¿Cómo hacer análisis de sentimientos de Twitter sin codificar?
What is sentiment analysis?
El análisis de sentimientos es el proceso de determinar si una pieza de datos muestra una actitud positiva, negativa o neutral hacia un tema.En resumen, el análisis de sentimientos revela el sentimiento detrás de un texto.La experiencia del usuario, las respuestas de la encuesta y las revisiones de productos son aplicaciones frecuentes de la misma.
Debido a la naturaleza evolutiva del aprendizaje profundo, la capacidad de los algoritmos para analizar el texto se mejora en gran medida.Los algoritmos avanzados de inteligencia artificial, cuando se usan correctamente, son herramientas valiosas para una investigación detallada.
El análisis de sentimientos combina el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje automático (ML) para traducir el idioma que las personas usan para generar automáticamente información clave.
En solo 3 pasos efectivos, puede aplicar análisis de sentimientos a los datos de Twitter sin siquiera codificar.
Análisis de sentimientos de Twitter sin codificar
Paso 1: Definir categorías de sentimientos
El paso principal es configurar todos los desencadenantes de sentimientos comunes para definir las categorías en las que se puede clasificar cada tweet.
Para un análisis efectivo de sentimientos de los datos de Twitter, es importante tener las etiquetas correctas.Para entrenar un modelo de IA, encuentre etiquetas de sentimientos genéricos como positivas, negativas y neutrales.
Luego, profundice para encontrar etiquetas para cada una de estas emociones, como Happy, Intermed y Positivamente emocionadas.Por otro lado, establezca decepción, tristeza o ira por las etiquetas negativas.
Paso 2: Encuentre los datos para cada formulario
El siguiente paso es encontrar los datos correctos de la minería de datos de Twitter.Una herramienta eficiente de análisis de sentimientos de tweet puede aceptar diferentes formas de datos, incluidos texto, PDF e imágenes.
Puede usar la API de inferencia para integrar su modelo ML para predecir el sentimiento.Inicialmente necesitará al menos dos etiquetas diferentes y 20 puntos de datos para entrenar el modelo.Dependiendo de sus requisitos, siempre puede manipular la clasificación para obtener el análisis de sentimientos de Twitter deseado.
Paso 3: Explore los resultados
Finalmente, debe explorar los resultados obtenidos por un modelo de IA que utiliza PNL (procesamiento del lenguaje natural) para predecir el sentimiento de tweets individuales o todo el conjunto de datos.
Por ejemplo, si hay un tweet específico sobre un restaurante que dice, me encanta su comida, el proyecto de análisis de sentimientos detectará la palabra "amor" y la clasificará como comentarios positivos.
Nuevamente, todos estos resultados deben almacenarse en las hojas de Google y separarse por fecha.Luego puede crear un gráfico para obtener una tendencia visual del análisis de sentimientos de sus tweets.
Preguntas frecuentes
1. ¿Qué tipo de algoritmos utiliza el análisis de sentimientos de Twitter?
Existen varios tipos de algoritmos que se pueden aplicar al análisis de sentimientos de los datos de Twitter.Algunos de los algoritmos más efectivos son las máquinas de vectores de soporte (SVM), las redes neuronales recurrentes (RNN), las redes neuronales convolucionales (CNN), el bosque aleatorio, los bayes ingenuos y la memoria a corto plazo (LSTM).
2. ¿Cómo realizar análisis de sentimientos en Python Twitter?
El aprendizaje automático de análisis de sentimientos de Twitter en Python se realiza en tres pasos principales.Primero, el cliente de API de Twitter está autorizado, y luego enviando una solicitud GET a la API de Twitter (Tweepy), puede obtener tweets potenciales.Finalmente, todos los puntos de datos (en este caso, tweets) se analizan para clasificarlos como positivos, negativos o neutrales.
3. ¿Cómo usar Naive Bayes para el análisis de sentimientos de Twitter?
Según el algoritmo Naive Bayes, el conjunto de datos de análisis de sentimientos de Twitter se clasifica de acuerdo con la probabilidad de una categoría específica asignada al texto.Lo hace mediante el uso de las probabilidades conjuntas de palabras y clases en el análisis.Sin embargo, el algoritmo considera que cada palabra es independiente de los demás.
4. ¿Cómo realizar análisis de sentimientos?
Como su nombre indica, el análisis de sentimientos es un método de procesamiento del lenguaje natural bajo el aprendizaje profundo, donde cualquier texto o imagen puede indicar el sentimiento detrás de él.Por ejemplo, el análisis de sentimientos de los datos de Twitter se realiza capacitando un gran conjunto de datos sobre palabras positivas, negativas y neutrales comúnmente utilizadas.Estas palabras clave se pueden usar para predecir el sentimiento completo de una oración a través de métodos de análisis de sentimientos.