Python Kullanarak Duygu Analizi: Uygulamalı Bir Kılavuz

Çok uluslu bir şirket yönettiğinizi ve yüz binlerce müşteriniz olduğunu hayal edin.

Yakın zamanda bir ürün piyasaya sürdünüz ve insanların onun hakkında ne düşündüğünü görmek istiyorsunuz. Sen ne yapardın?

Ürün incelemelerinizi kontrol edersiniz, ancak inceleme sayısı binlerce olduğunda oldukça telaşlı olabilir.

Duygu analizini uygulayacağınız yer burasıdır.

Duygu analizi nedir ve neden önemlidir? Ve nasıl kullanılır? Bu soruları bu ayrıntılı makalede cevaplayacağız.

AI kurslarını dünyanın en iyi üniversitelerinden çevrimiçi öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Öğrenmek için okumaya devam edin.

Duygu Analizi nedir?

Duygu Analizi, doğal dilde yazılmış belirli bir metin parçasından görüşleri çıkaran otomatik teknikleri ifade eder.

Başka bir deyişle, duygu analizi, belirli bir metin parçasının olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığını öğrenir.

Yapay zeka ve makine öğreniminin bir parçasıdır ve birçok endüstride kullanım alanı bulur. İşletmeler için ilgi çekici NLP uygulamalarından biridir.

Örneğin, bir tweet'in 'Bu adam çöp' yazdığını varsayalım, makinenin tweet'in olumsuz olduğunu anlamasını istersiniz.

Belirli bir metnin olumlu olup olmadığını okuyarak çabucak anlayabilirsiniz, ancak okunacak içerik sayısı çok fazla olduğunda görev zorlaşır.

Bu yüzden duygu analizi popülerdir.

Okuyun: Diğer ilginç makine öğrenimi proje fikirlerine göz atın.

Duygu analizi nasıl çalışır?

Aşağıdaki iki cümlenin duygusunu nasıl anlarsınız:

• O ağaç çirkin
• O çiçek güzel kokuyor

Bunu anahtar kelimelere odaklanarak yaparsınız: çirkin ve güzel. İlk cümlenin olumsuz olduğunu biliyorsunuz çünkü 'çirkin'den bahsediyor. Aynı şey ikinci cümle için de geçerli.

Bir makine de benzer şekilde duygu analizi yapar. Ona pozitif ve negatif anahtar kelimeleri nasıl tespit edeceğini öğretirsiniz ve diğer kelimelerden kurtulur.

Bu çok fazla gibi görünebilir, ancak bir kez bir duygu analizi modeli oluşturduğunuzda, sizin için zor olmayacaktır.

Duygu Analizi Uygulamaları

Daha önce de belirttiğimiz gibi, duygu analizi birden fazla sektörde yaygındır. İşte kullanımlarından bazı örnekler:

Siyasi Kampanyalar

Siyasi partiler için kamuoyunu yakından tanımak çok önemlidir. Bir siyasi parti, halkın belirli bir konu hakkında ne düşündüğünü bilmiyorsa, devasa bir gaf yapabilir.

Siyasi partiler, seçmenleriyle ilgili farklı konulardaki genel duyarlılığın farkında olmalıdır.

Siyasi partiler ve kampanya yöneticileri, genel halkın belirli konulardaki görüşlerini öğrenmek için duygu analizini kullanır.

Bu amaçla Twitter duygu analizini kullanırlar. İnsanların belirli bir konudaki tweetlerinden verileri alırlar ve yanıtın harika olup olmadığını görmek için analiz ederler.

Twitter duygu analizi, siyasi partilere kampanyalarını ve gelecek stratejilerini planlamalarında da yardımcı olabilir. Halkın görüşlerini verimli bir şekilde anlamalarını sağlar.

Müşteri deneyimi

Şirketler, müşteri incelemelerini de kontrol etmek için duyarlılık analizini kullanır. Birçok kişi doğrudan bir inceleme yapmaz ve görüşlerini sosyal medyada yayınlar.

Duyarlılık analizi sayesinde şirketler, belirli bir ürünün incelemelerini ve müşterilerinin beğenilerini beğenip beğenmediklerini görmek için çevrimiçi görüşlerini kontrol edebilir.

Müşterilere harika bir deneyim sunmak her şirket için hayati önem taşır. Bu nedenle işletmeler, müşterilerinin kendilerini nasıl algıladıklarını ve müşterilerinin ürün veya hizmetleri hakkında ne düşündüklerini görmek için farklı stratejiler kullanır.

Müşterilerin görüşlerini öğrendikten sonra kuruluş, ürününü geliştirmesi gerekip gerekmediğini de anlayabilir.

Bir ürün olumlu bir yanıt almıyorsa, kuruluş onu satmayı bırakabilir veya geliştirebilir. Bütün bunlar müşteri deneyimini geliştirmeye yol açar.

Rekabet Analizi

Müşterinin ürünlerinize ve hizmetlerinize bakış açısını öğrenmenin yanı sıra, duygu analizi yoluyla rakiplerinizin ürünleri hakkındaki görüşlerini de öğrenebilirsiniz.

Şirketlerin, rakiplerinin neyi doğru yaptığını ve rakiplerinin nerede hata yaptığını anlamalarına yardımcı olur. Bu şekilde kendilerini buna göre uyarlayabilirler.

Örneğin, rakibinizin belirli bir ürününün belirli bir dezavantajdan dolayı kötü yorumlar aldığını öğrenirseniz, bu dezavantaj olmadan benzer bir ürünü piyasaya sürebilirsiniz.

Duygu analizi bu konuda güçlü bir araçtır.

Otomotiv, imalat, konaklama, gıda ve diğerleri dahil olmak üzere farklı sektörlerdeki kuruluşlar bu teknolojiyi bu amaç için kullanıyor (veya kullanabilir).

Duygu Analizi nasıl yapılır?

Python tabanlı duygu analizi yapmanın birden çok yolu vardır:

• Açık kaynak kitaplıkları kullanma
• API kullanma

Her ikisinin de avantajları var.

Açık Kaynak Kitaplıklarını Kullanma

Açık kaynak kitaplıklarla, uygulamak istediğiniz teknikleri kullanma özgürlüğüne sahipsiniz. Ancak, çok fazla kaynağa ihtiyaç duyarlar çünkü sizin de bazı donanımları kurmanız gerekebilir.

Ve çok karmaşık hale gelebilirler çünkü çok fazla duygu analizi python koduna ihtiyacınız olacak. Sıfırdan başladığınızda, modelinizi eğitmek için de çok fazla veriye ihtiyacınız olacak.

Ayrıca, çok fazla hatayla karşılaşabileceğiniz için teste büyük ölçüde güvenmeniz gerekecektir. Açık kaynak kitaplıkları ile de dik bir öğrenme eğrisi var.

API kullanma

Bir Saas API kullanmak, çok fazla kaynağa sahip olmayanlar için (veri bilimcilerden oluşan bir ekip, donanım vb.) daha iyi bir seçenek gibi görünebilir. Ayrıca, makine öğrenimi ve Python hakkında öğreniyorsanız, önce bir API ile başlamalısınız.

Saas API ile bir duygu analizi modeli oluşturmak da basittir. Bu API'ler, bir duygu analizi modeli oluşturma ve uygulama görevini basitleştirmek için yapılmıştır.

Böylece bu ürünlere başlarken çok fazla zorluk çekmeyeceksiniz. Bu amaçla kullanabileceğiniz birçok API vardır.

API'ler ile Duygu Analizi Nasıl Yapılır?

Bir duygu analizi API'si kullandığınızda, çok fazla duygu analizi python kodu yazmanız gerekmez. Bazı API'ler, herhangi bir kod olmadan da duygu analizi yapmanızı sağlar.

Duygu analizi gerçekleştirmek için çoğu API ile izlemeniz gereken adımlar şunlardır:

• Hesap oluştur
• Python SDK'yı kurun (JSON entegrasyonunun etkinleştirildiğinden emin olun)
• Belirli bir kod kümesi yazın (kod API'ler arasında farklılık gösterir)
• Analiz etmeniz gereken metni kopyalayın/yapıştırın
• sonuçları görün

Her API, yazmanız gerekebilecek farklı bir python kodu seti gerektirir, bu nedenle API'yi ve belgelerini bu amaç için iyice kontrol etmelisiniz. API'ler yardımıyla Twitter duygu analizi de yapabilirsiniz.

Duygu Analizi Modeli Nasıl Oluşturulur?

Artık duygu analizi yapmayı biliyorsunuz, peki ya bunu otomatikleştirmek istiyorsanız?

Yalnızca ürün incelemeleri için duyarlılık analizi yapmak istediğinizi varsayalım, analizi otomatikleştirmek daha verimli olmaz mı?

Bu amaçla, bir duygu analizi modeli oluşturmanız gerekecektir.

Bir duygu analizi modeli, benzer metinleri analiz edebilir ve performanslarını düzenli olarak iyileştirebilir. Gerçek hayatta makine öğrenimine harika bir örnek.

Bir modele duygu analizinin nasıl düzgün bir şekilde gerçekleştirileceğini öğrettikten sonra, daha sonra fazla çaba harcamanıza gerek kalmayacak.

Bir API kullanıyorsanız, üzerinde çalışabileceğiniz bazı modeller elde edersiniz. Ancak, belirli bir metin grubunu kontrol etmek için veri modellerini kendiniz de geliştirebilirsiniz.

Örneğin, duygu analizi modeliniz otel incelemelerini kontrol edebiliyorsa, haber makalelerini etkili bir şekilde analiz edemez.

Biraz Analiz yapmaya hazır mısınız?

Duygu analizi, veri dünyasında Python ve makine öğrenimini kullanmanın birçok yolundan biridir. Büyük şirketlerden küçük otellere kadar pek çok kişi bu güçlü teknolojiyi zaten kullanıyor. Makine öğrenimi ve yapay zeka hakkında bilgi edinmek sizi heyecanlandırıyorsa, IIIT-B'den Makine öğrenimi sertifika kursumuza göz atın ve pratik uygulamalı atölye çalışmaları, vaka çalışmaları, projeler ve daha fazlasının keyfini çıkarın.

Ayrıca, Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saatlik zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve AI'daki Yönetici PG Programına göz atın. , IIIT-B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.