Вопрос или проблема
Как бы вы оценили несупервизированный сентиментальный анализ?
Я читаю о том, как оценивать сентиментальный анализ, и узнаю, что во многих классификационных моделях, которые используются, у данных есть целевые/метки переменные. Как бы вы оценили опрос, который состоит только из текста без целевых/меток переменных? В данный момент я просто присваиваю ответам сентиментальный балл (положительный/негативный/нейтральный), но у меня возникают проблемы с валидацией при более чем 1000 ответов. Есть какие-нибудь идеи/предложения?
В действительно несупервизированной среде единственная возможность – это кластеризация документов. Обычно это делается с помощью моделирования тем. Затем результат можно оценить, исследуя слова, наиболее связанные с каждой темой, и присваивая сентиментальный класс всей теме/кластеру, т.е. всем документам, помеченным этой темой.
Ответ или решение
Как оценить неуправляемый анализ настроений в R
Неуправляемый анализ настроений (Unsupervised Sentiment Analysis) представляет собой сложную задачу, особенно когда у вас нет меток или целевых переменных для оценки ваших данных. Вы упомянули, что работаете с текстовыми ответами из опроса, у которых отсутствуют такие метки. В данном контексте я предложу несколько подходов для оценки результатов и их интерпретации, используя язык программирования R.
1. Кластеризация текстов
Первый шаг в неуправляемом анализе настроений заключается в кластеризации текстовых данных. Кластеризация позволяет сгруппировать схожие тексты вместе, что поможет вам выявить паттерны и темы, связанные с настроениями респондентов.
Пример использования пакет tm и text в R:
library(tm)
library(text)
# Загрузка данных
text_data <- read.csv("responses.csv")
# Предобработка текста
corpus <- Corpus(VectorSource(text_data$responses))
corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower))
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("en"))
# Создание матрицы терминов
dtm <- DocumentTermMatrix(corpus)
dtm_matrix <- as.matrix(dtm)
# Кластеризация
library(cluster)
dist_matrix <- dist(dtm_matrix)
clusters <- hclust(dist_matrix, method="ward.D2")
plot(clusters)После кластеризации вы сможете проанализировать каждую группу текстов, определяя общее настроение, присущее этой категории.
2. Моделирование тем (Topic Modeling)
Как вы верно заметили, тема моделирования (Topic Modeling) является мощным инструментом в неуправляемом анализе. Оно позволяет выявить скрытые темы в тексте. Один из популярных методов — алгоритм LDA (Latent Dirichlet Allocation).
Пример использования пакета topicmodels в R:
library(topicmodels)
# Применение LDA
lda_model <- LDA(dtm, k = 3) # Пример с тремя темами
terms(lda_model, 10) # Отображение основных слов для каждой темыПосле этого шага вы сможете связать каждую тему с негативным, нейтральным или положительным настроением.
3. Оценка и валидация
Оценка неуправляемого анализа может быть сложной, но возможной. Без меток вам придется полагаться на качественные и количественные методы. Вот несколько подходов для этой оценки:
-
Визуальная проверка: Визуализируйте слова или фразы, которые чаще всего встречаются в каждой теме. Это может помочь вам понять, связаны ли они с позитивным, негативным или нейтральным настроением.
-
Кросс-проверка с ручной оценкой: Выберите случайную выборку документов из каждой темы и проанализируйте их вручную. Определите общее настроение и сравните результаты с автоматическим анализом.
-
Сравнение с предобученными моделями: Используйте предобученные модели и словари для оценки тональности (например, AFINN, Bing, или NRC). Вы можете использовать их для оценки тех же текстов и провести корреляционный анализ между вашими группами и предсказанными метками.
Заключение
Неуправляемый анализ настроений представляет собой непростую, но выполнимую задачу, особенно при помощи инструментов анализа данных. Используя демонстрируемые методы кластеризации, моделирования тем и оценки качества, вы сможете продвинуться в своей работе с текстовыми данными. Удачи в ваших исследованиях и пусть ваши выводы будут полезны!