Анализ настроений с использованием Python: руководство для начинающих!
Если вы когда-нибудь задавались вопросом, как компании понимают мнение клиентов или как платформы социальных сетей оценивают общественное мнение, вы попали по адресу. Анализ настроений — это увлекательная область на стыке науки о данных и обработки естественного языка, а Python — один из самых популярных языков для выполнения этого анализа. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в Python или просто новичком в мире анализа настроений, это руководство создано специально для вас.
Что такое анализ настроений?
Анализ настроений, также известный как интеллектуальный анализ мнений, — это процесс использования обработки естественного языка, анализа текста и компьютерной лингвистики для выявления и классификации субъективных мнений или чувств, выраженных в фрагменте текста. Основная цель — определить отношение автора к конкретной теме, продукту или услуге как положительное, отрицательное или нейтральное. В некоторых продвинутых формах анализ настроений может также включать определение интенсивности чувств или даже разделение их на более конкретные эмоциональные состояния, такие как «счастливый», «злой» или «грустный».
Давайте разберемся в анализе настроений с помощью простого практического руководства. В этом уроке мы будем использовать функцию «Записные книжки» SingleStore. Итак, давайте начнем!
Предварительные условия
- Python установлен
- Установлен блокнот SingleStore. Зарегистрируйтесь и выберите функцию SingleStore Notebooks.
- Установите необходимый пакет Python: textblob.
Вы можете установить TextBlob с помощью pip:
pip install textblobДействия по созданию записной книжки SingleStore
Мы будем использовать функцию «Записные книжки» SingleStore (ее можно использовать БЕСПЛАТНО) в качестве среды разработки для этого руководства.
SingleStore Notebook расширяет возможности Jupyter Notebook, позволяя специалистам по обработке данных легко работать и экспериментировать.
Что такое SingleStore?
SingleStore — это распределенная система управления базами данных SQL, хранящаяся в памяти, предназначенная для высокопроизводительных и высокоскоростных приложений. Он предлагает аналитику в реальном времени и сочетает возможности традиционной операционной базы данных с возможностями аналитической базы данных, что позволяет выполнять транзакции и аналитику в единой системе.
Зарегистрируйтесь в SingleStore, чтобы использовать ноутбуки.
После регистрации в SingleStore вы также получите бесплатные вычислительные ресурсы на сумму 600 долларов США. Так почему бы не использовать эту возможность.
Нажмите 'Notebooks' и начните с чистого блокнота.
Назовите его как-нибудь вроде Sentiment-Tutorial или по вашему желанию.
Давайте начнем работать с нашим Блокнотом, который мы только что создали.
Следуйте этому пошаговому руководству, продолжайте добавлять код, показанный на каждом этапе, в свой блокнот и выполнять его. Давайте начнем!
Шаг 1. Импортируйте библиотеки
from textblob import TextBlobШаг 2. Определите образец текстовых данных
Для этого примера мы будем использовать список примеров предложений.
sample_texts = [
"I love programming.",
"I hate bugs.",
"I feel indifferent about documentation.",
"Debugging is fun!",
"I'm frustrated with errors."
]Шаг 3: Анализ настроений
Мы пройдемся по образцам текстов и проанализируем их настроение с помощью TextBlob
for text in sample_texts:
analysis = TextBlob(text)
polarity = analysis.sentiment.polarity
subjectivity = analysis.sentiment.subjectivity
if polarity > 0:
sentiment = "Positive"
elif polarity < 0:
sentiment = "Negative"
else:
sentiment = "Neutral"
print(f"Text: {text}")
print(f"Sentiment: {sentiment}")
print(f"Polarity: {polarity}")
print(f"Subjectivity: {subjectivity}")
print("------")Это выведет тональность, полярность и субъективность для каждого образца предложения.
Шаг 4: Интерпретация результатов
- Polarity: диапазон от -1 до 1. Отрицательное значение указывает на негативное настроение, а положительное значение указывает на позитивное настроение.
- Subjectivity: диапазон значений от 0 до 1. Более высокие значения указывают на то, что текст содержит личное мнение, эмоции или суждения.
Вы можете объединить все эти фрагменты кода в блокноте SingleStore, чтобы создать полный рабочий процесс для базового анализа настроений.
Полный код Notebook доступен здесь, в моем репозитории GitHub.
Поздравляем с завершением «Ваш первый проект по анализу настроений на Python!» К настоящему моменту вы должны иметь некоторое представление об основах анализа настроений и о том, как его реализовать с помощью Python и ноутбуков. Вы не только изучили теорию, но и применили ее в простом практическом проекте.
Продолжая свое путешествие в науку о данных, помните, что анализ настроений — это лишь верхушка айсберга. Вас ждет бесчисленное множество других интересных приложений и методов. Ну и что дальше? Продолжайте практиковаться, рассмотрите возможность погружения в более сложные темы, такие как модели большого языка (LLM), LangChain, векторные базы данных и т. д.
Взгляните на другие мои статьи, в которых говорится о вышеупомянутых важных темах/концепциях.
