В сегодняшних условиях, когда мы по праву страдаем от перегрузки данными (хотя это не означает лучшего или более глубокого понимания), компании, администраторы опросов могут собирать горы отзывов клиентов; но для простых людей по-прежнему невозможно проанализировать его вручную без какой-либо ошибки или предвзятости.
Часто компании с самыми лучшими намерениями оказываются в вакууме понимания. Вы знаете, что вам нужны идеи, чтобы принимать обоснованные решения, и вы знаете, что вам их не хватает, но не знаете, как лучше всего их получить.
Итак, как лучше всего достичь этих накладных расходов? Вот когда анализ настроений приходит как решение.
Что такое анализ настроений
Анализ настроений — это тип исследования текста, также известный как майнинг. Он применяет сочетание статистики, обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения для выявления и извлечения субъективной информации из текстовых файлов, например, чувств, мыслей, суждений или оценок рецензента по определенной теме, событию или компании. .
Зачем нужен анализ тональности???
Анализ настроений дает некоторые ответы на самые важные вопросы, по крайней мере, с точки зрения клиентов. Поскольку анализ настроений может быть автоматизирован, решения могут приниматься на основе значительного объема данных, а не простой интуиции, которая не всегда верна.
Анализ настроений необходим, чтобы узнать настроения (т. е. положительные, отрицательные или нейтральные) предложений, отзывов и отзывов клиента в нулевое время.
Итак, давайте узнаем, как создать собственный модуль анализа настроений.
Примечание. Все фрагменты кода написаны на машинописном языке.
Действуйте следующим образом:-
- Установите tensorflowjs в свой проект с помощью NPM.
- Создайте свою модель Tensorflow. Ее можно обучить с помощью Python, Tensorflow, Keras ИЛИ. Вы можете использовать уже существующую модель, доступную в Интернете.
В этом блоге мы узнаем, как строить с использованием уже существующей модели.
Доступно два типа моделей.
Модель CNN — Нажмите здесь Метаданные CNN — Нажмите здесь
Модель LSTM — Нажмите здесь Метаданные LSTM — Нажмите здесь
Вы можете использовать любую из моделей с ее уважаемыми метаданными в соответствии с нашей точностью и необходимыми требованиями.
Совет. Используйте модель CNN для большей точности в коротких предложениях и словах.
2. Загрузите нужную модель и ее метаданные.
3. Создайте функцию для выполнения секвенирования пэдов.
4. Окончательное имя функции как predict, в которой ввод принимается как текстовая переменная, и выполняется последовательность заполнения, чтобы модель понимала текст.
Здесьоценка — это значение, предсказанное моделью. Если оценка > 0,65, то предложение или слово являются положительными, если оценка ‹ 0,65, то отрицательными. Когда оценка становится равной 0,65, тональность входных данных становится нейтральной.
Я также хочу поделиться проблемами, с которыми столкнулся я!
Сначала я решил обучить свою собственную модель Keras с помощью python, затем преобразовать и реализовать ее на Tensorflow JS, но при обучении модели я не получил требуемой точности и не смог чтобы найти хороший и большой набор данных для дальнейшего обучения модели.
Поэтому я решил использовать предварительно обученную модель Сверточной нейронной сети (CNN) из API Google. Модель имеет хорошую точность, поэтому я решил двигаться дальше.
Вывод
Ну, это было удивительное чувство, когда я писал и делился своим опытом в этом блоге. В заключение я просто хочу добавить несколько небольших вещей, которые помогут вам создать идеальную модель анализа настроений.
- Используйте правильную модель в соответствии с вашими требованиями (при использовании уже существующей модели).
- Обучите свою модель на огромном наборе данных и постарайтесь как можно больше убрать шум, присутствующий в наборе данных, чтобы повысить точность (при обучении собственной модели с нуля).
- Обязательно используйте функцию padSequencing. (Чтобы узнать больше о padSequencing нажмите здесь).
Спасибо, что прочитали эту статью. Просим вас поделиться своими мыслями в комментариях.
Ссылки
О блок-опросе
BlockSurvey – это ориентированная на конфиденциальность платформа для создания опросов, опросов и форм с полной конфиденциальностью. Через BlockSurvey все ваши данные зашифрованы от начала до конца, и только вы можете их видеть. Вы владеете своими данными. Это ваше цифровое право. Трекеров нет, и мы сохраняем вашу анонимность для сборщиков данных. Наша платформа использует Blockstack и помогает поддерживать конфиденциальность и анонимность, что приводит к эффективным опросам и опросам. Попробуйте создать опросы и опросы вместе с нами.
