สรุปทุกอย่างเข้าด้วยกัน

Sentiment Analysis ด้วย Python

Violeta Misheva

Data Scientist

ปัญหาการวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึก คือกระบวนการทำความเข้าใจความคิดเห็นของผู้เขียนที่มีต่อหัวข้อหนึ่ง

  • รีวิวภาพยนตร์
  • รีวิวสินค้าบน Amazon
  • ความรู้สึกของผู้ใช้สายการบินบน Twitter
  • ตัวอย่างวรรณกรรมที่มีอารมณ์ความรู้สึกหลากหลาย
Sentiment Analysis ด้วย Python

การสำรวจรีวิว

  • ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับขนาดของรีวิว
  • Word cloud
  • ฟีเจอร์ความยาวของรีวิว: จำนวนคำ จำนวนประโยค
  • ฟีเจอร์สำหรับตรวจจับภาษาของรีวิว
Sentiment Analysis ด้วย Python

การแปลงคอลัมน์ที่บรรจุความรู้สึกให้เป็นตัวเลข

  • Bag-of-words
  • TfIdf vectorization
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer

# Vectorizer syntax
vect = CountVectorizer().fit(data.text_column)
X = vect.transform(data.text_column)
Sentiment Analysis ด้วย Python

อาร์กิวเมนต์ของ vectorizer

  • stop words: คำที่พบบ่อยและไม่มีข้อมูลสำคัญ
  • n-gram range: ใช้วลีแทนการใช้คำเดี่ยว
  • ควบคุมขนาด vocabulary: max_features, max_df, min_df
  • การจับรูปแบบของ token: ลบตัวเลขหรืออักขระบางตัว

สำคัญ แต่ไม่ใช่อาร์กิวเมนต์ของ vectorizer

  • lemma และ stem
Sentiment Analysis ด้วย Python

โมเดล Supervised Learning

  • ใช้ตัวจำแนก Logistic Regression เพื่อพยากรณ์ความรู้สึก
  • ประเมินผลด้วย accuracy และ confusion matrix
  • ความสำคัญของการแบ่งข้อมูล train/test
Sentiment Analysis ด้วย Python

มาฝึกกันเถอะ!

Sentiment Analysis ด้วย Python

Preparing Video For Download...