Typy a přístupy analýzy sentimentu

Sentiment Analysis v Pythonu

Violeta Misheva

Data Scientist

Úrovně granularity

  1. Úroveň dokumentu

  2. Úroveň věty

  3. Úroveň aspektu

Fotoaparát v tomto telefonu je docela dobrý, ale výdrž baterie je zklamáním.

Sentiment Analysis v Pythonu

Typy algoritmů analýzy sentimentu

  • Pravidlový/lexikonový přístup

nice:+2, good:+1, terrible: -3 ...

Today was a good day.

  Today: 0, was:0, a:0, good:+1, day:0
  Total valence: +1

 

  • Automatický / strojové učení
Sentiment Analysis v Pythonu

Jaká je valence věty?

text = "Today was a good day."

from textblob import TextBlob

my_valence = TextBlob(text)
my_valence.sentiment

Sentiment(polarity=0.7, subjectivity=0.6000000000000001)
Sentiment Analysis v Pythonu

Automatický, nebo pravidlový přístup?

Automatický/strojové učení

  • Vyžaduje označená historická data
  • Trénování může trvat déle
  • Nejnovější modely strojového učení mohou být velmi výkonné

Pravidlový/lexikonový přístup

  • Spoléhá na ručně vytvořené skóre valence
  • Různá slova mohou mít v různých kontextech odlišnou polaritu
  • Může být velmi rychlý
Sentiment Analysis v Pythonu

Pojďme procvičovat!

Sentiment Analysis v Pythonu

Preparing Video For Download...