Анализ настроений, также известный как интеллектуальный анализ мнений, — это мощный метод обработки естественного языка, который позволяет нам извлекать и количественно оценивать субъективную информацию из текстовых данных. В этой статье мы рассмотрим процесс анализа тональности с использованием реального набора данных и продемонстрируем, как выполнять анализ тональности с помощью Python. Мы будем использовать набор данных настроений Twitter Tweets в качестве примера и пройдемся по шагам, связанным с анализом настроений.
Постановка задачи. Наша цель — проанализировать настроения, выраженные в твитах Твиттера, и классифицировать их как положительные, отрицательные или нейтральные. Мы будем использовать методы машинного обучения для создания модели анализа настроений, которая может автоматически классифицировать твиты на основе их настроений.
Скачать набор данных
Перейдите на страницу набора данных Kaggle (https://www.kaggle.com/datasets/yasserh/twitter-tweets-sentiment-dataset) и загрузите набор данных. Убедитесь, что у вас есть файл набора данных (например, twitter_sentiment.csv), доступный для анализа.
Импорт необходимых библиотек
В вашей среде Python импортируйте необходимые библиотеки для вашего проекта, такие как pandas, nltk и scikit-learn.
import pandas as pd import nltk from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score
Вот пошаговое руководство, которое поможет вам начать работу над проектом по анализу настроений:
Шаг 1: Исследование набора данных
Во-первых, нам нужно понять наш набор данных. Мы загрузим набор данных Twitter Tweets Sentiment и изучим его структуру, столбцы и примеры данных. Этот шаг имеет решающее значение для понимания данных, с которыми мы будем работать.
df = pd.read_csv('/kaggle/input/twitter-tweets-sentiment-dataset/Tweets.csv')
df.head()
Шаг 2: Предварительная обработка данных
Прежде чем мы сможем выполнить анализ настроений, нам нужно предварительно обработать текстовые данные. Мы будем переводить текст в нижний регистр, разбивать его на отдельные слова, удалять стоп-слова и применять другие методы очистки текста. Этот шаг помогает стандартизировать текстовые данные и подготовить их для дальнейшего анализа.
# Convert text to lowercase
df['text'] = df['text'].str.lower()
df['text'] = df['text'].astype(str) # Convert 'text' column to string data type
df['tokens'] = df['text'].apply(nltk.word_tokenize) # Tokenization
# Remove stopwords
stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english')
df['tokens'] = df['tokens'].apply(lambda x: [word for word in x if word not in stopwords])
Шаг 3: Разделите набор данных
Разделите набор данных на наборы для обучения и тестирования, чтобы оценить производительность вашей модели анализа настроений.
X = df['text'] y = df['sentiment'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
Шаг 4: Извлечение признаков
Преобразуйте текстовые данные в числовые признаки, которые могут использоваться алгоритмом машинного обучения. Одним из распространенных подходов является использование векторизатора TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency).
vectorizer = TfidfVectorizer() X_train_vectors = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_vectors = vectorizer.transform(X_test)
Шаг 5: Создайте и обучите модель анализа настроений
Выберите алгоритм машинного обучения, например, машины опорных векторов (SVM), и обучите его на обучающих данных.
model = SVC() model.fit(X_train_vectors, y_train)
Шаг 6: Оцените модель
Используйте обученную модель, чтобы делать прогнозы на тестовых данных и оценивать ее производительность.
y_pred = model.predict(X_test_vectors)
print("Classification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred))
print("Accuracy Score:", accuracy_score(y_test, y_pred))
Если вы хотите глубже погрузиться в код и изучить полную реализацию анализа тональности с использованием набора данных Twitter Tweets Sentiment Dataset, я приглашаю вас заглянуть в мою записную книжку Kaggle. Вы можете найти полный код, перейдя по следующей ссылке:
Ссылка на мою записную книжку Kaggle
Не стесняйтесь исследовать блокнот, запускать ячейки кода и оставлять любые комментарии или отзывы, которые у вас могут быть. Я надеюсь, что вы найдете его информативным и полезным в ваших собственных проектах по анализу настроений.
