Análise de sentimentos usando Python: um guia prático

Imagine que você administra uma empresa multinacional e tem milhares de clientes.

Você lançou recentemente um produto e quer ver o que as pessoas pensam dele. O que você faria?

Você verificaria suas avaliações de produtos, mas quando o número de avaliações chega a milhares, pode ficar bem agitado.

É aí que você implementaria a análise de sentimentos.

O que é análise de sentimento e por que isso importa? E como é usado? Responderemos a essas perguntas neste artigo detalhado.

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O que é a Análise de Sentimentos?

A Análise de Sentimento refere-se às técnicas automatizadas que extraem as opiniões de um texto específico escrito em linguagem natural.

Em outras palavras, a análise de sentimentos descobre se o texto específico é positivo, negativo ou neutro.

Faz parte da inteligência artificial e do aprendizado de máquina e encontra usos em muitos setores. É uma das aplicações de PNL interessantes para empresas.

Por exemplo, suponha que um tweet diga 'Este homem é um lixo', você gostaria que a máquina descobrisse que o tweet é negativo.

Embora você possa descobrir rapidamente se um determinado texto é positivo ou não lendo-o, quando o número de conteúdos a serem lidos é enorme, a tarefa se torna desafiadora.

É por isso que a análise de sentimentos é popular.

Leia: Confira outras ideias interessantes de projetos de aprendizado de máquina.

Como funciona a análise de sentimentos?

Como você descobriria o sentimento das duas frases a seguir:

• Essa árvore é feia
• Essa flor cheira bem

Você faria isso concentrando-se nas palavras-chave: feio e legal. Você sabe que a primeira frase é negativa porque menciona 'feio'. O mesmo vale para a segunda frase.

Uma máquina também faz a análise de sentimentos. Você o ensina a identificar palavras-chave positivas e negativas e ele se livra das outras palavras.

Isso pode parecer muito, mas depois de criar um modelo de análise de sentimentos, não será difícil para você.

Aplicações da Análise de Sentimentos

Como mencionamos anteriormente, a análise de sentimentos é predominante em vários setores. Aqui estão alguns exemplos de seus usos:

Campanhas políticas

Conhecer a opinião pública é crucial para os partidos políticos. Se um partido político não sabe o que o público pensa sobre um determinado assunto, pode acabar cometendo um erro colossal.

Os partidos políticos devem estar cientes do sentimento geral sobre os diferentes tópicos relacionados aos seus eleitores.

Partidos políticos e gerentes de campanha usam a análise de sentimentos para descobrir a opinião do público em geral sobre tópicos específicos.

Eles usam a análise de sentimentos do Twitter para esse fim. Eles pegam os dados dos tweets das pessoas sobre um tópico específico e os analisam para ver se a resposta foi ótima ou não.

A análise de sentimento do Twitter pode ajudar os partidos políticos a planejar suas campanhas e estratégias futuras também. Permite-lhes compreender a opinião do público em geral de forma eficiente.

Experiência do cliente

As empresas também usam a análise de sentimentos para verificar as avaliações de seus clientes. Muitas pessoas não dão uma avaliação diretamente e postam suas opiniões nas mídias sociais.

Por meio da análise de sentimentos, as empresas podem verificar as avaliações de um determinado produto, bem como a opinião de seus clientes online para ver se eles gostam ou não.

Proporcionar aos clientes uma ótima experiência é vital para qualquer empresa. É por isso que as empresas empregam estratégias diferentes para ver como seus clientes as percebem e o que seus clientes pensam de seus produtos ou serviços.

Depois de saber a opinião dos clientes, a organização também pode descobrir se precisa melhorar ou não seu produto.

Se um produto não está obtendo uma resposta positiva, a organização pode parar de vendê-lo ou melhorá-lo. Tudo isso leva a melhorar a experiência do cliente.

Analise competitiva

Além de descobrir a perspectiva do cliente sobre seus produtos e serviços, você também pode descobrir a opinião dele sobre os produtos de seu concorrente por meio da análise de sentimentos.

Ele ajuda as empresas a entender o que a concorrência está fazendo certo e onde a concorrência está cometendo erros. Dessa forma, eles podem se adaptar de acordo.

Por exemplo, se você descobrir que um produto específico de seu concorrente está recebendo críticas negativas por causa de uma desvantagem específica, você pode lançar um produto semelhante sem essa desvantagem.

A análise de sentimentos é uma ferramenta poderosa nesse sentido.

Organizações de diferentes setores, incluindo automotivo, manufatura, hotelaria, alimentação e muitos outros, estão usando (ou podem usar) essa tecnologia para esse fim.

Como fazer Análise de Sentimentos?

Existem várias maneiras de fazer análise de sentimento com base em python:

• Usando bibliotecas de código aberto
• Usando uma API

Ambos têm suas vantagens.

Usando bibliotecas de código aberto

Com bibliotecas de código aberto, você tem a independência de usar as técnicas que deseja implementar. No entanto, eles exigem muitos recursos porque você pode ter que instalar algum hardware também.

E eles podem ficar muito complicados porque você precisará de muito código python de análise de sentimentos. Ao começar do zero, você também precisará de muitos dados para treinar seu modelo.

Você também precisará confiar muito nos testes, pois poderá encontrar muitos erros. Há uma curva de aprendizado íngreme com bibliotecas de código aberto também.

Usando uma API

Usar uma API Saas pode parecer uma opção melhor para quem não tem muitos recursos (uma equipe de cientistas de dados, hardware, etc.). Além disso, se você está aprendendo sobre aprendizado de máquina e Python, deve começar com uma API primeiro.

Criar um modelo de análise de sentimentos com uma API Saas também é simples. Essas APIs são feitas para simplificar a tarefa de criar e implementar um modelo de análise de sentimentos.

Assim você não terá muita dificuldade em começar com esses produtos. Existem muitas APIs que você pode usar para essa finalidade.

Como fazer Análise de Sentimentos com APIs?

Ao usar uma API de análise de sentimento, você não precisa escrever muito código Python de análise de sentimento. Algumas APIs também permitem que você execute análises de sentimentos sem nenhum código.

Aqui estão as etapas que você precisará seguir com a maioria das APIs para realizar a análise de sentimentos:

• Crie a sua conta aqui
• Instale o SDK do Python (certifique-se de que a integração JSON esteja habilitada)
• Escreva um conjunto específico de código (o código difere entre as APIs)
• Copie/cole o texto que você precisa analisar
• Veja os resultados

Cada API requer um conjunto diferente de código python que você pode precisar escrever, portanto, verifique a API e sua documentação cuidadosamente para essa finalidade. Você também pode realizar a análise de sentimentos do Twitter com a ajuda de APIs.

Como criar um modelo de análise de sentimento?

Agora você sabe como fazer a análise de sentimentos, mas e se você quiser automatizá-la?

Suponha que você queira apenas realizar análises de sentimentos para análises de produtos, não seria mais eficiente automatizar a análise?

Para isso, você precisará criar um modelo de análise de sentimentos.

Um modelo de análise de sentimento pode analisar textos semelhantes e melhorar seu desempenho regularmente. É um ótimo exemplo de aprendizado de máquina na vida real.

Depois de ensinar um modelo a realizar a análise de sentimentos corretamente, você não precisará se esforçar muito mais tarde.

Se você estiver usando uma API, terá alguns modelos para trabalhar. No entanto, você também pode desenvolver modelos de dados para verificar um tipo específico de grupo de texto.

Por exemplo, se o seu modelo de análise de sentimentos puder verificar avaliações de hotéis, ele não poderá analisar artigos de notícias com eficiência.

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A análise de sentimentos é uma das muitas maneiras de usar o Python e o aprendizado de máquina no mundo dos dados. De grandes corporações a pequenos hotéis, muitos já estão usando essa poderosa tecnologia. Se aprender sobre aprendizado de máquina e IA o empolga, confira nosso curso de certificação de aprendizado de máquina do IIIT-B e desfrute de workshops práticos práticos, estudos de caso, projetos e muito mais.

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