Лучшие подходы к анализу настроений
Анализ настроений – это задача обработки естественного языка, при которой мы обнаруживаем положительное или отрицательное настроение отрывка текста. Анализ настроений используется компаниями для анализа мнений клиентов о своих продуктах или услугах, чтобы они могли использовать положительные настроения для продвижения своих продуктов или услуг и отрицательные настроения для улучшения качества своих продуктов или услуг. Если вы хотите узнать о лучших подходах, которые можно использовать при работе над задачей анализа настроений, эта статья для вас. В этой статье я расскажу вам о некоторых из лучших подходов к анализу настроений.
Лучшие подходы для анализа настроений
Есть множество предварительно обученных моделей, архитектур глубоких нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения, которые можно использовать для анализа настроений. В большинстве случаев выбор лучшего подхода также зависит от типа набора данных, с которым вы работаете, например, от того, содержит ли ваш набор данных метки или нет. Итак, ниже представлены некоторые из лучших подходов к анализу настроений, которые вы можете выбрать в соответствии с вашим набором данных.
VADER
VADER расшифровывается как Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning (Словарь валентности для рассуждений о настроениях). Это – модель классификации на основе лексики и правил для анализа настроений, специально разработана для анализа настроений, выражаемых в социальных сетях. Он доступен в библиотеке NLTK в Python и может использоваться в наборе данных, который не помечен. Поэтому, если вы работаете над задачей анализа настроения, в которой в наборе данных нет меток настроения, вы можете использовать эту модель.
Алгоритм наивного байесовского классификатора
Если ваш набор данных помечен, и ваша задача состоит в том, чтобы обучить модель классификации классифицировать настроение текста в реальном времени, то вы можете лучше использовать алгоритм Наивного Байесовского классификатора. Алгоритм Наивного Байесовского классификатора – один из лучших алгоритмов классификации, который классифицирует данные на основе языков лучше, чем другие алгоритмы классификации. Если в ваших данных есть только две метки (например, положительный или отрицательный), вы можете использовать алгоритм Бернулли Наивного Байесовского Классификатора а если ваш набор данных содержит более двух меток (например, положительный, отрицательный, нейтральный), вы можете использовать Полиномиальный Алгоритм Наивного Байесовского Классификатора.
Резюме
Модель настроений VADER и алгоритм наивного байесовского классификатора – два лучших подхода, которые я всегда предпочитаю при работе над задачей анализа настроений. Если вы работаете над задачей анализа настроений, в которой ваш набор данных не имеет меток настроений, вы можете использовать модель настроений VADER, и если ваш набор данных помечен, и ваша задача состоит в том, чтобы обучить модель классификации классифицировать настроение текста в реальном времени вы можете выбрать алгоритм наивного байесовского классификатора. Надеюсь, вам понравилась эта статья о лучших подходах к анализу настроений