😊😔😐
Введение
Анализ настроений просто означает понимание эмоций, выраженных в текстовых данных, что делает его ценным инструментом для бизнеса и исследователей. В этой статье мы рассмотрим процесс создания приложения для анализа тональности с использованием Streamlit, популярной библиотеки Python для создания интерактивных веб-приложений и ее размещения на Hugging Face, платформе для совместного использования и развертывания моделей машинного обучения.
Наша цель — разработать приложение, которое предсказывает настроения, выраженные во входном тексте, и обеспечивает визуальное представление оценок настроений. Это приложение позволит пользователям получить представление об эмоциях, стоящих за текстом, который они анализируют, открывая возможности для различных приложений, таких как анализ отзывов клиентов или мониторинг социальных сетей.
Инструменты и технологии
Для этого проекта мы использовали Streamlit, удобную среду, упрощающую разработку приложений, управляемых данными. Кроме того, мы использовали Hugging Face, ведущую платформу, которая обеспечивает доступ к предварительно обученным моделям и упрощает развертывание моделей.
Давайте взглянем на фрагмент кода, который играет решающую роль в нашем приложении для анализа настроений:
# Load the tokenizer and the fine-tuned model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('GhylB/Sentiment_Analysis_BERT_Based_MODEL')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('GhylB/Sentiment_Analysis_BERT_Based_MODEL')
# Create a sentiment analysis pipeline with your fine-tuned model
nlp = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
# Function to predict sentiment
def predict_sentiment(input_text):
result = nlp(input_text)[0]
label = result['label']
score = result['score']
sentiment_emojis = {
'LABEL_0': '😔', # Negative
'LABEL_1': '😊', # Positive
'LABEL_2': '😐' # Neutral
}
emoji = sentiment_emojis[label]
return label, score, emoji
В приведенном выше фрагменте кода мы загружаем токенизатор и точно настроенную модель анализа настроений, используя классы AutoTokenizer и AutoModelForSequenceClassification Hugging Face. Эти два компонента необходимы для выполнения анализа тональности нашего входного текста.
Затем мы создаем конвейер анализа настроений, используя загруженную модель и токенизатор. Конвейер определяется с помощью pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer). Этот конвейер позволяет нам легко обрабатывать входной текст и прогнозировать метку тональности и оценку.
Мы также определяем функцию predict_sentiment, которая принимает входной текст в качестве параметра. Внутри функции мы используем конвейер анализа тональности, чтобы предсказать метку тональности и оценку для входного текста. Кроме того, мы сопоставляем метку настроения с соответствующим смайликом, используя словарь sentiment_emojis. Наконец, функция возвращает метку настроения, оценку и соответствующий смайлик.
Этот фрагмент кода играет решающую роль в приложении для анализа настроений. Он загружает необходимую модель и токенизатор, создает конвейер анализа настроений и предоставляет функцию для прогнозирования настроений на основе пользовательского ввода. Затем функция конвейера и прогнозирования используется в основной логике приложения для обработки и отображения результатов анализа тональности.
Ниже приведены скриншоты приложения в действии.
Приложение имеет множество преимуществ, в том числе следующие:
1. Анализируйте настроение сообщений в социальных сетях, чтобы отслеживать общественное мнение по конкретному вопросу.
2. Оценивайте эффективность маркетинговых кампаний, анализируя отзывы клиентов.
3. Отслеживайте настроение запросов в службу поддержки клиентов, чтобы выявить потенциальные проблемы с продуктами или услугами.
4. Обнаружение киберзапугивания или других форм онлайн-преследований.
Развертывание на обнимающемся лице
Чтобы сделать приложение анализа настроений доступным для пользователей, мы развернули его на Hugging Face. Эта платформа позволила нам поделиться приложением как общедоступным пространством, упростив пользователям доступ к функциям анализа настроений и их использование. Развернутое приложение на Hugging Face обеспечивает удобство работы с пользователем и надежную работу.
Заключение
В этой статье мы продемонстрировали процесс создания приложения для анализа настроений с помощью Streamlit и размещения его на Hugging Face. Используя возможности предварительно обученных моделей и удобных сред, мы разработали интуитивно понятное и интерактивное приложение, способное прогнозировать настроения и обеспечивать визуальное представление оценок настроений. Это приложение может расширить возможности пользователей в различных областях, позволяя им получать ценную информацию из текстовых данных.
Чтобы опробовать приложение для анализа настроений, вы можете получить к нему доступ в общедоступном пространстве Hugging Face в SentimentApp. Не стесняйтесь исследовать его функциональные возможности и получать представление о чувствах, выраженных в ваших текстовых данных.
Помните, что модели анализа настроений имеют свои ограничения, и очень важно интерпретировать результаты в контексте. Однако с помощью комбинации Streamlit и Hugging Face вы можете создавать мощные приложения для анализа настроений, которые способствуют пониманию человеческих эмоций и мнений эффективным и доступным способом.
