การวิเคราะห์ความรู้สึกโดยใช้ Python: A Hands-on Guide

ลองนึกภาพว่าคุณเปิดบริษัทข้ามชาติ และคุณมีลูกค้าหลายแสนราย

คุณเพิ่งเปิดตัวผลิตภัณฑ์ และต้องการดูว่าผู้คนคิดอย่างไรกับผลิตภัณฑ์ดังกล่าว คุณจะทำอย่างไร?

คุณต้องตรวจสอบบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ของคุณ แต่เมื่อจำนวนบทวิจารณ์เป็นพัน อาจเป็นเรื่องที่ค่อนข้างวุ่นวาย

นั่นคือที่ที่คุณจะใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นคืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ และมันใช้อย่างไร? เราจะตอบคำถามเหล่านี้ในบทความโดยละเอียดนี้

เรียนรู้ หลักสูตร AI ออนไลน์ จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

การอ่านเพื่อหา.

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นคืออะไร?

การวิเคราะห์ความรู้สึกหมายถึงเทคนิคอัตโนมัติที่ดึงความคิดเห็นจากข้อความเฉพาะที่เขียนด้วยภาษาธรรมชาติ

กล่าวคือ การวิเคราะห์ความรู้สึกจะค้นหาว่าข้อความส่วนใดส่วนหนึ่งเป็นค่าบวก ค่าลบ หรือเป็นกลาง

เป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง และพบว่ามีประโยชน์ในหลายอุตสาหกรรม เป็นหนึ่งในแอพพลิเคชั่น NLP ที่น่าสนใจสำหรับธุรกิจ

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าทวีตบอกว่า 'คนนี้ขยะ' คุณต้องการให้เครื่องคิดออกว่าทวีตนั้นเป็นลบ

แม้ว่าคุณจะทราบได้อย่างรวดเร็วว่าข้อความใดเป็นค่าบวกหรือไม่โดยการอ่าน แต่เมื่อเนื้อหาที่จะอ่านมีจำนวนมหาศาล งานก็กลายเป็นเรื่องท้าทาย

นั่นคือเหตุผลที่การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเป็นที่นิยม

อ่าน: ดูแนวคิดโครงการแมชชีนเลิร์นนิงที่น่าสนใจอื่นๆ

การวิเคราะห์ความรู้สึกทำงานอย่างไร

คุณจะเข้าใจความรู้สึกของสองประโยคต่อไปนี้ได้อย่างไร:

• ต้นไม้นั้นน่าเกลียด
• ดอกนั้นก็หอมดีนะ

คุณจะทำได้โดยเน้นที่คำหลัก: น่าเกลียดและดี คุณรู้ว่าประโยคแรกเป็นประโยคปฏิเสธเพราะว่าประโยคนั้น 'น่าเกลียด' เช่นเดียวกับประโยคที่สอง

เครื่องจักรก็ทำการวิเคราะห์ความรู้สึกเช่นเดียวกัน คุณสอนวิธีระบุคำหลักเชิงบวกและเชิงลบ และกำจัดคำอื่นๆ

นี้อาจดูเหมือนมาก แต่เมื่อคุณได้สร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น มันจะไม่ยากสำหรับคุณ

การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นนั้นแพร่หลายในหลายอุตสาหกรรม นี่คือตัวอย่างการใช้งานบางส่วน:

แคมเปญทางการเมือง

การเข้าใจความคิดเห็นของประชาชนเป็นสิ่งสำคัญสำหรับพรรคการเมือง หากพรรคการเมืองไม่รู้ว่าประชาชนคิดอย่างไรเกี่ยวกับหัวข้อใดหัวข้อหนึ่ง พรรคการเมืองนั้นอาจทำผิดพลาดอย่างใหญ่หลวงได้

พรรคการเมืองจะต้องตระหนักถึงความรู้สึกทั่วไปในหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเลือกตั้งของตน

พรรคการเมืองและผู้จัดการหาเสียงใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเพื่อค้นหาความคิดเห็นของประชาชนทั่วไปในหัวข้อเฉพาะ

พวกเขาใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของ Twitter เพื่อจุดประสงค์นี้ พวกเขานำข้อมูลจากทวีตของผู้คนในหัวข้อเฉพาะและวิเคราะห์เพื่อดูว่ามีการตอบรับที่ดีหรือไม่

การวิเคราะห์ความรู้สึกของ Twitter สามารถช่วยพรรคการเมืองในการวางแผนแคมเปญและกลยุทธ์ในอนาคตได้เช่นกัน ช่วยให้เข้าใจความคิดเห็นของประชาชนทั่วไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประสบการณ์ลูกค้า

บริษัทต่างๆ ใช้การวิเคราะห์ความคิดเห็นเพื่อตรวจสอบบทวิจารณ์ของลูกค้าด้วย หลายคนไม่เขียนรีวิวโดยตรงและโพสต์ความคิดเห็นบนโซเชียลมีเดีย

ด้วยการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น บริษัทต่างๆ สามารถตรวจสอบบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์หนึ่งๆ รวมทั้งความคิดเห็นของลูกค้าทางออนไลน์เพื่อดูว่าพวกเขาชอบหรือไม่

การให้ประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมแก่ลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญสำหรับบริษัทใดๆ นั่นเป็นเหตุผลที่องค์กรต่างๆ ใช้กลยุทธ์ที่แตกต่างกันเพื่อดูว่าลูกค้ามีความรู้สึกอย่างไร และลูกค้าคิดอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของตน

หลังจากทราบความคิดเห็นของลูกค้าแล้ว องค์กรยังสามารถทราบได้ว่าจำเป็นต้องปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือไม่

หากผลิตภัณฑ์ไม่ได้รับการตอบรับที่ดี องค์กรอาจหยุดขายหรือปรับปรุงผลิตภัณฑ์ ทั้งหมดนี้นำไปสู่การยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า

การวิเคราะห์การแข่งขัน

นอกเหนือจากการค้นหามุมมองของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการของคุณ คุณยังสามารถค้นหาความคิดเห็นของพวกเขาเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคู่แข่งของคุณผ่านการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจว่าการแข่งขันของพวกเขากำลังทำอะไรอยู่ และตำแหน่งที่คู่แข่งทำผิดพลาด ด้วยวิธีนี้พวกเขาจึงสามารถปรับตัวได้ตามความเหมาะสม

ตัวอย่างเช่น หากคุณพบว่าผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่งของคู่แข่งของคุณได้รับการวิจารณ์ที่ไม่ดีเนื่องจากข้อเสียบางประการ คุณสามารถเผยแพร่ผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันโดยไม่มีข้อเสียนั้น

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในเรื่องนี้

องค์กรของอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงยานยนต์ การผลิต การบริการ อาหาร และอื่นๆ อีกมากมาย กำลังใช้ (หรือสามารถใช้) เทคโนโลยีนี้เพื่อจุดประสงค์นี้

วิเคราะห์ความรู้สึกอย่างไร?

มีหลายวิธีในการทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นโดยใช้ Python:

• การใช้ไลบรารีโอเพ่นซอร์ส
• การใช้ API

ทั้งสองคนมีข้อดีของตัวเอง

การใช้ไลบรารีโอเพ่นซอร์ส

ด้วยไลบรารีโอเพนซอร์ส คุณจะมีอิสระในการใช้เทคนิคใดๆ ก็ตามที่คุณต้องการนำไปใช้ อย่างไรก็ตาม ต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากเนื่องจากคุณอาจต้องติดตั้งฮาร์ดแวร์บางตัวด้วย

และอาจซับซ้อนได้มาก เพราะคุณจะต้องใช้โค้ดหลามสำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นจำนวนมาก เมื่อคุณเริ่มต้นจากศูนย์ คุณจะต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากสำหรับการฝึกโมเดลของคุณด้วย

คุณจะต้องพึ่งพาการทดสอบเป็นอย่างมาก เนื่องจากคุณอาจพบข้อผิดพลาดมากมาย มีช่วงการเรียนรู้ที่สูงชันกับไลบรารีโอเพ่นซอร์สเช่นกัน

การใช้ API

การใช้ Saas API อาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับผู้ที่มีทรัพยากรไม่มาก (ทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ฮาร์ดแวร์ ฯลฯ) ยิ่งไปกว่านั้น หากคุณกำลังเรียนรู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและ Python คุณควรเริ่มด้วย API ก่อน

การสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึกด้วย Saas API ก็ทำได้ง่ายเช่นกัน API เหล่านี้สร้างขึ้นเพื่อลดความซับซ้อนของงานในการสร้างและใช้งานแบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึก

ดังนั้นคุณจึงไม่มีปัญหาในการเริ่มต้นใช้ผลิตภัณฑ์เหล่านี้มากนัก มี API มากมายที่คุณสามารถใช้เพื่อจุดประสงค์นี้

จะทำการวิเคราะห์ความคิดเห็นด้วย API ได้อย่างไร

เมื่อคุณใช้ API การวิเคราะห์ความคิดเห็น คุณไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดหลามสำหรับการวิเคราะห์ความคิดเห็นจำนวนมาก API บางตัวให้คุณทำการวิเคราะห์ความรู้สึกโดยไม่ต้องใช้โค้ดใดๆ เช่นกัน

ต่อไปนี้คือขั้นตอนที่คุณต้องปฏิบัติตามด้วย API ส่วนใหญ่เพื่อทำการวิเคราะห์ความคิดเห็น:

• สร้างบัญชี
• ติดตั้ง Python SDK (ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเปิดใช้งานการรวม JSON แล้ว)
• เขียนชุดรหัสเฉพาะ (รหัสแตกต่างกันไปตาม API)
• คัดลอก/วางข้อความที่คุณต้องการวิเคราะห์
• เห็นผล

API แต่ละรายการต้องการชุดรหัสหลามที่แตกต่างกันซึ่งคุณอาจต้องเขียน ดังนั้นคุณควรตรวจสอบ API และเอกสารประกอบอย่างละเอียดเพื่อจุดประสงค์นี้ คุณสามารถทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของ Twitter ด้วยความช่วยเหลือของ API เช่นกัน

จะสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นได้อย่างไร?

ตอนนี้คุณรู้วิธีวิเคราะห์ความรู้สึกแล้ว แต่ถ้าคุณต้องการทำให้เป็นอัตโนมัติล่ะ

สมมติว่าคุณต้องการวิเคราะห์ความคิดเห็นสำหรับการรีวิวผลิตภัณฑ์เท่านั้น การวิเคราะห์อัตโนมัติจะมีประสิทธิภาพมากกว่าหรือไม่

เพื่อจุดประสงค์นี้ คุณจะต้องสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึก

โมเดลการวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถวิเคราะห์ข้อความที่คล้ายคลึงกันและปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างสม่ำเสมอ เป็นตัวอย่างที่ดีของการเรียนรู้ของเครื่องในชีวิตจริง

เมื่อคุณได้สอนรูปแบบการวิเคราะห์ความรู้สึกอย่างถูกต้องแล้ว คุณจะไม่ต้องพยายามมากในภายหลัง

หากคุณกำลังใช้ API คุณจะได้บางรุ่นที่จะใช้งานด้วย อย่างไรก็ตาม คุณยังสามารถพัฒนาโมเดลข้อมูลด้วยตัวเองเพื่อตรวจสอบกลุ่มข้อความเฉพาะประเภทได้

ตัวอย่างเช่น หากรูปแบบการวิเคราะห์ความรู้สึกของคุณสามารถตรวจสอบรีวิวโรงแรมได้ ก็จะวิเคราะห์บทความข่าวอย่างมีประสิทธิภาพไม่ได้

พร้อมที่จะทำการวิเคราะห์บ้างไหม?

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นหนึ่งในหลายๆ วิธีที่คุณสามารถใช้ Python และแมชชีนเลิร์นนิงในโลกของข้อมูล ตั้งแต่บริษัทใหญ่ไปจนถึงโรงแรมขนาดเล็ก หลายคนใช้เทคโนโลยีอันทรงพลังนี้อยู่แล้ว หากการเรียนรู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ทำให้คุณตื่นเต้น ลองดูหลักสูตรการรับรองแมชชีนเลิร์นนิงของเราจาก IIIT-B และสนุกไปกับเวิร์กช็อปภาคปฏิบัติ กรณีศึกษา โครงการ และอื่นๆ

นอกจากนี้ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's Executive PG Program ใน Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมอย่างเข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ , สถานะศิษย์เก่า IIIT-B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ