使用 Python 進行情緒分析：動手指南

想像一下，您經營一家跨國公司，並且擁有數十萬客戶。

你最近推出了一個產品，你想看看人們對它的看法。 你會怎麼做？

您會檢查您的產品評論，但是當評論數量達到數千時，它會變得非常忙碌。

這就是您實施情緒分析的地方。

什麼是情緒分析以及它為什麼重要？ 它是如何使用的？ 我們將在這篇詳細的文章中回答這些問題。

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請仔細閱讀，找出答案。

什麼是情緒分析？

情感分析是指從用自然語言編寫的特定文本中提取意見的自動化技術。

換句話說，情緒分析會找出特定的文本片段是正面的、負面的還是中性的。

它是人工智能和機器學習的一部分，在許多行業都有用途。 它是企業有趣的 NLP 應用程序之一。

例如，假設一條推文說“這個人是垃圾”，您希望機器判斷這條推文是否定的。

雖然您可以通過閱讀來快速判斷特定文本是否是正面的，但當要閱讀的內容數量龐大時，這項任務就變得具有挑戰性。

這就是情緒分析很受歡迎的原因。

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情緒分析是如何工作的？

您如何判斷以下兩句話的情緒：

• 那棵樹好醜
• 那朵花好香

您可以通過關注關鍵字來做到這一點：醜陋和好。 你知道第一句話是否定的，因為它提到了“醜陋”。 第二句話也是如此。

機器同樣進行情緒分析。 你教它如何識別正面和負面的關鍵詞，它就會擺脫其他詞。

這可能看起來很多，但是一旦您創建了情緒分析模型，對您來說就不難了。

情緒分析的應用

正如我們之前提到的，情緒分析在多個行業中都很普遍。 以下是其用途的一些示例：

政治運動

掌握輿論對政黨至關重要。 如果一個政黨不知道公眾對某個特定話題的看法，它最終可能會犯下巨大的錯誤。

政黨必須了解與其選區相關的不同主題的普遍情緒。

政黨和競選經理使用情緒分析來了解公眾對特定主題的意見。

他們為此目的使用 Twitter 情緒分析。 他們從人們關於特定主題的推文中獲取數據並對其進行分析，以查看反應是否良好。

Twitter 情緒分析也可以幫助政黨規劃他們的競選活動和未來戰略。 它可以讓他們有效地了解公眾的意見。

客戶體驗

公司也使用情緒分析來檢查他們的客戶評論。 許多人不直接給出評論，而是在社交媒體上發表他們的意見。

通過情緒分析，公司可以在線查看特定產品的評論以及客戶的意見，以了解他們是否喜歡該產品。

為客戶提供出色的體驗對任何公司都至關重要。 這就是為什麼企業採用不同的策略來了解他們的客戶如何看待他們以及他們的客戶對他們的產品或服務的看法。

在了解了客戶的意見後，組織還可以確定是否需要改進其產品。

如果產品沒有得到積極響應，組織可能會停止銷售或改進它。 所有這些都有助於提升客戶體驗。

競爭分析

除了了解客戶對您的產品和服務的看法外，您還可以通過情緒分析了解他們對競爭對手產品的看法。

它可以幫助公司了解他們的競爭對手在哪些方面做得對，以及他們的競爭對手在哪裡犯了錯誤。 這樣，他們可以相應地調整自己。

例如，如果您發現競爭對手的特定產品由於特定缺陷而受到差評，您可以發布沒有該缺陷的類似產品。

情感分析是這方面的有力工具。

不同行業的組織，包括汽車、製造、酒店、食品和許多其他行業，正在為此目的使用（或可以使用）這項技術。

如何進行情緒分析？

有多種基於 Python 的情感分析方法：

• 使用開源庫
• 使用 API

兩者都有自己的優勢。

使用開源庫

使用開源庫，您可以獨立使用想要實現的任何技術。 但是，它們需要大量資源，因為您可能還必須安裝一些硬件。

而且它們可能會變得非常複雜，因為您需要大量的情感分析 Python 代碼。 當您從頭開始時，您還需要大量數據來訓練您的模型。

您還需要嚴重依賴測試，因為您可能會遇到很多錯誤。 開源庫也有一個陡峭的學習曲線。

使用 API

對於那些沒有很多資源（數據科學家團隊、硬件等）的人來說，使用 Saas API 似乎是一個更好的選擇。 此外，如果您正在學習機器學習和 Python，那麼您應該首先從 API 開始。

使用 Saas API 創建情緒分析模型也很簡單。 這些 API 旨在簡化創建和實施情緒分析模型的任務。

因此，您在開始使用這些產品時不會遇到太多困難。 您可以為此目的使用許多 API。

如何使用 API 進行情緒分析？

當您使用情緒分析 API 時，您不必編寫大量的情緒分析 Python 代碼。 一些 API 也允許您在沒有任何代碼的情況下執行情緒分析。

以下是大多數 API 執行情緒分析所需遵循的步驟：

• 創建一個帳戶
• 安裝 Python SDK（確保已啟用 JSON 集成）
• 編寫一組特定的代碼（API 之間的代碼不同）
• 複製/粘貼您需要分析的文本
• 查看結果

每個 API 都需要您可能需要編寫的一組不同的 Python 代碼，因此您應該為此目的徹底檢查 API 及其文檔。 您也可以藉助 API 執行 Twitter 情緒分析。

如何創建情緒分析模型？

現在您知道如何進行情緒分析了，但是如果您想自動化呢？

假設您只想對產品評論進行情感分析，自動化分析不是更有效嗎？

為此，您需要創建一個情緒分析模型。

情感分析模型可以分析相似的文本並定期提高其性能。 這是現實生活中機器學習的一個很好的例子。

一旦你教了一個模型如何正確地執行情緒分析，你以後就不需要付出太多的努力。

如果你使用 API，你會得到一些模型來使用。 但是，您也可以自己開發數據模型來檢查特定類型的文本組。

例如，如果您的情緒分析模型可以檢查酒店評論，它就無法有效地分析新聞文章。

準備好做一些分析了嗎？

情感分析是在數據世界中使用 Python 和機器學習的眾多方式之一。 從大公司到小型酒店，許多人已經在使用這項強大的技術。 如果學習機器學習和 AI 讓您感到興奮，請查看我們的 IIIT-B 機器學習認證課程，並享受實用的實踐研討會、案例研究、項目等。

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