شروع با تحلیل احساسات

تحلیل احساسات فرآیند شناسایی و استخراج نظرات، نگرش ها و احساسات بیان شده در یک متن است. این به یک ابزار ضروری در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) تبدیل شده است و در برنامه های کاربردی مختلفی مانند تجزیه و تحلیل رسانه های اجتماعی، تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری و تحقیقات بازار استفاده می شود.

پایتون یک زبان برنامه نویسی محبوب است که برای تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین استفاده می شود. این مجموعه گسترده ای از کتابخانه ها و ابزارهایی دارد که تجزیه و تحلیل احساسات را برای مبتدیان قابل دسترس می کند. در این مقاله به نحوه شروع تحلیل احساسات در پایتون می پردازیم.

درک تحلیل احساسات

قبل از ورود به کد، ضروری است که بدانیم تحلیل احساسات چیست و چگونه کار می کند. تحلیل احساسات شامل تجزیه و تحلیل یک سند متنی و تعیین احساسات بیان شده در آن است. این احساسات می تواند مثبت، منفی یا خنثی باشد.

برای انجام تحلیل احساسات، ابتدا باید انجام دهیم پیش پردازش داده‌های متنی با حذف کلمات توقف، ریشه‌یابی و واژه‌سازی. پس از پیش پردازش، می‌توانیم از الگوریتم‌های مختلفی برای طبقه‌بندی متن در دسته‌های احساسی مختلف استفاده کنیم.

نصب کتابخانه های مورد نیاز

پایتون کتابخانه های زیادی دارد که می توانند به ما در انجام تحلیل احساسات کمک کنند. برخی از محبوب ترین کتابخانه ها NLTK، TextBlob، spaCy و VADER هستند. شما می توانید این کتابخانه ها را با استفاده از pip که مدیریت بسته پیش فرض پایتون است نصب کنید. به عنوان مثال، برای نصب NLTK، دستور زیر را در ترمینال خود اجرا کنید:

pip install nltk

بارگیری و پیش پردازش داده ها

پس از نصب کتابخانه‌های مورد نیاز، می‌توانیم داده‌ها را در پایتون بارگذاری کنیم و آن‌ها را پیش پردازش کنیم. پیش‌پردازش شامل حذف کلمات توقف، ریشه‌یابی و واژه‌سازی است. کلمات Stop کلمات رایجی هستند که هیچ معنایی ندارند، مانند “the”، “is”، “a” و غیره. ریشه کردن شامل کاهش کلمات به شکل پایه آنها است، مانند “running” به “run”. Lemmatization شامل تقلیل کلمات به شکل فرهنگ لغت آنها، مانند “رفت” به “رفتن” است.

انجام تحلیل احساسات

هنگامی که داده ها از قبل پردازش شدند، می توانیم تجزیه و تحلیل احساسات را روی آن انجام دهیم. می‌توانیم از الگوریتم‌های مختلفی برای طبقه‌بندی متن در دسته‌های احساسی مختلف استفاده کنیم. برخی از محبوب ترین الگوریتم ها عبارتند از Naive Bayes، SVM و Logistic Regression.

ارزیابی نتایج

پس از انجام تحلیل احساسات، باید نتایج را ارزیابی کنیم تا صحت مدل خود را مشخص کنیم. ما می توانیم از معیارهای مختلفی مانند دقت، فراخوانی و امتیاز F1 برای ارزیابی عملکرد مدل خود استفاده کنیم.

نتیجه

تجزیه و تحلیل احساسات ابزار قدرتمندی است که می تواند به ما در درک احساسات بیان شده در یک سند متنی کمک کند. پایتون کتابخانه ها و ابزارهای زیادی دارد که تجزیه و تحلیل احساسات را برای مبتدیان قابل دسترسی می کند. با دنبال کردن مراحل بالا، می توانید تحلیل احساسات در پایتون را شروع کرده و تجزیه و تحلیل داده های متنی را شروع کنید.

ممنون که خواندید… هفته خوبی داشته باشید.