“Анализ тональности текста” в Google Colab с использованием ChatGPT

“Анализ тональности текста” в Google Colab с использованием ChatGPT

Что такое Sentiment Analysis?

Иногда люди используют слова или язык тела, чтобы показать, что они чувствуют. Анализ тональности текста (sentiment Analysis) – это своего рода компьютерный способ понять, что чувствуют люди, когда они что-то пишут, например, по электронной почте или в социальных сетях. Компьютер просматривает слова и пытается определить, несет ли написанное слово положительный, отрицательный оттенок или вовсе не несёт в себе эмоций.

Это может быть полезно в различных приложениях, таких как понимание отзывов клиентов, мониторинг общественного мнения в социальных сетях или анализ отзывов о продуктах, особенно если у вас есть большое количество датасетов.

@datab – открываем доступ в нашу библиотеку бесплатных книг по базам данных.

Каковы недостатки анализа тональности текста?

Одна из главных проблем заключается в том, что компьютерам может быть трудно точно определить настроение, которое передаёт текст, особенно когда речь идёт о языке, полном сарказма или иронии. Это может привести к ошибкам в анализе и потенциально вводящим в заблуждение результатам. Кроме того, решающее значение имеет качество модели анализа настроений, поскольку плохо обученная модель может давать ненадёжные результаты. Поэтому важно использовать высококачественные модели, которые были обучены на разнообразных и репрезентативных наборах данных, и тщательно оценивать результаты, чтобы убедиться, что они точны и надежны.

Как преодолеть недостатки?

Чтобы преодолеть недостатки анализа тональности текста, можно использовать триангуляцию с качественными исследованиями. Триангуляция – это процесс использования множества методов для проверки и валидации результатов исследований. В случае анализа настроений он может включать использование результатов автоматизированных инструментов анализа тональности текста в качестве отправной точки, а затем проведение качественных исследований (таких как интервью, опросы или фокус-группы) для сбора более глубокой информации о мнениях и опыте людей. Комбинируя как количественные, так и качественные данные, исследователи могут получить более полное представление о настроениях и избежать потенциальных искажений или ограничений в автоматизированных инструментах анализа тональности текста. В конечном счёте, такой подход может привести к более точной и надежной информации, которая может быть использована при принятии решений и улучшить пользовательский опыт.

Что такое Google Colab?

Google Colab – это онлайн-платформа, предоставляемая Google, которая позволяет вам писать и запускать компьютерный код в вашем веб-браузере без необходимости установки какого-либо программного обеспечения на ваш компьютер. Это всё равно что иметь виртуальный компьютер, на котором вы можете писать и запускать программы или проводить анализы, и он доступен из любого места с подключением к Интернету. Вы можете использовать Colab для работы над проектами, совместной работы с другими пользователями или изучения новых навыков программирования.

Google Colab используется самыми разными людьми, включая студентов, исследователей, специалистов по обработке данных и разработчиков, которые работают с машинным обучением и анализом данных. Он также используется предприятиями и организациями для совместной работы и обмена проектами в области Data Science. Поскольку это бесплатная и доступная платформа, любой, у кого есть подключение к Интернету, может использовать её для своих проектов машинного обучения.

Как я провёл “Анализ тональности текста” в Google Colab с помощью ChatGPT?

Я использовал ChatGPT для написания всех кодов, которые вы увидите. Коды, сгенерированные ChatGPT, не обязательно всегда должны быть правильными. Вам нужно обладать базовыми знаниями в области программирования и терпением, чтобы повторять код до тех пор, пока он не даст правильные результаты.

Вы можете начать с этого запроса к ChatGPT: “Не могли бы вы, пожалуйста, предоставить пошаговое руководство по выполнению анализа тональности текста с использованием VADER lexicon и библиотеки NLTK в Google Colab?”

Давайте начнём проводить анализ тональности текста в Google Collaboration:

В этой статье я буду использовать набор данных обзоров женской одежды для электронной коммерции от Kaggle в сотрудничестве с Google.

1. Загрузите CSV-файл

Скопируйте команду from google.colab import files uploaded = files.upload() и вставьте её в новую ячейку кода в Google Colab. Нажмите на кнопку “play”, чтобы запустить ячейку кода. Появится кнопка “Choose Files”. Нажмите на эту кнопку, чтобы выбрать CSV-файл, который вы хотите загрузить. После того как вы выбрали файл, нажмите на “Open”, чтобы загрузить его в Google Colab.

2. Как только загрузка файла загрузится, вы можете использовать команду pd.read_csv() для считывания файла во фрейм данных pandas.

Например, если CSV-файл называется “data.csv”, вы можете использовать следующую команду для считывания его во фрейм данных. В этом случае имя файла CSV – это обзоры электронной коммерции женской одежды.

3. Далее мы можем использовать команду df.head(10) для отображения первых 10 строк фрейма данных.

Это даст нам представление о данных и поможет нам понять структуру датасета. Выходные данные покажут нам имена столбцов и первые несколько строк набора данных.

4. Я хочу провести анализ тональности текста в “Review Text Column”. Сначала я импортирую необходимые библиотеки для выполнения анализа тональности текста.

В Python, библиотека – это набор кода, который кто-то другой уже написал для выполнения определённой задачи. Импортируя библиотеку, мы можем повторно использовать этот код и сэкономить время и усилия вместо того, чтобы писать его с нуля.

Библиотеки, которые мы импортируем сюда, следующие:

• numpy: Эта библиотека обеспечивает поддержку больших многомерных массивов и матриц. Она используется для численных вычислений и анализа данных.
• nltk: Эта библиотека используется для обработки естественного языка (NLP). Она предоставляет множество инструментов и техник для анализа человеческого языка.
• VADER lexicon: Это предварительно подготовленный лексикон (словарь слов и их оценок настроений), который используется для анализа настроений. Он предоставляется библиотекой nltk.

5. На следующем шаге мы подготовим столбец “Review Text” нашего набора данных для анализа тональности текста и рассчитаем оценки настроений, используя приведённый ниже код.

Сначала мы проверим, есть ли какие-либо пропущенные значения в столбце “Review Text”, и заменим их пустыми строками. Это важно, потому что пропущенные значения могут привести к ошибкам при анализе тональности текста.

После замены недостающих значений мы создадим объект sentiment analyzer и будем использовать его для перебора каждого отзыва в столбце “Review Text”. Анализатор тональности текста рассчитает оценки настроений для каждого отзыва. Затем мы сохраним эти оценки в списке под названием “sentiment_scores’.

Наконец, мы добавим список ‘sentiment_scores’ в качестве нового столбца в наш фрейм данных. Это позволит нам легко анализировать тональность текста каждого отзыва.

6. После вычисления оценок настроений для каждого отзыва в столбце “Review Text”, мы определяем функцию под названием “get_sentiment_label”, чтобы сопоставить оценки настроений с тремя метками настроений: “Положительный”, “Отрицательный” и “Нейтральный”, используя приведённый ниже код.

Мы используем составную оценку для определения метки настроений. Если совокупный балл больше или равен 0,05, мы классифицируем его как “Положительный”. Если итоговый балл меньше или равен -0,05, мы классифицируем его как “Отрицательный”. В противном случае мы классифицируем его как “Нейтральный”.

Затем мы применяем функцию “get_sentiment_label” к показателям настроений, чтобы получить соответствующие метки настроений для каждого отзыва. Наконец, мы добавляем метки настроений в виде нового столбца с именем “Sentiment Label” во фрейм данных. Это позволяет нам легко анализировать тональность текста каждого отзыва и получать представление о мнении клиентов о продукте.

7. Код df.head(10) отобразит первые 10 строк фрейма данных df с недавно добавленными столбцами “Sentiment Score” и “Sentiment Label”

И мы проверяем, что анализ тональности текста был выполнен правильно. Используя метод head(), мы можем быстро проверить небольшую выборку данных, чтобы убедиться, что всё выглядит так, как ожидалось, прежде чем переходить к дальнейшему анализу.

Теперь мы успешно завершили анализ тональности текста на основе имеющихся у нас данных. Давайте перейдем к вопросу “Как мы можем визуализировать данные?”

Мы также можем экспортировать данные, используя этот код:

from google.colab import files

files.download(‘filename.csv’)

Визуализация данных

1. Теперь мы создаём круговую диаграмму для визуализации распределения меток настроений в наборе данных с помощью приведенного ниже кода:

Эта визуализация помогает нам понять распределение меток настроений в наборе данных текста обзора.

2. Давайте выясним, как распределяются настроения для каждого рейтинга, с помощью приведённого ниже кода:

Теперь вы можете видеть, как распределяются настроения для каждого рейтинга.

3. Мы также можем сопоставить метку настроений с рейтингом каждого отзыва. Это позволяет нам увидеть, существует ли какая-либо корреляция между настроениями и рейтинговыми баллами. Мы можем использовать приведённый ниже код для создания этого графика:

Здесь вы можете увидеть результаты:

Заключение

В заключение, анализ тональности текста может дать ценную информацию об отзывах клиентов. Используя такие инструменты, как VADER lexicon и библиотеки Python, такие как pandas и matplotlib, мы можем выполнять анализ настроений текстовых данных и визуализировать распределение настроений.

При работе с наборами данных важно сначала очистить и подготовить данные для анализа. Этот процесс включает в себя обработку пропущенных значений и преобразование данных в формат, который можно легко проанализировать. Также важно выбрать правильные методы анализа и визуализации, чтобы эффективно передавать информацию.

Как исследователю UX, важно учитывать не только общее распределение настроений, но и то, как они варьируются в разных клиентских сегментах, таких как пользователи с разной демографией или моделями использования.

Просмотры: 355