5 coisas para saber sobre classificação e análise de sentimentos

Nos últimos anos, a Análise de Sentimentos tornou-se um tópico de tendência em pesquisa científica e de mercado no campo de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Machine Learning. Abaixo, você pode encontrar 5 coisas úteis que você precisa saber sobre Análise de Sentimentos que estão conectadas a Mídias Sociais, Conjuntos de Dados, Machine Learning, Visualizações e Métodos de Avaliação aplicados por pesquisadores e especialistas do mercado. Vamos começar!

1. Mídias Sociais são o principal recurso

Análise de Sentimentos examina o problema de estudar textos, como posts e comentários, enviados por usuários em plataformas de microblog, fóruns e empresas eletrônicas, com relação às opiniões que eles têm sobre um produto, serviço, evento, pessoa ou ideia.

O uso mais comum da Análise de Sentimento é este de classificar um texto para uma classe. Dependendo do conjunto de dados e do motivo, a Classificação de Sentimentos pode ser um problema binário (positivo ou negativo) ou multi-classe (3 ou mais classes).

Além disso, entre pesquisadores e partes interessadas, você pode encontrar opiniões semelhantes ou completamente diferentes sobre a relação entre detecção de emoção e análise de sentimentos, dependendo de sua perspectiva. No entanto, independentemente do resultado ou abordagem, todos adotam as mesmas técnicas.

2. Antes de iniciar a análise de sentimentos

Conjuntos de dados

Muitas avaliações e conjuntos de dados de sentimento rotulados foram criados, especialmente para postagens no Twitter e análises de produtos da Amazon.

Os mais populares e difundidos são:

Além disso, qualquer pessoa que use as APIs fornecidas por muitas plataformas e fóruns pode rastrear e coletar dados. A API mais famosa é a do Twitter.

Pré-processando

Uma etapa inicial na classificação de texto e sentimento é o pré-processamento. Uma quantidade significativa de técnicas é aplicada aos dados, a fim de reduzir o ruído do texto, reduzir a dimensionalidade e auxiliar na melhoria da eficácia da classificação. As técnicas mais populares incluem:

  • Remover números
  • Remover pontuação
  • Minúsculas
  • Remover palavras irrelevantes

3. Como classificar Sentimento?

Machine Learning

Essa abordagem emprega uma técnica de machine learning e diversos recursos para construir um classificador que possa identificar o texto que expressa o sentimento. Atualmente, os métodos de deep learning são populares porque se encaixam nas representações de aprendizagem de dados.

Baseado em léxico

Este método usa uma variedade de palavras anotadas pelo escore de polaridade, para decidir a pontuação geral de avaliação de um determinado conteúdo. O ativo mais forte desta técnica é que ela não requer nenhum dado de treinamento, enquanto seu ponto mais fraco é que um grande número de palavras e expressões não são incluídas nos léxicos de sentimento.

Híbrido

A combinação de machine learning e abordagens baseadas em léxico para abordar a Análise de Sentimentos é chamada de Híbrido. Embora não seja comumente usado, esse método geralmente produz resultados mais promissores do que as abordagens mencionadas acima.

4. Métricas de avaliação

Como um problema de classificação, a Análise de Sentimentos usa as métricas de avaliação de Precisão, Recall, F-Score e Precisão. Além disso, medidas médias como pontuações macro, micro e ponderadas de F1 são úteis para problemas de várias classes. Dependendo do equilíbrio das classes do conjunto de dados, a métrica mais apropriada deve ser usada.

5. Visualizar Resultados

Para visualizar os resultados da Análise de Sentimentos, muitas pessoas empregam técnicas bem conhecidas, como gráficos, histogramas e matrizes fuzzy. Devido a vários domínios e tarefas de dados atuais, as abordagens de visualização como wordcloud, mapas interativos e plotagens estilo sparkline também são muito populares.

Via Kdnuggets

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