Comment faire l'analyse du sentiment Twitter sans codage?

What is sentiment analysis?

L'analyse des sentiments est le processus de détermination si un élément de données montre une attitude positive, négative ou neutre envers un sujet.En bref, l'analyse des sentiments révèle le sentiment derrière un morceau de texte.L'expérience utilisateur, les réponses à l'enquête et les avis sur les produits en sont toutes des applications fréquentes.

En raison de l'évolution de la nature de l'apprentissage en profondeur, la capacité des algorithmes à analyser le texte est considérablement améliorée.Les algorithmes avancés de l'intelligence artificielle, lorsqu'ils sont utilisés correctement, sont des outils précieux pour des recherches détaillées.

L'analyse des sentiments combine le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique (ML) pour traduire le langage que les gens utilisent pour générer automatiquement des informations clés.

Dans seulement 3 étapes efficaces, vous pouvez appliquer une analyse des sentiments aux données Twitter sans même coder.

Analyse du sentiment Twitter sans codage

Étape 1: Définir les catégories de sentiment

L'étape principale consiste à configurer tous les déclencheurs du sentiment commun pour définir les catégories dans lesquelles chaque tweet peut être classé.

Pour une analyse efficace des sentiments des données Twitter, il est important d'avoir les bonnes étiquettes.Pour entraîner un modèle d'IA, trouvez des étiquettes de sentiment génériques telles que positives, négatives et neutres.

Ensuite, creusez plus profondément pour trouver des étiquettes pour chacune de ces émotions, telles que heureuses, intéressées et positivement excitées.D'un autre côté, définissez la déception, la tristesse ou la colère pour les étiquettes négatives.

Étape 2: Trouvez les données de chaque formulaire

L'étape suivante consiste à trouver les bonnes données de l'exploration de données Twitter.Un outil efficace d'analyse des sentiments de tweet peut accepter différentes formes de données, y compris le texte, les PDF et les images.

Vous pouvez utiliser l'API d'inférence pour intégrer votre modèle ML pour prédire le sentiment.Vous aurez initialement besoin d'au moins deux étiquettes différentes et 20 points de données pour former le modèle.Selon vos exigences, vous pouvez toujours manipuler la classification pour obtenir l'analyse de sentiment Twitter souhaité.

Étape 3: Explorez les résultats

Enfin, vous devez explorer les résultats obtenus par un modèle d'IA qui utilise la NLP (traitement du langage naturel) pour prédire le sentiment des tweets individuels ou l'ensemble de données.

Par exemple, s'il y a un tweet spécifique sur un restaurant qui dit, j'aime leur nourriture, le projet d'analyse des sentiments détectera le mot «amour» et le classera comme une rétroaction positive.

Encore une fois, tous ces résultats doivent être stockés dans Google Sheets et séparés par date.Vous pouvez ensuite créer un graphique pour obtenir une tendance visuelle de l'analyse des sentiments de vos tweets.

Questions fréquemment posées

1. Quels types d'algorithmes l'analyse des sentiments Twitter utilisent-ils?

Il existe plusieurs types d'algorithmes qui peuvent être appliqués à l'analyse des sentiments des données Twitter.Certains des algorithmes les plus efficaces sont les machines à vecteurs de support (SVM), les réseaux de neurones récurrents (RNN), les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), la forêt aléatoire, les Bayes naïfs et la mémoire à long terme (LSTMS).

2. Comment effectuer l'analyse des sentiments dans Python Twitter?

Analyse des sentiments Twitter L'apprentissage automatique à Python se fait en trois étapes principales.Tout d'abord, le client de l'API Twitter est autorisé, puis en envoyant une demande GET à l'API Twitter (Tweepy), vous pouvez récupérer des tweets potentiels.Enfin, tous les points de données (dans ce cas, les tweets) sont analysés pour les classer positifs, négatifs ou neutres.

3. Comment utiliser Naive Bayes pour l'analyse des sentiments Twitter?

Selon l'algorithme naïf de Bayes, l'ensemble de données d'analyse des sentiments Twitter est classé en fonction de la probabilité d'une catégorie spécifique attribuée au texte.Il le fait en utilisant les probabilités conjointes des mots et des classes dans l'analyse.Cependant, l'algorithme considère chaque mot indépendant des autres.

4. Comment effectuer une analyse des sentiments?

Comme son nom l'indique, l'analyse des sentiments est une méthode de traitement du langage naturel sous l'apprentissage en profondeur, où tout texte ou image peut indiquer le sentiment derrière.Par exemple, l'analyse des sentiments des données Twitter est effectuée en formant un grand ensemble de données sur les mots positifs, négatifs et neutres couramment utilisés.Ces mots clés peuvent ensuite être utilisés pour prédire le sentiment complet d'une phrase par le biais de méthodes d'analyse des sentiments.