使用 Python 进行情绪分析：动手指南

想象一下，您经营一家跨国公司，并且拥有数十万客户。

你最近推出了一个产品，你想看看人们对它的看法。 你会怎么做？

您会检查您的产品评论，但是当评论数量达到数千时，它会变得非常忙碌。

这就是您实施情绪分析的地方。

什么是情绪分析以及它为什么重要？ 它是如何使用的？ 我们将在这篇详细的文章中回答这些问题。

从世界顶级大学在线学习AI 课程。 获得硕士、Executive PGP 或高级证书课程以加快您的职业生涯。

请仔细阅读，找出答案。

什么是情绪分析？

情感分析是指从用自然语言编写的特定文本中提取意见的自动化技术。

换句话说，情绪分析会找出特定的文本片段是正面的、负面的还是中性的。

它是人工智能和机器学习的一部分，在许多行业都有用途。 它是企业有趣的 NLP 应用程序之一。

例如，假设一条推文说“这个人是垃圾”，您希望机器判断这条推文是否定的。

虽然您可以通过阅读来快速确定特定文本是否是正面的，但当要阅读的内容数量庞大时，任务就变得具有挑战性。

这就是情绪分析很受欢迎的原因。

阅读：查看其他有趣的机器学习项目创意。

情绪分析是如何工作的？

您如何判断以下两句话的情绪：

• 那棵树好丑
• 那朵花好香

您可以通过关注关键字来做到这一点：丑陋和好。 你知道第一句话是否定的，因为它提到了“丑陋”。 第二句话也是如此。

机器同样进行情绪分析。 你教它如何识别正面和负面的关键词，它就会摆脱其他词。

这可能看起来很多，但是一旦您创建了情绪分析模型，对您来说就不难了。

情绪分析的应用

正如我们之前提到的，情绪分析在多个行业中都很普遍。 以下是其用途的一些示例：

政治运动

掌握舆论对政党至关重要。 如果一个政党不知道公众对某个特定话题的看法，它最终可能会犯下巨大的错误。

政党必须了解与其选区相关的不同主题的普遍情绪。

政党和竞选经理使用情绪分析来了解公众对特定主题的意见。

他们为此目的使用 Twitter 情绪分析。 他们从人们关于特定主题的推文中获取数据并对其进行分析，以查看反应是否良好。

Twitter 情绪分析也可以帮助政党规划他们的竞选活动和未来战略。 它可以让他们有效地了解公众的意见。

客户体验

公司也使用情绪分析来检查他们的客户评论。 许多人不直接给出评论，而是在社交媒体上发表他们的意见。

通过情绪分析，公司可以在线查看特定产品的评论以及客户的意见，以了解他们是否喜欢它。

为客户提供出色的体验对任何公司都至关重要。 这就是为什么企业采用不同的策略来了解他们的客户如何看待他们以及他们的客户对他们的产品或服务的看法。

在了解了客户的意见后，组织还可以确定是否需要改进其产品。

如果产品没有得到积极响应，组织可能会停止销售或改进它。 所有这些都有助于提升客户体验。

竞争分析

除了了解客户对您的产品和服务的看法外，您还可以通过情绪分析了解他们对竞争对手产品的看法。

它可以帮助公司了解他们的竞争对手在哪些方面做得对，以及他们的竞争对手在哪里犯了错误。 这样，他们可以相应地调整自己。

例如，如果您发现竞争对手的特定产品由于特定缺陷而受到差评，您可以发布没有该缺陷的类似产品。

情感分析是这方面的有力工具。

不同行业的组织，包括汽车、制造、酒店、食品和许多其他行业，正在为此目的使用（或可以使用）这项技术。

如何进行情绪分析？

有多种基于 Python 的情感分析方法：

• 使用开源库
• 使用 API

两者都有自己的优势。

使用开源库

使用开源库，您可以独立使用想要实现的任何技术。 但是，它们需要大量资源，因为您可能还必须安装一些硬件。

而且它们可能会变得非常复杂，因为您需要大量的情感分析 Python 代码。 当您从头开始时，您还需要大量数据来训练您的模型。

您还需要严重依赖测试，因为您可能会遇到很多错误。 开源库也有一个陡峭的学习曲线。

使用 API

对于那些没有很多资源（数据科学家团队、硬件等）的人来说，使用 Saas API 似乎是一个更好的选择。 此外，如果您正在学习机器学习和 Python，那么您应该首先从 API 开始。

使用 Saas API 创建情绪分析模型也很简单。 这些 API 旨在简化创建和实施情绪分析模型的任务。

因此，您在开始使用这些产品时不会遇到太多困难。 您可以为此目的使用许多 API。

如何使用 API 进行情绪分析？

当您使用情绪分析 API 时，您不必编写大量的情绪分析 Python 代码。 一些 API 也允许您在没有任何代码的情况下执行情绪分析。

以下是大多数 API 执行情绪分析所需遵循的步骤：

• 创建一个帐户
• 安装 Python SDK（确保已启用 JSON 集成）
• 编写一组特定的代码（API 之间的代码不同）
• 复制/粘贴您需要分析的文本
• 查看结果

每个 API 都需要您可能需要编写的一组不同的 Python 代码，因此您应该为此目的彻底检查 API 及其文档。 您也可以借助 API 执行 Twitter 情绪分析。

如何创建情绪分析模型？

现在您知道如何进行情绪分析了，但是如果您想自动化呢？

假设您只想对产品评论进行情感分析，自动化分析不是更有效吗？

为此，您需要创建一个情绪分析模型。

情感分析模型可以分析相似的文本并定期提高其性能。 这是现实生活中机器学习的一个很好的例子。

一旦你教了一个模型如何正确地执行情绪分析，你以后就不需要付出太多的努力。

如果你使用 API，你会得到一些模型来使用。 但是，您也可以自己开发数据模型来检查特定类型的文本组。

例如，如果您的情绪分析模型可以检查酒店评论，它就无法有效地分析新闻文章。

准备好做一些分析了吗？

情感分析是在数据世界中使用 Python 和机器学习的众多方式之一。 从大公司到小型酒店，许多人已经在使用这项强大的技术。 如果学习机器学习和 AI 让您感到兴奋，请查看我们的 IIIT-B 机器学习认证课程，并享受实用的实践研讨会、案例研究、项目等。

此外，如果您有兴趣了解有关机器学习的更多信息，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的机器学习和 AI 执行 PG 计划，该计划专为工作专业人士设计，提供 450 多个小时的严格培训、30 多个案例研究和作业，IIIT-B 校友身份，5 个以上实用的实践顶点项目和顶级公司的工作协助。