Analiza nastrojów za pomocą Pythona: praktyczny przewodnik

Wyobraź sobie, że prowadzisz międzynarodową firmę i masz mnóstwo klientów.

Niedawno wprowadziłeś na rynek produkt i chcesz zobaczyć, co ludzie o nim myślą. Co byś zrobił?

Sprawdzałbyś recenzje swoich produktów, ale gdy liczba recenzji jest w tysiącach, może być dość gorączkowo.

W tym miejscu zaimplementujesz analizę sentymentu.

Czym jest analiza sentymentu i dlaczego ma to znaczenie? A jak jest używany? Na te pytania odpowiemy w tym szczegółowym artykule.

Ucz się kursów AI online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Czytaj dalej, aby się dowiedzieć.

Co to jest analiza nastrojów?

Analiza sentymentu odnosi się do zautomatyzowanych technik, które wydobywają opinie z określonego fragmentu tekstu napisanego w języku naturalnym.

Innymi słowy, analiza sentymentu pozwala ustalić, czy dany fragment tekstu jest pozytywny, negatywny czy neutralny.

Jest częścią sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego i znajduje zastosowanie w wielu branżach. Jest to jedna z ciekawszych aplikacji NLP dla firm.

Załóżmy na przykład, że tweet mówi „Ten człowiek to śmieci”, chcesz, aby maszyna zorientowała się, że tweet jest negatywny.

Chociaż możesz szybko dowiedzieć się, czy dany tekst jest pozytywny, czy nie, czytając go, gdy liczba treści do przeczytania jest ogromna, zadanie staje się trudne.

Dlatego popularna jest analiza sentymentu.

Przeczytaj: Sprawdź inne ciekawe pomysły na projekty związane z uczeniem maszynowym.

Jak działa analiza sentymentu?

Jak rozpoznałbyś sentyment następujących dwóch zdań:

• To drzewo jest brzydkie
• Ten kwiat ładnie pachnie

Zrobiłbyś to, skupiając się na słowach kluczowych: brzydkie i ładne. Wiesz, że pierwsze zdanie jest przeczące, ponieważ mówi o „brzydkim”. To samo dotyczy drugiego zdania.

Maszyna podobnie robi analizę sentymentu. Uczysz go, jak rozpoznawać pozytywne i wykluczające słowa kluczowe, i pozbywa się innych słów.

Może się wydawać, że to dużo, ale po utworzeniu modelu analizy nastrojów nie będzie to dla Ciebie trudne.

Zastosowania analizy nastrojów

Jak wspomnieliśmy wcześniej, analiza sentymentu jest powszechna w wielu branżach. Oto kilka przykładów jego zastosowań:

Kampanie polityczne

Znajomość opinii publicznej ma kluczowe znaczenie dla partii politycznych. Jeśli partia polityczna nie wie, co opinia publiczna myśli na dany temat, może popełnić kolosalny błąd.

Partie polityczne muszą być świadome ogólnego nastawienia na różne tematy związane z ich okręgami wyborczymi.

Partie polityczne i kierownicy kampanii wykorzystują analizę nastrojów, aby poznać opinię ogółu społeczeństwa na określone tematy.

W tym celu wykorzystują analizę sentymentu na Twitterze. Pobierają dane z tweetów ludzi na określony temat i analizują je, aby zobaczyć, czy reakcja była świetna, czy nie.

Analiza nastrojów na Twitterze może pomóc partiom politycznym w planowaniu kampanii i przyszłych strategii. Pozwala im skutecznie zrozumieć opinię ogółu społeczeństwa.

Doświadczenie klienta

Firmy wykorzystują również analizę sentymentu do sprawdzania opinii klientów. Wiele osób nie wystawia recenzji bezpośrednio i publikuje swoje opinie w mediach społecznościowych.

Dzięki analizie sentymentu firmy mogą sprawdzić recenzje danego produktu, a także opinie swoich klientów w Internecie, aby sprawdzić, czy im się to podoba, czy nie.

Zapewnienie klientom wspaniałych doświadczeń jest niezbędne dla każdej firmy. Dlatego przedsiębiorstwa stosują różne strategie, aby zobaczyć, jak postrzegają ich klienci i co myślą o ich produktach lub usługach.

Po zapoznaniu się z opinią klientów organizacja może również dowiedzieć się, czy musi ulepszyć swój produkt, czy nie.

Jeśli produkt nie otrzyma pozytywnej reakcji, organizacja może przestać go sprzedawać lub ulepszyć. Wszystko to prowadzi do poprawy obsługi klienta.

Analiza konkurencji

Oprócz poznania perspektywy klienta na Twoje produkty i usługi, możesz również poznać jego opinię na temat produktów konkurencji poprzez analizę sentymentu.

Pomaga firmom zrozumieć, co konkurencja robi dobrze i gdzie popełnia błędy. W ten sposób mogą się odpowiednio dostosować.

Na przykład, jeśli dowiesz się, że konkretny produkt konkurencji otrzymuje złe recenzje z powodu określonej wady, możesz wypuścić podobny produkt bez tej wady.

Analiza nastrojów jest w tym zakresie potężnym narzędziem.

Organizacje z różnych branż, w tym motoryzacyjnej, produkcyjnej, hotelarskiej, spożywczej i wielu innych, używają (lub mogą używać) tej technologii w tym celu.

Jak wykonać analizę nastrojów?

Istnieje wiele sposobów na analizę sentymentu w oparciu o Pythona:

• Korzystanie z bibliotek open-source
• Korzystanie z API

Oba mają swoje zalety.

Korzystanie z bibliotek open source

Dzięki bibliotekom typu open source masz niezależność w korzystaniu z dowolnych technik, które chcesz zaimplementować. Wymagają jednak dużo zasobów, ponieważ może być również konieczne zainstalowanie sprzętu.

I mogą się bardzo skomplikować, ponieważ będziesz potrzebować dużo kodu Pythona do analizy sentymentów. Gdy zaczniesz od zera, będziesz potrzebować również wielu danych do trenowania modelu.

Będziesz także musiał w dużym stopniu polegać na testowaniu, ponieważ możesz natknąć się na wiele błędów. Istnieje również stroma krzywa uczenia się z bibliotekami typu open source.

Korzystanie z API

Korzystanie z API Saas może wydawać się lepszą opcją dla tych, którzy nie mają wielu zasobów (zespół analityków danych, sprzęt itp.). Co więcej, jeśli uczysz się o uczeniu maszynowym i Pythonie, powinieneś zacząć od API.

Tworzenie modelu analizy sentymentu za pomocą Saas API jest również proste. Te interfejsy API mają na celu uproszczenie zadania tworzenia i implementowania modelu analizy sentymentu.

Więc nie będziesz miał trudności z rozpoczęciem pracy z tymi produktami. Istnieje wiele interfejsów API, których możesz użyć do tego celu.

Jak przeprowadzić analizę nastrojów za pomocą interfejsów API?

Kiedy używasz interfejsu API do analizy nastrojów, nie musisz pisać dużej ilości kodu do analizy nastrojów w Pythonie. Niektóre interfejsy API umożliwiają również przeprowadzanie analizy nastrojów bez żadnego kodu.

Oto kroki, które należy wykonać w przypadku większości interfejsów API, aby przeprowadzić analizę nastrojów:

• Utwórz konto
• Zainstaluj pakiet SDK Pythona (upewnij się, że integracja JSON jest włączona)
• Napisz określony zestaw kodu (kod różni się w zależności od API)
• Skopiuj/wklej tekst, który chcesz przeanalizować
• Zobacz wyniki

Każdy interfejs API wymaga innego zestawu kodu Pythona, który może być potrzebny do napisania, dlatego w tym celu należy dokładnie sprawdzić interfejs API i jego dokumentację. Możesz również przeprowadzić analizę sentymentu na Twitterze za pomocą interfejsów API.

Jak stworzyć model analizy nastrojów?

Teraz wiesz, jak przeprowadzić analizę sentymentu, ale co, jeśli chcesz ją zautomatyzować?

Załóżmy, że chcesz przeprowadzać tylko analizę sentymentu dla recenzji produktów, czy nie byłoby bardziej wydajne zautomatyzowanie analizy?

W tym celu będziesz musiał stworzyć model analizy sentymentu.

Model analizy sentymentu może analizować podobne teksty i regularnie poprawiać ich wydajność. To świetny przykład uczenia maszynowego w prawdziwym życiu.

Kiedy już nauczysz model, jak prawidłowo przeprowadzać analizę sentymentu, nie będziesz musiał później wkładać zbyt wiele wysiłku.

Jeśli korzystasz z interfejsu API, otrzymasz kilka modeli do pracy. Możesz jednak również samodzielnie opracować modele danych do sprawdzania określonego rodzaju grupy tekstu.

Na przykład, jeśli Twój model analizy nastrojów może sprawdzać recenzje hoteli, nie będzie w stanie skutecznie analizować artykułów z wiadomościami.

Gotowy do analizy?

Analiza nastrojów to jeden z wielu sposobów wykorzystania Pythona i uczenia maszynowego w świecie danych. Wiele firm korzysta już z tej potężnej technologii, od dużych korporacji po małe hotele. Jeśli ekscytuje Cię nauka o uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, sprawdź nasz kurs certyfikacyjny uczenia maszynowego z IIIT-B i ciesz się praktycznymi warsztatami, studiami przypadków, projektami i nie tylko.

Ponadto, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź program PG dla kadry kierowniczej IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań , status absolwentów IIIT-B, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.