كيف تفعل تحليل معنويات تويتر دون الترميز؟

What is sentiment analysis?

تحليل المعنويات هو عملية تحديد ما إذا كان جزء من البيانات يظهر موقفًا إيجابيًا أو سلبيًا أو محايدًا تجاه موضوع ما.باختصار ، يكشف تحليل المشاعر عن الشعور خلف نص من النص.تعتبر تجربة المستخدم ، وردود المسح ، ومراجعات المنتجات كلها تطبيقات متكررة لها.

نظرًا للطبيعة المتطورة للتعلم العميق ، يتم تعزيز قدرة الخوارزميات على تحليل النص بشكل كبير.خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ، عند استخدامها بشكل صحيح ، هي أدوات قيمة للبحث التفصيلي.

يجمع تحليل المشاعر بين معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) لترجمة اللغة التي يستخدمها الأشخاص لإنشاء رؤى رئيسية تلقائيًا.

في 3 خطوات فعالة فقط ، يمكنك تطبيق تحليل المعنويات على بيانات Twitter دون حتى الترميز.

تحليل معنويات تويتر دون الترميز

الخطوة 1: تحديد فئات المشاعر

الخطوة الرئيسية هي إعداد جميع مشغلات المشاعر الشائعة لتحديد الفئات التي يمكن تصنيف كل تغريدة.

لتحليل المشاعر الفعالة لبيانات Twitter ، من المهم أن يكون لديك الملصقات الصحيحة.لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي ، ابحث عن ملصقات مشاعر عامة مثل الإيجابية والسلبية والمحايدة.

بعد ذلك ، حفر أعمق للعثور على ملصقات لكل من هذه المشاعر ، مثل السعادة والمهتم والمتحمس بشكل إيجابي.من ناحية أخرى ، وضع خيبة الأمل أو الحزن أو الغضب على الملصقات السلبية.

الخطوة 2: ابحث عن البيانات لكل نموذج

والخطوة التالية هي العثور على البيانات الصحيحة من تعدين بيانات Twitter.يمكن لأداة تحليل معنويات التغريد الفعالة قبول أشكال مختلفة من البيانات ، بما في ذلك النص ، PDFs والصور.

يمكنك استخدام واجهة برمجة تطبيقات الاستدلال لدمج نموذج ML الخاص بك للتنبؤ بالمشاعر.ستحتاج في البداية إلى ملصقتين مختلفتين على الأقل و 20 نقطة بيانات لتدريب النموذج.اعتمادًا على متطلباتك ، يمكنك دائمًا التعامل مع التصنيف للحصول على تحليل معنويات Twitter المطلوب.

الخطوة 3: استكشف النتائج

أخيرًا ، تحتاج إلى استكشاف النتائج التي تم الحصول عليها بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم NLP (معالجة اللغة الطبيعية) للتنبؤ بمشاعر التغريدات الفردية أو مجموعة البيانات بأكملها.

على سبيل المثال ، إذا كانت هناك تغريدة محددة حول مطعم يقول ، فأنا أحب طعامهم ، وسوف يكتشف مشروع تحليل المشاعر كلمة "الحب" وتصنيفها على أنها ردود فعل إيجابية.

مرة أخرى ، يجب تخزين كل هذه النتائج في أوراق Google وفصلها حسب التاريخ.يمكنك بعد ذلك إنشاء مخطط للحصول على اتجاه مرئي لتحليل المشاعر للتغريدات الخاصة بك.

أسئلة مكررة

1. ما نوع الخوارزميات التي يستخدمها تحليل مشاعر Twitter؟

هناك عدة أنواع من الخوارزميات التي يمكن تطبيقها على تحليل المشاعر لبيانات Twitter.بعض الخوارزميات الأكثر فعالية هي آلات المتجهات الداعمة (SVMs) ، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ، والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ، والغابات العشوائية ، والبايز الساذجة ، والذاكرة طويلة الأجل طويلة الأجل (LSTMS).

2. كيفية إجراء تحليل المشاعر في بيثون تويتر؟

يتم التعلم الآلي لمشاعر Twitter في Python في ثلاث خطوات رئيسية.أولاً ، يتم تفويض عميل API على Twitter ، ثم عن طريق إرسال طلب Get to Twitter API (Tweepy) ، يمكنك جلب التغريدات المحتملة.أخيرًا ، يتم تحليل جميع نقاط البيانات (في هذه الحالة ، التغريدات) لتصنيفها على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة.

3. كيفية استخدام Bayes الساذجة لتحليل مشاعر تويتر؟

وفقًا لخوارزمية Bayes الساذجة ، يتم تصنيف مجموعة بيانات تحليل Twitter Sentiment وفقًا لاحتمال تعيين فئة محددة للنص.يفعل ذلك باستخدام احتمالات المفصل للكلمات والفئات في التحليل.ومع ذلك ، فإن الخوارزمية تعتبر كل كلمة مستقلة عن الآخرين.

4. كيفية إجراء تحليل المشاعر؟

كما يوحي الاسم ، فإن تحليل المشاعر هو طريقة معالجة اللغة الطبيعية تحت التعلم العميق ، حيث يمكن لأي نص أو صورة أن تشير إلى الشعور وراءه.على سبيل المثال ، يتم تحليل المعنويات لبيانات Twitter عن طريق تدريب مجموعة بيانات كبيرة على كلمات إيجابية وسلبية ومحايدة شائعة الاستخدام.يمكن بعد ذلك استخدام هذه الكلمات الرئيسية للتنبؤ بالشعور الكامل للجمل من خلال طرق تحليل المشاعر.