Анализ настроений при навязывании языка хинди
В настоящее время не только молодежь, но и все люди ежедневно используют социальные сети, такие как Twitter, Facebook и Instagram, что делает анализ настроений одной из главных областей углубленных исследований.
Настроение обычно моделируется как категориальная переменная с тремя значениями: положительным, отрицательным и нейтральным. Мы проводим анализ настроений, чтобы принимать более эффективные политические решения, анализируя мысли людей, оценивая их настроения, присутствующие в тексте, который они пишут.
В этой статье мы обсудим анализ настроений в связи с навязыванием языка хинди в Индии с помощью твитов.
Для достижения этой цели здесь был выполнен анализ данных Twitter на основе правил. Анализ на основе правил выполняет анализ настроений на основе набора вручную созданных правил, которые определяют такие вещи, как субъективность и полярность, с помощью лексикона.
Лексикон — это словарь слов и выражений с положительным и отрицательным мнением с соответствующими показателями полярности.
Базовым примером метода, основанного на правилах, может быть определение двух списков поляризованных слов как для слов с отрицательной, так и с положительной полярностью. Затем, учитывая текст, мы должны подсчитать количество положительных и отрицательных комментариев. Если у нас более благоприятная оценка, то это положительный текст, а если у нас более отрицательная оценка, то это отрицательный текст. Если обе оценки равны, то текст нейтрален.
Чтобы выполнить задание. Мы должны: * Установить необходимые библиотеки, * Импортировать все установленные библиотеки, * Определить переменные аутентификации Twitter API,
*Аутентификация с помощью Twitter,
* Найдите твиты, связанные с наложением языка хинди,
* Просмотрите твиты, чтобы проанализировать их настроение,
*Распечатать результат,
* И у нас будет интерпретация полученных данных.
Я использовал Google Colab, платформу Python, библиотеки Pandas, Twython, Vadersentiment и приложение Twitter для выполнения анализа. Любой может использовать любой язык или настройку среды в зависимости от их доступности и предпочтения.
Из моего анализа я увидел, что большинство людей нейтрально относились к навязыванию языка хинди. Чтобы узнать больше, посетите этот репозиторий GitHub — https://github.com/SupriaBasak99/Sentiment-Analysis.
