Como fazer a análise de sentimentos do Twitter sem codificação?

What is sentiment analysis?

A análise de sentimentos é o processo de determinar se uma peça de dados mostra uma atitude positiva, negativa ou neutra em relação a um tópico.Em suma, a análise de sentimentos revela o sentimento atrás de um texto.Experiência do usuário, respostas da pesquisa e revisões de produtos são aplicações frequentes de TI.

Devido à natureza em evolução do aprendizado profundo, a capacidade dos algoritmos de analisar o texto é bastante aprimorada.Os algoritmos avançados de inteligência artificial, quando usados adequadamente, são ferramentas valiosas para pesquisas detalhadas.

A análise de sentimentos combina o processamento de linguagem natural (PNL) e o aprendizado de máquina (ML) para traduzir o idioma que as pessoas usam para gerar automaticamente insights importantes.

Em apenas três etapas efetivas, você pode aplicar a análise de sentimentos aos dados do Twitter sem codificar.

Análise de sentimentos do Twitter sem codificação

Etapa 1: Defina categorias de sentimentos

A etapa principal é configurar todos os gatilhos de sentimentos comuns para definir as categorias nas quais cada tweet pode ser categorizado.

Para uma análise eficaz dos dados do Twitter, é importante ter os rótulos certos.Para treinar um modelo de IA, encontre rótulos de sentimentos genéricos, como positivos, negativos e neutros.

Então, aprofunde -se para encontrar rótulos para cada uma dessas emoções, como feliz, interessada e positivamente animada.Por outro lado, defina decepção, tristeza ou raiva pelos rótulos negativos.

Etapa 2: encontre os dados para cada formulário

O próximo passo é encontrar os dados certos da mineração de dados do Twitter.Uma ferramenta eficiente de análise de sentimentos de tweet pode aceitar diferentes formas de dados, incluindo texto, PDFs e imagens.

Você pode usar a API de inferência para integrar seu modelo ML para prever o sentimento.Inicialmente, você precisará de pelo menos dois rótulos diferentes e 20 pontos de dados para treinar o modelo.Dependendo de seus requisitos, você sempre pode manipular a classificação para obter a análise de sentimentos desejada do Twitter.

Etapa 3: Explore os resultados

Por fim, você precisa explorar os resultados obtidos por um modelo de IA que usa PNL (processamento de linguagem natural) para prever o sentimento de tweets individuais ou todo o conjunto de dados.

Por exemplo, se houver um tweet específico sobre um restaurante que diga, eu amo a comida deles, o projeto de análise de sentimentos detectará a palavra "amor" e a categorizará como feedback positivo.

Novamente, todos esses resultados precisam ser armazenados nas folhas do Google e separados por data.Você pode criar um gráfico para obter uma tendência visual da análise de sentimentos de seus tweets.

perguntas frequentes

1. Que tipo de algoritmos a análise de sentimentos do Twitter usa?

Existem vários tipos de algoritmos que podem ser aplicados à análise de sentimentos dos dados do Twitter.Alguns dos algoritmos mais eficazes são máquinas vetoriais de suporte (SVMs), redes neurais recorrentes (RNNs), redes neurais convolucionais (CNNs), floresta aleatória, bayes ingênuos e memória de curto prazo (LSTMS).

2. Como realizar análises de sentimentos no Python Twitter?

O aprendizado de máquinas de análise de sentimentos do Twitter no Python é feito em três etapas principais.Primeiro, o cliente da API do Twitter está autorizado e, ao enviar uma solicitação GET para a API do Twitter (Tweepy), você pode buscar possíveis tweets.Finalmente, todos os pontos de dados (neste caso, tweets) são analisados para classificá -los como positivos, negativos ou neutros.

3. Como usar Bayes ingênuo para análise de sentimentos do Twitter?

De acordo com o algoritmo ingênuo de Bayes, o conjunto de dados de análise de sentimentos do Twitter é classificado de acordo com a probabilidade de uma categoria específica atribuída ao texto.Faz isso usando as probabilidades conjuntas de palavras e classes na análise.No entanto, o algoritmo considera cada palavra independente dos outros.

4. Como executar a análise de sentimentos?

Como o nome sugere, a análise de sentimentos é um método de processamento de linguagem natural sob profundo aprendizado, onde qualquer texto ou imagem pode indicar o sentimento por trás dele.Por exemplo, a análise de sentimentos dos dados do Twitter é realizada treinando um grande conjunto de dados em palavras positivas, negativas e neutras comumente usadas.Essas palavras -chave podem então ser usadas para prever o sentimento completo de uma frase através de métodos de análise de sentimentos.