Analyse des sentiments à l'aide de Python : un guide pratique

Imaginez que vous dirigez une entreprise multinationale et que vous avez des milliers de clients.

Vous avez récemment lancé un produit et vous voulez voir ce que les gens en pensent. Qu'est-ce que tu ferais?

Vous vérifieriez vos avis sur les produits, mais lorsque le nombre d'avis se compte en milliers, cela peut devenir assez mouvementé.

C'est là que vous mettriez en œuvre l'analyse des sentiments.

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments et pourquoi est-ce important ? Et comment est-il utilisé ? Nous répondrons à ces questions dans cet article détaillé.

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Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments fait référence aux techniques automatisées qui extraient les opinions d'un texte spécifique écrit en langage naturel.

En d'autres termes, l'analyse des sentiments détermine si le morceau de texte particulier est positif, négatif ou neutre.

Cela fait partie de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, et il trouve des utilisations dans de nombreuses industries. C'est l'une des applications PNL intéressantes pour les entreprises.

Par exemple, supposons qu'un tweet dise "Cet homme est un déchet", vous voudriez que la machine comprenne que le tweet est négatif.

Alors que vous pouvez rapidement déterminer si un texte particulier est positif ou non en le lisant, lorsque le nombre de contenus à lire est énorme, la tâche devient difficile.

C'est pourquoi l'analyse des sentiments est populaire.

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Comment fonctionne l'analyse des sentiments ?

Comment décririez-vous le sentiment des deux phrases suivantes :

• Cet arbre est moche
• Cette fleur sent bon

Vous le feriez en vous concentrant sur les mots-clés : laid et gentil. Vous savez que la première phrase est négative car elle mentionne "laid". Idem pour la deuxième phrase.

Une machine effectue de la même manière une analyse des sentiments. Vous lui apprenez à repérer les mots-clés positifs et négatifs, et il se débarrasse des autres mots.

Cela peut sembler beaucoup, mais une fois que vous avez créé un modèle d'analyse des sentiments, cela ne vous sera pas difficile.

Applications de l'analyse des sentiments

Comme nous l'avons mentionné précédemment, l'analyse des sentiments est répandue dans plusieurs secteurs. Voici quelques exemples de ses utilisations :

Campagnes politiques

Avoir une emprise sur l'opinion publique est crucial pour les partis politiques. Si un parti politique ne sait pas ce que le public pense d'un sujet particulier, il peut finir par commettre une erreur colossale.

Les partis politiques doivent être conscients du sentiment général sur différents sujets liés à leurs électeurs.

Les partis politiques et les directeurs de campagne utilisent l'analyse des sentiments pour connaître l'opinion du grand public sur des sujets spécifiques.

Ils utilisent l'analyse des sentiments de Twitter à cette fin. Ils prennent les données des tweets des gens sur un sujet spécifique et les analysent pour voir si la réponse a été bonne ou non.

L'analyse des sentiments sur Twitter peut également aider les partis politiques à planifier leurs campagnes et leurs stratégies futures. Il leur permet de comprendre efficacement l'opinion du grand public.

Expérience client

Les entreprises utilisent également l'analyse des sentiments pour vérifier les avis de leurs clients. Beaucoup de gens ne donnent pas d'avis directement et publient leurs opinions sur les réseaux sociaux.

Grâce à l'analyse des sentiments, les entreprises peuvent consulter les avis sur un produit particulier ainsi que l'opinion de leurs clients en ligne pour voir s'ils l'aiment ou non.

Offrir aux clients une excellente expérience est vital pour toute entreprise. C'est pourquoi les entreprises utilisent différentes stratégies pour voir comment leurs clients les perçoivent et ce que leurs clients pensent de leurs produits ou services.

Après avoir pris connaissance de l'opinion des clients, l'organisation peut également déterminer si elle doit ou non améliorer son produit.

Si un produit ne reçoit pas de réponse positive, l'organisation peut cesser de le vendre ou l'améliorer. Tout cela contribue à améliorer l'expérience client.

Analyse compétitive

En plus de connaître le point de vue du client sur vos produits et services, vous pouvez également connaître son opinion sur les produits de votre concurrent grâce à l'analyse des sentiments.

Il aide les entreprises à comprendre ce que leurs concurrents font bien et où leurs concurrents font des erreurs. De cette façon, ils peuvent s'adapter en conséquence.

Par exemple, si vous découvrez qu'un produit spécifique de votre concurrent reçoit de mauvaises critiques en raison d'un inconvénient particulier, vous pouvez lancer un produit similaire sans cet inconvénient.

L'analyse des sentiments est un outil puissant à cet égard.

Des organisations de différentes industries, notamment l'automobile, la fabrication, l'hôtellerie, l'alimentation et bien d'autres, utilisent (ou peuvent utiliser) cette technologie à cette fin.

Comment faire une Analyse de Sentiment ?

Il existe plusieurs façons d'effectuer une analyse des sentiments basée sur Python :

• Utilisation de bibliothèques open source
• Utiliser une API

Les deux ont leurs avantages.

Utilisation de bibliothèques open source

Avec les bibliothèques open source, vous avez l'indépendance d'utiliser les techniques que vous souhaitez implémenter. Cependant, ils nécessitent beaucoup de ressources car vous devrez peut-être également installer du matériel.

Et ils peuvent devenir très compliqués car vous aurez besoin de beaucoup de code python d'analyse des sentiments. Lorsque vous partez de zéro, vous aurez également besoin de beaucoup de données pour former votre modèle.

Vous devrez également vous fier fortement aux tests, car vous pourriez rencontrer de nombreuses erreurs. Il y a aussi une courbe d'apprentissage abrupte avec les bibliothèques open source.

Utiliser une API

Utiliser une API Saas peut sembler une meilleure option pour ceux qui n'ont pas beaucoup de ressources (une équipe de data scientists, du matériel, etc.). De plus, si vous vous renseignez sur l'apprentissage automatique et Python, vous devez d'abord commencer par une API.

La création d'un modèle d'analyse des sentiments avec une API Saas est également simple. Ces API sont conçues pour simplifier la tâche de création et de mise en œuvre d'un modèle d'analyse des sentiments.

Vous n'aurez donc pas beaucoup de difficulté à démarrer avec ces produits. Il existe de nombreuses API que vous pouvez utiliser à cette fin.

Comment faire de l'analyse des sentiments avec les API ?

Lorsque vous utilisez une API d'analyse des sentiments, vous n'avez pas besoin d'écrire beaucoup de code Python d'analyse des sentiments. Certaines API vous permettent également d'effectuer une analyse des sentiments sans aucun code.

Voici les étapes que vous devrez suivre avec la plupart des API pour effectuer une analyse des sentiments :

• Créer un compte
• Installez le SDK Python (Assurez-vous que l'intégration JSON est activée)
• Écrire un ensemble de code spécifique (le code diffère selon les API)
• Copiez/collez le texte que vous devez analyser
• Voir les résultats

Chaque API nécessite un ensemble différent de code python que vous devrez peut-être écrire, vous devez donc vérifier soigneusement l'API et sa documentation à cette fin. Vous pouvez également effectuer une analyse des sentiments Twitter à l'aide d'API.

Comment créer un modèle d'analyse des sentiments ?

Vous savez maintenant comment effectuer une analyse des sentiments, mais que se passe-t-il si vous souhaitez l'automatiser ?

Supposons que vous souhaitiez uniquement effectuer une analyse des sentiments pour les avis sur les produits, ne serait-il pas plus efficace d'automatiser l'analyse ?

Pour cela, vous devrez créer un modèle d'analyse des sentiments.

Un modèle d'analyse des sentiments peut analyser des textes similaires et améliorer régulièrement leurs performances. C'est un excellent exemple d'apprentissage automatique dans la vie réelle.

Une fois que vous avez appris à un modèle comment effectuer correctement l'analyse des sentiments, vous n'aurez plus besoin de faire beaucoup d'efforts par la suite.

Si vous utilisez une API, vous obtiendrez des modèles avec lesquels travailler. Cependant, vous pouvez également développer vous-même des modèles de données pour vérifier un type spécifique de groupe de texte.

Par exemple, si votre modèle d'analyse des sentiments peut vérifier les avis sur les hôtels, il ne pourra pas analyser efficacement les articles de presse.

Prêt à faire une analyse ?

L'analyse des sentiments est l'une des nombreuses façons d'utiliser Python et l'apprentissage automatique dans le monde des données. Des grandes entreprises aux petits hôtels, beaucoup utilisent déjà cette puissante technologie. Si l'apprentissage de l'apprentissage automatique et de l'IA vous passionne, consultez notre cours de certification d'apprentissage automatique de l'IIIT-B et profitez d'ateliers pratiques, d'études de cas, de projets et plus encore.

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