Sentiment analysis के प्रकार और तरीके

Python में Sentiment Analysis

Violeta Misheva

Data Scientist

Granularity के स्तर

  1. Document स्तर

  2. Sentence स्तर

  3. Aspect स्तर

इस फोन का कैमरा काफी अच्छा है, लेकिन बैटरी लाइफ निराशाजनक है.

Python में Sentiment Analysis

Sentiment analysis एल्गोरिदम के प्रकार

  • Rule/lexicon-आधारित

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

Today was a good day.

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

 

  • स्वचालित/ Machine learning
Python में Sentiment Analysis

किसी वाक्य का valence क्या है?

text = "Today was a good day."

from textblob import TextBlob

my_valence = TextBlob(text)
my_valence.sentiment

Sentiment(polarity=0.7, subjectivity=0.6000000000000001)
Python में Sentiment Analysis

स्वचालित या rule-आधारित?

स्वचालित/Machine learning

  • लेबल वाले ऐतिहासिक डेटा पर निर्भर करते हैं
  • ट्रेनिंग में समय लग सकता है
  • नवीनतम machine learning मॉडल काफी शक्तिशाली हो सकते हैं

Rule/lexicon-आधारित

  • मैन्युअल रूप से बनाए valence स्कोर पर निर्भर
  • अलग संदर्भों में शब्दों की polarity अलग हो सकती है
  • काफ़ी तेज़ चल सकते हैं
Python में Sentiment Analysis

अभ्यास करते हैं!

Python में Sentiment Analysis

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