Вопрос или проблема
Я пытаюсь провести анализ настроений новостных заголовков о конкретной теме, упомянутой в них.
Сначала я использовал библиотеку TextBlob для анализа настроений, чтобы сгенерировать оценку полярности. Но оценка полярности, генерируемая для новостных заголовков, не точна. Она классифицирует негативные новости как позитивные.
Например: Генеральный директор Goldman Sachs извиняется перед народом Малайзии. Эта новость классифицируется как позитивная.
После этого я попытался создать пользовательскую модель, используя библиотеку spaCy. Я обучил пользовательскую модель на 500 вручную помеченных новостных заголовках. После обучения модели я протестировал её на новой выборке заголовков. Точность улучшилась, но все еще есть пространство для улучшения. Точность особенно плоха в отношении финансовых новостей и редакционных заголовков.
Мои ожидания заключаются в том, чтобы создать модель, которая может точно предсказывать настроение новостных заголовков. Так я смогу построить график тенденции настроений по теме за определенный период времени.
- Попробуйте найти шаблон в предложениях, которые не работают.
- Используйте negspacy, найдите слова, которые являются негативными, замените их на противоположные слова. Например –
‘не хорошо’ -> ‘плохо’ - Попробуйте использовать предобученные модели классификации настроений на основе BERT трансформеров.
Ответ или решение
Анализ настроений заголовков новостей: Подходы и стратегии
В современном мире, где информация о событиях в реальном времени имеет решающее значение, анализ настроений заголовков новостей является важной задачей для оценки общественного мнения и выявления тенденций. Несмотря на то, что начальные попытки с использованием библиотеки TextBlob не принесли ожидаемых результатов, существуют более эффективные подходы, которые помогут достичь вашей цели.
Проведение анализа текущей модели
Прежде всего, нужно обратить внимание на заголовки новостей, которые неправильно классифицируются. Например, заголовок «Генеральный директор Goldman Sachs извиняется перед народом Малайзии» может восприниматься как позитивный, но на самом деле он содержит негативный подтекст. Это указывает на необходимость выявления паттернов среди ошибок, чтобы понять, какие части речи или выражения приводят к неправильной интерпретации.
Улучшение аннотирования данных
Создание кастомной модели с использованием библиотеки spaCy на 500 вручную размеченных заголовках является важным шагом. Тем не менее, для повышения качества модели, рекомендуется увеличить объем тренировочного набора данных. Подумайте о сборе более разнообразного контента, который может включать заголовки из различных источников и тематик, таких как экономика и финансы.
Использование библиотеки NegspaCy
Библиотека NegspaCy может помочь в улучшении качества анализа. Этот инструмент позволяет выявлять отрицания и заменять их на противоположные слова. Например, фраза «не хорошо» может быть преобразована в «плохо». Обработка негативных структур с помощью этого инструмента поможет увеличить точность вашей модели и устранить ложные положительные значения.
Применение трансформеров BERT
Современные модельные архитектуры, такие как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), могут значительно улучшить результаты анализа. Существует множество предобученных моделей для классификации настроений, которые можно адаптировать к вашей задаче. Эти модели учитывают контекст слов в предложении, что особенно полезно для заголовков с неоднозначным смыслом. Попробуйте протестировать несколько вариантов таких моделей и сравнить их эффективность с вашей кастомной моделью.
Выводы и рекомендации
Создание модели для обработки настроений заголовков новостей требует углубленного анализа и применения современных технологий. Ключевыми шагами являются:
-
Анализ ошибок: Оцените заголовки, неправильно интерпретированные вашей моделью, чтобы выявить общие паттерны.
-
Расширение выборки данных: Увеличьте объем обучающего набора, включая разнообразные заголовки.
-
Использование NegspaCy: Не забывайте об обработке негативных словосочетаний и отрицаний.
-
Внедрение трансформеров: Исследуйте предобученные модели, такие как BERT, для повышения точности анализа.
Эти стратегии помогут вам достичь более высоких результатов в предсказании настроений новостей и в дальнейшем анализе тенденций по выбранной тематике. С помощью работы над моделью, возможен не только улучшенный анализ данных, но и возможность последующего построения графиков с отображением трендов настроения на протяжении времени.