Вопрос или проблема
Как правильно проводить анализ настроений для текста объемом от 300 до 600 слов? Если я использую TextBlob и очищаю свои данные, удаляя стоп-слова (дополнительные слова и запятые, обратные слеши и т.д.), нужно ли мне токенизировать текст сначала на предложения, затем на слова, затем выполнять лемматизацию и затем применять TextBlob для лемматизации данных? Потому что я, кажется, читал где-то, что TextBlob делает все это, а также определение частей речи при вызове TextBlob()?
Правило-ориентированный подход является практическим методом анализа текста без обучения или использования моделей машинного обучения. Результат этого подхода — это набор правил, на основе которых текст маркируется как положительный/отрицательный/нейтральный. Эти правила также известны как лексиконы. Следовательно, правило-ориентированный подход называют лексиконным подходом.
Широко используемые лексиконные подходы — это TextBlob, VADER, SentiWordNet.
TextBlob
Это простая библиотека на Python, которая предлагает доступ к различным задачам обработки естественного языка, таким как анализ настроений, коррекция орфографии и т.д.
Анализатор настроений TextBlob возвращает два свойства для заданного входного предложения:
- Полярность — это число с плавающей запятой, которое находится в диапазоне [-1,1], -1 указывает на отрицательное настроение, а +1 указывает на положительное настроение.
- Субъективность — это также число с плавающей запятой, которое находится в диапазоне [0,1]. Субъективные предложения обычно относятся к личному мнению, эмоции или суждению.
Потому что я, кажется, читал где-то, что TextBlob делает все это, а также определение частей речи при вызове TextBlob()?
Да, без какой-либо предварительной обработки вы можете применять textblob или vader предобученные модели.
from textblob import TextBlob
testimonial = TextBlob("Еда была отличная!")
print(testimonial.sentiment)
Sentiment(polarity=1.0, subjectivity=0.75)
from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer
analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
sentence = "Еда была отличная!"
vs = analyzer.polarity_scores(sentence)
print("{:-<65} {}".format(sentence, str(vs)))
{'compound': 0.6588, 'neg': 0.0, 'neu': 0.406, 'pos': 0.594}
Но всегда рекомендуется очищать и предварительно обрабатывать ваш текст перед применением TextBlob или VADER, потому что они делают только минимальную предварительную обработку.
Вот некоторые основные шаги предварительной обработки текста:
- Приведение к нижнему регистру / верхнему регистру
- Удаление знаков препинания/специальных символов
- Удаление HTML-кода и URL-ссылок
- Проверка орфографии
- Токенизация
- Удаление стоп-слов
- Нормализация
- Стемминг или лемматизация
Ответ или решение
Чтобы правильно выполнить анализ настроений текста, важно следовать структурированному подходу, который включает в себя предобработку данных и использование соответствующих инструментов. В этой статье мы рассмотрим, как применять анализ настроений с использованием библиотеки TextBlob и другим методом, акцентируя внимание на важности предварительной обработки текста.
1. Понимание анализа настроений
Анализ настроений – это задача обработки естественного языка (NLP), которая направлена на определение эмоционального тона текста. Это может помочь в понимании общественного мнения, рецензий и обратной связи от пользователей.
2. Выбор инструмента для анализа настроений
Среди популярных инструментов для анализа настроений стоит отметить:
- TextBlob: Простая в использовании библиотека, которая предоставляет базовые функции для анализа настроений.
- VADER: Инструмент, который хорошо справляется с короткими текстами и учитывает эмоции.
3. Процесс выполнения анализа настроений
Шаг 1: Предобработка данных
Хотя инструменты вроде TextBlob и VADER могут работать без предварительной обработки, подготовка данных значительно повысит точность анализа. Рекомендуется выполнять следующие шаги:
- Нормализация текста: Переведите текст в нижний регистр, чтобы избежать различий между ‘Кошка’ и ‘кошка’.
- Удаление знаков препинания и специальных символов: Это поможет сконцентрироваться на значимых словах.
- Удаление HTML-кода и URL-ссылок: Убедитесь, что в вашем тексте нет ненужных элементов.
- Проверка орфографии: Это особенно важно для пользовательских отзывов.
- Токенизация: Разделите текст на слова или предложения.
- Удаление стоп-слов: Стоп-слова, такие как "и", "в", "на", часто не несут значения и могут быть удалены для улучшения анализа.
- Лемматизация или стемминг: Приведение слов к базовой форме позволяет избежать усложнения анализа.
Пример кода предобработки с использованием Python:
from textblob import TextBlob
import re
def preprocess_text(text):
text = text.lower() # Приведение к нижнему регистру
text = re.sub(r'\W', ' ', text) # Удаление знаков препинания
text = re.sub(r'\s+', ' ', text) # Удаление лишних пробелов
return text.strip()
sample_text = "The food was great!"
clean_text = preprocess_text(sample_text)Шаг 2: Применение TextBlob для анализа настроений
После предобработки текста вы можете использовать TextBlob для анализа настроений:
from textblob import TextBlob
testimonial = TextBlob(clean_text)
print(f'Полярность: {testimonial.sentiment.polarity}, Субъективность: {testimonial.sentiment.subjectivity}')Полярность колеблется от -1 (отрицательное) до 1 (положительное), а субъективность от 0 (объективное) до 1 (субъективное).
4. Заключение
Анализ настроений – это мощный инструмент для понимания эмоций в тексте. Использование библиотек как TextBlob или VADER вместе с качественной предобработкой данных позволит вам реализовать более точный и полезный анализ. Следуя изложенному алгоритму, вы сможете извлечь ценные инсайты из текстовой информации, что может быть полезно в бизнесе, маркетинге и исследованиях общественного мнения.