Descubre 4 formas de desarrollar un analizador de sentimientos en Machine Learning.

4 formas de desarrollar un analizador de sentimientos en el aprendizaje automático

Con la ayuda del aprendizaje automático (ML), la tecnología sigue creciendo, evolucionando y modernizándose. No solo ayuda a transformar la industria a través de la automatización, sino que su algoritmo también puede clasificar los datos, lo que puede ayudar a identificar patrones en la detección de emociones y sentimientos en un determinado conjunto de datos sin procesar. Ahí es donde entra el análisis de sentimientos.

¿Qué es el análisis de sentimiento?

El análisis de sentimientos es un tipo de proceso de lenguaje que tiene la capacidad de identificar emociones, estados de ánimo y sentimientos en un texto determinado. Un texto puede interpretarse como positivo, negativo o neutral.

Las empresas lo utilizan comúnmente para ayudarles a comprender cómo sus productos, servicios e incluso la marca de su empresa son percibidos y considerados por los consumidores. A través de esta información, las empresas pueden revisar y mejorar ciertos aspectos de sus servicios para satisfacer mejor las necesidades y preferencias de sus consumidores. Por ejemplo, los periódicos y los medios de comunicación en línea han recurrido a aplicaciones de análisis de sentimientos para dar sentido a lo que sus audiencias están pensando en un momento dado.

Un modelo de algoritmo ML puede identificar y aprender varios sentimientos mediante el estudio y la extracción de patrones de datos. Puede usar el análisis de Python para hacer esto.

Dicho esto, aquí hay algunas formas de presentar y desarrollar un analizador de sentimientos en el aprendizaje automático.

1. Aprendizaje supervisado con formación personalizada

Una de las formas de desarrollar un analizador de sentimientos es entrenando un modelo personalizado de aprendizaje automático o aprendizaje profundo . En este enfoque, deberá tener un conjunto de datos etiquetado o un conjunto de datos de entrenamiento. El modelo de algoritmo ML analizará el conjunto de datos etiquetado, con el objetivo de identificar patrones y las correlaciones entre esos patrones y ciertos sentimientos y luego aprender de ellos.

Dicho esto, cuando se les alimenta con nuevos datos, el modelo ML aplica lo que aprendió del conjunto de datos etiquetado al analizar y procesar la información recién proporcionada. Si ve algo en los nuevos datos que se parece a lo que vio en los datos etiquetados, hará una predicción.

Estos son los pasos habituales para entrenar un modelo de análisis de opinión personalizado:

  • Recopile datos sin procesar para usarlos como su conjunto de datos etiquetado

  • Tendrás que preprocesar el texto que se utilizará para el entrenamiento.

  • El texto se codificará numéricamente

  • Se debe seleccionar el modelo de algoritmo ML apropiado

  • El modelo de algoritmo ML luego se someterá a entrenamiento e hiper tuning

  • El modelo de algoritmo ML tendrá la tarea de hacer predicciones

2. TextBlob

Python, como lenguaje de programación , viene con muchas bibliotecas que se utilizan para ayudar en las tareas de codificación y programación. TextBlob es una de sus bibliotecas de código abierto, que se puede utilizar para procesar datos en forma de texto.

La interfaz de programación de aplicaciones (API) de TextBlob contiene algoritmos, comandos y funcionalidades que permiten al usuario procesar los datos textuales. La API se puede utilizar para clasificar partes del texto, extraer frases nominales y traducir palabras, oraciones y párrafos. También se puede utilizar para realizar tareas como etiquetar partes del discurso y análisis de sentimientos, a través de sus valores de polaridad y subjetividad, y muchas otras tareas.

3. Modelo basado en diccionario de palabras

Uno de los métodos para desarrollar un analizador de sentimientos es crear lo que se llama un diccionario N-gram. Un diccionario N-gram se compone de palabras positivas y negativas que se basan en un corpus de texto. Para crear este diccionario, se utilizarían funciones personalizadas de Python para entrenar y desarrollar el modelo de algoritmo ML.

Este modelo tiene la ventaja adicional de poder agregar palabras personalizadas al diccionario, derivadas del conocimiento del dominio.

4. BERT

Otro método para desarrollar un analizador de sentimientos son las representaciones de codificador bidireccional de transformadores (BERT). Desde su lanzamiento, BERT se ha considerado un modelo moderno de aprendizaje automático. Fue diseñado y desarrollado para ser utilizado en tareas de procesamiento del lenguaje natural (PNL). Tiene dos componentes: un codificador y un decodificador. El codificador lee el texto dado, mientras que el decodificador elabora una predicción. Fue diseñado para ayudar a los sistemas informáticos a comprender las relaciones entre palabras y subpalabras en un texto dado.

Conclusión

Los modelos de algoritmos de ML han evolucionado para convertirse en una herramienta poderosa para analizar casi todo, incluso aquellas cosas que antes se pensaba que estaban más allá del ámbito de la inteligencia artificial y la automatización. La introducción del análisis de sentimientos es una de las diversas formas de impulsar la inteligencia artificial. Pueden ser de gran utilidad para analizar las emociones, los sentimientos o el estado de ánimo de una determinada comunidad, grupo, audiencia, en un determinado corpus de texto.

Con la ayuda del análisis de sentimiento, los analistas de datos de negocios y empresas pueden obtener información sobre cómo los perciben sus consumidores. Considere estas formas y utilice la tecnología moderna en beneficio de su empresa.


Conviertete en un programador más sociable

Patrocinadores