Analisi del sentimento usando Python: una guida pratica

Immagina di gestire una multinazionale e di avere centinaia di clienti.

Hai lanciato di recente un prodotto e vuoi vedere cosa ne pensano le persone. Cosa faresti?

Dovresti controllare le recensioni dei tuoi prodotti, ma quando il numero di recensioni è in migliaia, può diventare piuttosto frenetico.

È qui che implementeresti l'analisi del sentimento.

Che cos'è l'analisi del sentimento e perché è importante? E come si usa? Risponderemo a queste domande in questo articolo dettagliato.

Impara i corsi di intelligenza artificiale online dalle migliori università del mondo. Guadagna master, Executive PGP o programmi di certificazione avanzati per accelerare la tua carriera.

Continuate a leggere per scoprirlo.

Cos'è l'analisi del sentimento?

L'analisi del sentimento si riferisce alle tecniche automatizzate che estraggono le opinioni da uno specifico pezzo di testo scritto in linguaggio naturale.

In altre parole, l'analisi del sentimento rileva se il particolare pezzo di testo è positivo, negativo o neutro.

Fa parte dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico e trova usi in molti settori. È una delle interessanti applicazioni NLP per le aziende.

Ad esempio, supponiamo che un tweet dica "Quest'uomo è spazzatura", vorresti che la macchina capisse che il tweet è negativo.

Mentre puoi capire rapidamente se un particolare testo è positivo o meno leggendolo, quando il numero di contenuti da leggere è enorme, il compito diventa impegnativo.

Ecco perché l'analisi del sentimento è popolare.

Leggi: Scopri altre idee interessanti per progetti di apprendimento automatico.

Come funziona l'analisi del sentimento?

Come capiresti il ​​sentimento delle seguenti due frasi:

• Quell'albero è brutto
• Quel fiore ha un buon profumo

Lo faresti concentrandoti sulle parole chiave: brutto e bello. Sai che la prima frase è negativa perché menziona "brutto". Lo stesso vale per la seconda frase.

Allo stesso modo, una macchina esegue l'analisi del sentimento. Gli insegni come individuare le parole chiave positive e negative e si sbarazza delle altre parole.

Potrebbe sembrare molto, ma una volta creato un modello di analisi del sentimento, non sarà difficile per te.

Applicazioni dell'Analisi del Sentimento

Come accennato in precedenza, l'analisi del sentiment è prevalente in più settori. Ecco alcuni esempi dei suoi usi:

Campagne politiche

Capire l'opinione pubblica è fondamentale per i partiti politici. Se un partito politico non sa cosa pensa il pubblico su un particolare argomento, può finire per commettere un errore colossale.

I partiti politici devono essere consapevoli del sentimento generale su diversi argomenti relativi ai loro collegi elettorali.

I partiti politici e i responsabili della campagna utilizzano l'analisi del sentimento per scoprire l'opinione del pubblico in generale su argomenti specifici.

Usano l'analisi del sentimento di Twitter per questo scopo. Prendono i dati dai tweet delle persone su un argomento specifico e li analizzano per vedere se la risposta è stata ottima o meno.

L'analisi del sentiment di Twitter può aiutare i partiti politici a pianificare le loro campagne e anche le strategie future. Consente loro di comprendere in modo efficiente l'opinione del pubblico in generale.

Esperienza del cliente

Le aziende utilizzano anche l'analisi del sentiment per controllare le recensioni dei clienti. Molte persone non danno direttamente una recensione e pubblicano le loro opinioni sui social media.

Attraverso l'analisi del sentiment, le aziende possono controllare le recensioni di un particolare prodotto e l'opinione dei propri clienti online per vedere se gli piace o no.

Offrire ai clienti un'esperienza eccezionale è vitale per qualsiasi azienda. Ecco perché le aziende utilizzano strategie diverse per vedere come i loro clienti li percepiscono e cosa pensano i loro clienti dei loro prodotti o servizi.

Dopo aver scoperto l'opinione dei clienti, l'organizzazione può anche capire se ha bisogno di migliorare il proprio prodotto o meno.

Se un prodotto non riceve una risposta positiva, l'organizzazione potrebbe smettere di venderlo o migliorarlo. Tutto ciò porta a migliorare l'esperienza del cliente.

Analisi competitiva

Oltre a scoprire il punto di vista del cliente sui tuoi prodotti e servizi, puoi anche scoprire la sua opinione sui prodotti della concorrenza attraverso l'analisi del sentiment.

Aiuta le aziende a capire cosa sta facendo bene la concorrenza e dove sta commettendo errori. In questo modo possono adattarsi di conseguenza.

Ad esempio, se scopri che un prodotto specifico del tuo concorrente sta ricevendo recensioni negative a causa di un particolare inconveniente, puoi rilasciare un prodotto simile senza tale inconveniente.

L'analisi del sentimento è uno strumento potente in questo senso.

Organizzazioni di diversi settori, tra cui automobilistico, manifatturiero, alberghiero, alimentare e molti altri, utilizzano (o possono utilizzare) questa tecnologia per questo scopo.

Come eseguire l'analisi del sentimento?

Esistono diversi modi per eseguire l'analisi del sentimento basata su Python:

• Utilizzo di librerie open source
• Utilizzo di un'API

Entrambi hanno i loro vantaggi.

Utilizzo di librerie open source

Con le librerie open source, hai l'indipendenza di utilizzare qualsiasi tecnica desideri implementare. Tuttavia, richiedono molte risorse perché potresti dover installare anche dell'hardware.

E possono diventare molto complicati perché avrai bisogno di molto codice Python per l'analisi dei sentimenti. Se inizi da zero, avrai bisogno di molti dati anche per addestrare il tuo modello.

Dovrai anche fare molto affidamento sui test perché potresti riscontrare molti errori. C'è anche una curva di apprendimento ripida con le librerie open source.

Utilizzo di un'API

L'utilizzo di un'API Saas può sembrare un'opzione migliore per coloro che non dispongono di molte risorse (un team di data scientist, hardware, ecc.). Inoltre, se stai imparando l'apprendimento automatico e Python, dovresti prima iniziare con un'API.

Anche la creazione di un modello di analisi del sentimento con un'API Saas è semplice. Queste API sono realizzate per semplificare l'attività di creazione e implementazione di un modello di analisi del sentimento.

Quindi non incontrerai molte difficoltà nell'iniziare con questi prodotti. Ci sono molte API che puoi usare per questo scopo.

Come eseguire l'analisi del sentimento con le API?

Quando si utilizza un'API di analisi del sentimento, non è necessario scrivere molto codice Python di analisi del sentimento. Alcune API ti consentono anche di eseguire l'analisi del sentiment senza alcun codice.

Ecco i passaggi che dovrai seguire con la maggior parte delle API per eseguire l'analisi del sentiment:

• Creare un account
• Installa Python SDK (assicurati che l'integrazione JSON sia abilitata)
• Scrivi un set di codice specifico (il codice differisce tra le API)
• Copia/incolla il testo che devi analizzare
• Guarda i risultati

Ogni API richiede un diverso set di codice Python che potresti dover scrivere, quindi dovresti controllare accuratamente l'API e la sua documentazione per questo scopo. Puoi anche eseguire l'analisi del sentiment di Twitter con l'aiuto delle API.

Come creare un modello di analisi del sentimento?

Ora sai come eseguire l'analisi del sentimento, ma cosa succede se vuoi automatizzarla?

Supponiamo di voler eseguire solo l'analisi del sentiment per le recensioni dei prodotti, non sarebbe più efficiente automatizzare l'analisi?

A tale scopo, sarà necessario creare un modello di analisi del sentimento.

Un modello di analisi del sentimento può analizzare testi simili e migliorarne regolarmente le prestazioni. È un ottimo esempio di apprendimento automatico nella vita reale.

Dopo aver insegnato a un modello come eseguire correttamente l'analisi del sentimento, non dovrai impegnarti molto in seguito.

Se stai utilizzando un'API, avrai alcuni modelli con cui lavorare. Tuttavia, puoi anche sviluppare tu stesso modelli di dati per controllare un tipo specifico di gruppo di testo.

Ad esempio, se il tuo modello di analisi del sentimento è in grado di controllare le recensioni degli hotel, non sarà in grado di analizzare gli articoli di notizie in modo efficace.

Pronto per fare un po' di analisi?

L'analisi del sentimento è uno dei tanti modi in cui puoi utilizzare Python e l'apprendimento automatico nel mondo dei dati. Dalle grandi aziende ai piccoli hotel, molti stanno già utilizzando questa potente tecnologia. Se l'apprendimento dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale ti entusiasma, dai un'occhiata al nostro corso di certificazione sull'apprendimento automatico di IIIT-B e goditi workshop pratici, casi di studio, progetti e altro ancora.

Inoltre, se sei interessato a saperne di più sull'apprendimento automatico, dai un'occhiata al programma Executive PG di IIIT-B e upGrad in Machine Learning e AI, progettato per i professionisti che lavorano e offre oltre 450 ore di formazione rigorosa, oltre 30 casi di studio e incarichi , status di Alumni IIIT-B, oltre 5 progetti pratici pratici e assistenza sul lavoro con le migliori aziende.