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Las empresas habrán dominado la adquisición de datos de interacción del consumidor para 2021.
La confianza excesiva en estos puntos de datos, por otro lado, conduce con frecuencia a que las organizaciones traten los comentarios de los clientes como una estadística, un enfoque bastante unidimensional para escuchar la voz del cliente.
La voz del cliente no se puede identificar ni convertir en un número.
Debe ser leído, condensado y, sobre todo, comprendido.
El hecho es que las empresas deben escuchar activamente lo que sus consumidores tienen que decir en todos los canales a través de los cuales interactúan con ellos, ya sea a través de llamadas telefónicas, correos electrónicos o chat en vivo.
Todas las empresas deberían priorizar el seguimiento y la evaluación de la opinión de los consumidores, pero las empresas tradicionalmente han luchado para manejar estos datos y transformarlos en inteligencia significativa.
Este ya no es el caso con Sentiment Analysis.
En este tutorial, veremos más de cerca el análisis de sentimientos, sus ventajas y cómo usar el NLTK biblioteca para hacer análisis de opinión sobre los datos.
¿Qué es el análisis de sentimientos?
El análisis de sentimientos, a menudo conocido como minería de conversaciones, es un método para analizar los sentimientos, pensamientos y puntos de vista de las personas.
El análisis de sentimientos permite a las empresas obtener una mejor comprensión de sus consumidores, aumentar los ingresos y mejorar sus productos y servicios en función de los comentarios de los clientes.
La diferencia entre un sistema de software capaz de analizar el sentimiento del cliente y un representante de ventas/servicio al cliente que intenta deducirlo es la gran capacidad del primero para derivar resultados objetivos del texto sin procesar; esto se logra principalmente a través del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y máquina de aprendizaje técnicas.
Desde la identificación de emociones hasta la categorización de textos, el análisis de sentimientos tiene una amplia gama de aplicaciones. Empleamos el análisis de sentimientos en datos textuales para ayudar a una empresa a monitorear el sentimiento de las evaluaciones de productos o los comentarios de los consumidores.
Diferentes sitios de redes sociales lo usan para evaluar el sentimiento de las publicaciones, y si la emoción es demasiado fuerte o violenta, o cae por debajo de su umbral, la publicación se elimina o se oculta.
El análisis de sentimientos se puede utilizar para todo, desde la identificación de emociones hasta la categorización de textos.
El uso más popular del análisis de sentimientos es en datos textuales, donde se usa para ayudar a una empresa a rastrear el sentimiento de las evaluaciones de productos o comentarios de los consumidores.
Diferentes sitios de redes sociales también lo usan para evaluar el sentimiento de las publicaciones, y si la emoción es demasiado fuerte o violenta, o cae por debajo de su umbral, eliminan u ocultan la publicación.
Beneficios del análisis de sentimiento
Los siguientes son algunos de los beneficios más importantes del análisis de sentimientos que no deben pasarse por alto.
- Ayuda en la evaluación de la percepción de su marca entre su grupo demográfico objetivo.
- Se proporcionan comentarios directos de los clientes para ayudarlo a desarrollar su producto.
- Aumenta los ingresos por ventas y la prospección.
- Las oportunidades de venta adicional para los campeones de su producto han aumentado.
- El servicio al cliente proactivo es una opción práctica.
Los números pueden proporcionarle información como el rendimiento bruto de una campaña de marketing, la cantidad de participación en una llamada de prospección y la cantidad de tickets pendientes en atención al cliente.
Sin embargo, no le dirá por qué ocurrió un evento específico o qué lo causó. Las herramientas de análisis como Google y Facebook, por ejemplo, pueden ayudarlo a evaluar el rendimiento de sus esfuerzos de marketing.
Pero no le brindan un conocimiento profundo de por qué esa campaña específica tuvo éxito.
Sentiment Analysis tiene el potencial de cambiar el juego en este sentido.
Análisis de sentimiento: declaración del problema
El objetivo es determinar si un tweet tiene una emoción favorable, negativa o neutral con respecto a seis aerolíneas estadounidenses en función de los tweets.
Este es un trabajo de aprendizaje supervisado estándar en el que debemos categorizar una cadena de texto en categorías predeterminadas dada una cadena de texto.
Solución
Usaremos el proceso estándar de aprendizaje automático para abordar este problema. Comenzaremos importando las bibliotecas y conjuntos de datos necesarios.
Luego, realizaremos un análisis exploratorio de datos para determinar si hay algún patrón en los datos. Después de eso, llevaremos a cabo el preprocesamiento de texto para convertir los datos numéricos de entrada de texto que un máquina de aprendizaje el sistema puede utilizar.
Finalmente, entrenaremos y evaluaremos nuestros modelos de análisis de sentimientos utilizando métodos de aprendizaje automático.
1. Importación de bibliotecas
Cargue las bibliotecas necesarias.
2. Importar conjunto de datos
Este artículo se basará en un conjunto de datos que se puede encontrar en Github. El conjunto de datos se importará utilizando la función de CSV de lectura de Pandas, como se ve a continuación:
Usando la función head(), examine las primeras cinco filas del conjunto de datos:
Salida:
3. Análisis de los Datos
Examinemos los datos para determinar si hay alguna tendencia. Pero primero, cambiaremos el tamaño de gráfico predeterminado para que los gráficos sean más visibles.
Comencemos con la cantidad de tweets recibidos por cada aerolínea. Usaremos un gráfico circular para esto:
El porcentaje de tweets públicos para cada aerolínea se muestra en la salida.
Echemos un vistazo a cómo se distribuyen los sentimientos en todos los tweets.
Salida:
Examinemos ahora la distribución del sentimiento para cada aerolínea específica.
Según los resultados, la mayor parte de los tuits de casi todas las aerolíneas son desfavorables, seguidos de tuits neutrales y buenos. Virgin America es quizás la única aerolínea donde la proporción de los tres sentimientos es comparable.
Salida:
Finalmente, usaremos la biblioteca Seaborn para obtener el nivel de confianza promedio para los tweets de tres categorías de opinión.
Salida:
El resultado muestra que el nivel de confianza para los tweets negativos es mayor que para los tweets positivos o neutrales.
4. Limpiar los datos
Muchos términos de la jerga y signos de puntuación se pueden encontrar en los tweets. Antes de que podamos entrenar el modelo de aprendizaje automático, debemos limpiar nuestros tweets.
Sin embargo, antes de comenzar a limpiar los tweets, debemos separar nuestro conjunto de datos en conjuntos de características y etiquetas.
Podemos limpiar los datos una vez que los hayamos separado en características y conjuntos de entrenamiento. Para ello se utilizarán expresiones regulares.
5. Representación numérica del texto
Para entrenar modelos de aprendizaje automático, los algoritmos estadísticos emplean matemáticas. Las matemáticas, por otro lado, solo trabajan con números.
Primero debemos transformar el texto en números para que los algoritmos estadísticos lo traten. Hay tres formas básicas de hacerlo: Bag of Words, TF-IDF y Word2Vec.
Afortunadamente, la clase TfidfVectorizer en el módulo Scikit-Learn de Python se puede usar para transformar características de texto en vectores de características TF-IDF.
6. Creación de conjuntos de prueba y entrenamiento basados en datos
Finalmente, debemos dividir nuestros datos en conjuntos de entrenamiento y prueba antes de entrenar nuestros algoritmos.
El conjunto de entrenamiento se usará para entrenar el algoritmo y el conjunto de prueba se usará para evaluar el rendimiento del modelo de aprendizaje automático.
7. Desarrollo de modelos
Una vez que los datos se han separado en conjuntos de entrenamiento y prueba, se utilizan técnicas de aprendizaje automático para aprender de los datos de entrenamiento.
Puede utilizar cualquier algoritmo de aprendizaje automático. Sin embargo, se utilizará el enfoque Random Forest debido a su capacidad para hacer frente a datos no normalizados.
8. Predicciones y evaluación del modelo
Una vez que el modelo ha sido entrenado, la etapa final es hacer predicciones. Para hacer esto, debemos aplicar el método de predicción al objeto de clase RandomForestClassifier que entrenamos.
Finalmente, las medidas de clasificación, como las métricas de confusión, las medidas F1, la precisión, etc., se pueden usar para evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.
Salida:
Nuestro algoritmo logró una precisión de 75.30, como se ve en los resultados.
Conclusión
El análisis de sentimientos es uno de los trabajos más frecuentes de la PNL, ya que ayuda a identificar la opinión pública general sobre un tema específico.
Vimos cómo varias bibliotecas de Python pueden ayudar con el análisis de sentimientos.
Realizamos un estudio de tuits públicos sobre seis aerolíneas estadounidenses y alcanzamos una precisión de aproximadamente el 75 %.
Le sugiero que pruebe con otro algoritmo de aprendizaje automático, como la regresión logística, SVM o KNN, para ver si puede lograr mejores resultados.
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