los jefes de campaña utilizan el análisis de sentimientos para conocer la opinión del público en general sobre temas específicos.

Utilizan el análisis de sentimientos de Twitter para este propósito. Toman los datos de los tweets de las personas sobre un tema específico y los analizan para ver si la respuesta fue excelente o no.

El análisis de sentimientos de Twitter también puede ayudar a los partidos políticos a planificar sus campañas y estrategias futuras. Les permite comprender la opinión del público en general de manera eficiente.

Experiencia del cliente

Las empresas también utilizan el análisis de sentimientos para comprobar las opiniones de sus clientes. Muchas personas no dan una reseña directamente y publican sus opiniones en las redes sociales.

A través del análisis de sentimientos, las empresas pueden consultar las reseñas de un producto en particular, así como la opinión de sus clientes en línea para ver si les gusta o no.

Dar a los clientes una gran experiencia es vital para cualquier empresa. Es por eso que las empresas emplean diferentes estrategias para ver cómo las perciben sus clientes y qué piensan sus clientes de sus productos o servicios.

Después de conocer la opinión de los clientes, la organización también puede determinar si necesita mejorar su producto o no.

Si un producto no obtiene una respuesta positiva, la organización podría dejar de venderlo o mejorarlo. Todo esto conduce a mejorar la experiencia del cliente.

Análisis competitivo

Además de conocer la perspectiva del cliente sobre sus productos y servicios, también puede conocer su opinión sobre los productos de su competencia a través del análisis de sentimientos.

Ayuda a las empresas a comprender qué está haciendo bien su competencia y dónde está cometiendo errores. De esta manera, pueden adaptarse en consecuencia.

Por ejemplo, si descubre que un producto específico de su competidor está recibiendo malas críticas debido a un inconveniente en particular, puede lanzar un producto similar sin ese inconveniente.

El análisis de sentimiento es una herramienta poderosa en este sentido.

Organizaciones de diferentes industrias, incluyendo la automotriz, manufacturera, hotelera, alimenticia y muchas otras, están usando (o pueden usar) esta tecnología para este propósito.

¿Cómo hacer un Análisis de Sentimiento?

Hay múltiples formas de hacer un análisis de sentimientos basado en Python:

• Uso de bibliotecas de código abierto
• Usando una API

Ambos tienen sus ventajas.

Uso de bibliotecas de código abierto

Con las bibliotecas de código abierto, tiene la independencia de usar cualquier técnica que desee implementar. Sin embargo, requieren muchos recursos porque es posible que también deba instalar algún hardware.

Y pueden volverse muy complicados porque necesitará mucho código Python de análisis de sentimientos. A medida que comience desde cero, también necesitará una gran cantidad de datos para entrenar su modelo.

También deberá depender en gran medida de las pruebas porque es posible que encuentre muchos errores. También hay una curva de aprendizaje empinada con las bibliotecas de código abierto.

Usando una API

Usar una API Saas puede parecer una mejor opción para aquellos que no tienen muchos recursos (un equipo de científicos de datos, hardware, etc.). Además, si está aprendiendo sobre el aprendizaje automático y Python, primero debe comenzar con una API.

Crear un modelo de análisis de sentimientos con una API SaaS también es simple. Estas API están diseñadas para simplificar la tarea de crear e implementar un modelo de análisis de sentimientos.

Por lo tanto, no tendrá muchas dificultades para comenzar con estos productos. Hay muchas API que puede usar para este propósito.

¿Cómo hacer Análisis de Sentimiento con APIs?

Cuando utiliza una API de análisis de opiniones, no tiene que escribir mucho código Python de análisis de opiniones. Algunas API también le permiten realizar análisis de opinión sin ningún código.

Estos son los pasos que deberá seguir con la mayoría de las API para realizar un análisis de opinión:

• Crea una cuenta
• Instale el SDK de Python (asegúrese de que la integración JSON esté habilitada)
• Escriba un conjunto específico de código (el código difiere entre las API)
• Copia/pega el texto que necesitas analizar
• Ver los resultados

Cada API requiere un conjunto diferente de código python que quizás deba escribir, por lo que debe verificar la API y su documentación a fondo para este propósito. También puede realizar un análisis de sentimiento de Twitter con la ayuda de las API.

¿Cómo crear un modelo de análisis de sentimiento?

Ahora ya sabe cómo hacer un análisis de sentimientos, pero ¿qué sucede si desea automatizarlo?

Suponga que solo desea realizar un análisis de opinión para las revisiones de productos, ¿no sería más eficiente automatizar el análisis?

Para ello, deberá crear un modelo de análisis de sentimientos.

Un modelo de análisis de sentimientos puede analizar textos similares y mejorar su rendimiento regularmente. Es un gran ejemplo de aprendizaje automático en la vida real.

Una vez que le haya enseñado a un modelo cómo realizar un análisis de sentimientos correctamente, no necesitará esforzarse mucho más adelante.

Si está utilizando una API, obtendrá algunos modelos con los que trabajar. Sin embargo, también puede desarrollar modelos de datos usted mismo para verificar un tipo específico de grupo de texto.

Por ejemplo, si su modelo de análisis de opiniones puede consultar reseñas de hoteles, no podrá analizar artículos de noticias de forma eficaz.

¿Listo para hacer un análisis?

El análisis de sentimientos es una de las muchas formas en que puede usar Python y el aprendizaje automático en el mundo de los datos. Desde grandes corporaciones hasta pequeños hoteles, muchos ya están usando esta poderosa tecnología. Si le entusiasma aprender sobre el aprendizaje automático y la IA, consulte nuestro curso de certificación de aprendizaje automático de IIIT-B y disfrute de talleres prácticos, estudios de casos, proyectos y más.

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