Анализ настроений с использованием Python: практическое руководство

Представьте, что вы управляете транснациональной компанией, и у вас сотни клиентов.

Вы недавно запустили продукт и хотите узнать, что о нем думают люди. Что бы ты сделал?

Вы бы проверили обзоры своих продуктов, но когда количество обзоров исчисляется тысячами, это может стать довольно беспокойным.

Вот где вы должны реализовать анализ настроений.

Что такое анализ настроений и почему это важно? И как это используется? Ответим на эти вопросы в этой подробной статье.

Изучайте онлайн-курсы по искусственному интеллекту в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Читай дальше что бы узнать.

Что такое анализ настроений?

Анализ настроений относится к автоматизированным методам, которые извлекают мнения из определенного фрагмента текста, написанного на естественном языке.

Другими словами, анализ настроений определяет, является ли конкретный фрагмент текста положительным, отрицательным или нейтральным.

Это часть искусственного интеллекта и машинного обучения, и она находит применение во многих отраслях. Это одно из интересных приложений НЛП для бизнеса.

Например, предположим, что твит гласит: «Этот человек — мусор», и вы хотите, чтобы машина поняла, что твит отрицательный.

Хотя вы можете быстро выяснить, является ли конкретный текст положительным или нет, прочитав его, когда количество контента для чтения огромно, задача становится сложной.

Вот почему так популярен анализ настроений.

Читайте: ознакомьтесь с другими интересными идеями проектов машинного обучения.

Как работает анализ настроений?

Как бы вы определили настроение следующих двух предложений:

• Это дерево уродливое
• Этот цветок приятно пахнет

Вы бы сделали это, сосредоточившись на ключевых словах: уродливые и милые. Вы знаете, что первое предложение отрицательное, потому что в нем упоминается «уродливый». То же самое касается второго предложения.

Точно так же машина выполняет анализ настроений. Вы учите его определять положительные и отрицательные ключевые слова, и он избавляется от остальных слов.

Это может показаться большим, но как только вы создадите модель анализа настроений, это не составит для вас труда.

Приложения анализа настроений

Как мы упоминали ранее, анализ настроений широко распространен во многих отраслях. Вот несколько примеров его использования:

Политические кампании

Понимание общественного мнения имеет решающее значение для политических партий. Если политическая партия не знает, что общественность думает по той или иной теме, она может совершить колоссальную ошибку.

Политические партии должны быть в курсе общих настроений по различным темам, касающимся их избирателей.

Политические партии и руководители кампаний используют анализ настроений, чтобы узнать мнение широкой общественности по конкретным темам.

Для этого они используют анализ настроений в Твиттере. Они берут данные из твитов людей по определенной теме и анализируют их, чтобы увидеть, был ли отклик хорошим или нет.

Анализ настроений в Твиттере может помочь политическим партиям в планировании своих кампаний и будущих стратегий. Это позволяет им эффективно понимать мнение широкой общественности.

Опыт работы с клиентами

Компании также используют анализ настроений для проверки отзывов своих клиентов. Многие люди не дают отзыв напрямую и публикуют свое мнение в социальных сетях.

С помощью анализа настроений компании могут проверять отзывы о конкретном продукте, а также мнение своих клиентов в Интернете, чтобы понять, нравится он им или нет.

Предоставить клиентам отличный опыт жизненно важно для любой компании. Вот почему предприятия используют разные стратегии, чтобы узнать, как их воспринимают клиенты и что они думают об их продуктах или услугах.

Узнав мнение клиентов, организация также может выяснить, нужно ли ей улучшать свой продукт или нет.

Если продукт не получает положительного отклика, организация может прекратить его продавать или улучшить. Все это приводит к повышению качества обслуживания клиентов.

Конкурентный анализ

Помимо выяснения точки зрения клиента на ваши продукты и услуги, вы также можете узнать их мнение о продуктах вашего конкурента с помощью анализа настроений.

Это помогает компаниям понять, что их конкуренты делают правильно, а где допускают ошибки. Таким образом, они могут соответствующим образом адаптироваться.

Например, если вы обнаружите, что конкретный продукт вашего конкурента получает плохие отзывы из-за определенного недостатка, вы можете выпустить аналогичный продукт без этого недостатка.

Анализ настроений является мощным инструментом в этом отношении.

Организации различных отраслей, в том числе автомобильной, производственной, гостиничной, пищевой и многих других, используют (или могут использовать) эту технологию для этой цели.

Как провести анализ настроений?

Существует несколько способов проведения анализа настроений на основе Python:

• Использование библиотек с открытым исходным кодом
• Использование API

Оба они имеют свои преимущества.

Использование библиотек с открытым исходным кодом

С библиотеками с открытым исходным кодом у вас есть независимость в использовании любых методов, которые вы хотите реализовать. Однако они требуют много ресурсов, потому что вам, возможно, придется установить некоторое оборудование.

И они могут быть очень сложными, потому что вам понадобится много кода Python для анализа настроений. Поскольку вы начинаете с нуля, вам также потребуется много данных для обучения вашей модели.

Вам также придется сильно полагаться на тестирование, потому что вы можете столкнуться с множеством ошибок. С библиотеками с открытым исходным кодом также требуется крутая кривая обучения.

Использование API

Использование Saas API может показаться лучшим вариантом для тех, у кого не так много ресурсов (команда специалистов по данным, аппаратное обеспечение и т. д.). Более того, если вы изучаете машинное обучение и Python, вам следует начать с API.

Создать модель анализа настроений с помощью Saas API тоже просто. Эти API созданы для упрощения задачи создания и реализации модели анализа тональности.

Таким образом, вы не столкнетесь с большими трудностями в начале работы с этими продуктами. Для этой цели можно использовать множество API.

Как проводить анализ настроений с помощью API?

Когда вы используете API анализа тональности, вам не нужно писать много кода Python для анализа тональности. Некоторые API также позволяют выполнять анализ тональности без кода.

Вот шаги, которые вам нужно будет выполнить с большинством API для выполнения анализа тональности:

• Завести аккаунт
• Установите Python SDK (убедитесь, что включена интеграция JSON)
• Напишите определенный набор кода (код различается в зависимости от API)
• Скопируйте/вставьте текст, который необходимо проанализировать
• Посмотреть результаты

Для каждого API требуется свой набор кода Python, который вам может понадобиться написать, поэтому для этой цели вам следует тщательно проверить API и его документацию. Вы также можете выполнять анализ настроений в Твиттере с помощью API.

Как создать модель анализа настроений?

Теперь вы знаете, как проводить анализ настроений, но что, если вы хотите его автоматизировать?

Предположим, вы хотите выполнять анализ тональности только для отзывов о продуктах, не будет ли эффективнее автоматизировать анализ?

Для этого вам нужно будет создать модель анализа настроений.

Модель анализа настроений может анализировать похожие тексты и регулярно улучшать их производительность. Это отличный пример машинного обучения в реальной жизни.

После того, как вы научили модель правильно выполнять анализ настроений, вам не нужно будет прилагать много усилий в дальнейшем.

Если вы используете API, вы получите несколько моделей для работы. Однако вы также можете самостоятельно разработать модели данных для проверки определенного типа группы текста.

Например, если ваша модель анализа настроений может проверять отзывы об отелях, она не сможет эффективно анализировать новостные статьи.

Готовы сделать анализ?

Анализ настроений — один из многих способов использования Python и машинного обучения в мире данных. Многие, от крупных корпораций до небольших отелей, уже используют эту мощную технологию. Если вам интересно узнать о машинном обучении и искусственном интеллекте, ознакомьтесь с нашим сертификационным курсом по машинному обучению от IIIT-B и насладитесь практическими семинарами, примерами из практики, проектами и многим другим.

Кроме того, если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту, которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий. , статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.