أفضل الاساليب لتحليل المشاعر

تحليل المشاعر Sentiment analysis هو مهمة معالجة اللغة الطبيعية NLP حيث نكتشف المشاعر الإيجابية positive  أو السلبية negative  من جزء من النص. تستخدم الشركات تحليل المشاعر لتحليل آراء العملاء حول منتجاتهم أو خدماتهم حتى يتمكنوا من استخدام المشاعر الإيجابية لتسويق منتجاتهم أو خدماتهم والمشاعر السلبية لتحسين جودة منتجاتهم أو خدماتهم. إذا كنت تريد معرفة أفضل الأساليب التي يمكنك استخدامها عند العمل في مهمة تحليل المشاعر، فهذه المقالة مناسبة لك. في هذه المقالة، سوف أطلعك على بعض أفضل الأساليب لتحليل المشاعر.

أفضل الاساليب لتحليل المشاعر

هناك العديد من النماذج المدربة مسبقًا pre-trained models، وبُنى الشبكات العصبية العميقة، وخوارزميات التعلم الآلي التي يمكنك استخدامها لتحليل المشاعر. في معظم الأوقات، يعتمد اختيار الأسلوب الأفضل أيضًا على نوع مجموعة البيانات التي تعمل عليها، على سبيل المثال، ما إذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك تحتوي على تسميات labels أم لا. لذلك فيما يلي بعض من أفضل الاساليب لتحليل المشاعر التي يمكنك اختيارها وفقًا لمجموعة البيانات الخاصة بك.

VADER

يرمز VADER إلى قاموس Valence Aware للاستدلال العاطفي Sentiment Reasoning. إنه نموذج تصنيف قائم على المعجم والقواعد lexicon and rule-based classification لتحليل المشاعر، وهو مصمم خصيصًا للمشاعر التي يتم التعبير عنها على منصات وسائل التواصل الاجتماعي. وهي متوفرة في مكتبة NLTK في بايثون ويمكن استخدامها على مجموعة بيانات غير مصنفة. لذلك إذا كنت تعمل على مهمة تحليل المشاعر حيث لا تحتوي مجموعة البيانات الخاصة بك على تسميات المشاعر، يمكنك استخدام هذا النموذج. يمكنك العثور على برنامج تعليمي حول استخدام VADER لتحليل المشاعر من هنا.

خوارزمية Naïve Bayes

إذا تم تصنيف مجموعة البيانات الخاصة بك وكانت مهمتك هي تدريب نموذج تصنيف لتصنيف شعور النص في الوقت الفعلي، فيمكنك حينئذٍ استخدام خوارزمية Naïve Bayes. تعد خوارزمية Naïve Bayes واحدة من أفضل خوارزميات التصنيف التي تصنف البيانات بناءً على اللغات بشكل أفضل مقارنة بخوارزميات التصنيف الأخرى. إذا كانت بياناتك تحتوي على تصنيفين فقط (على سبيل المثال، ايجابي أو سلبي)، فيمكنك استخدام خوارزمية Bernoulli Naïve Bayes ، وإذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك تحتوي على أكثر من تصنيفين (على سبيل المثال، ايجابي، سلبي، محايد)، فيمكنك استخدام خوارزمية Multinomial Naïve Bayes.

الملخص

نموذج المشاعر VADER وخوارزمية Naïve Bayes هما أفضل طريقتين أفضلهما دائمًا عند العمل في مهمة تحليل المشاعر. إذا كنت تعمل على مهمة تحليل المشاعر حيث لا تحتوي مجموعة البيانات الخاصة بك على تسميات المشاعر، فيمكنك استخدام نموذج المشاعر VADER، وإذا تم تصنيف مجموعة البيانات الخاصة بك وكانت مهمتك هي تدريب نموذج تصنيف لتصنيف شعور النص في الوقت الحقيقي، قد تفضل خوارزمية Naïve Bayes. آمل أن تكون قد أحببت هذا المقال الذي يتناول أفضل الطرق لتحليل المشاعر.