Comprendre la méthodologie d'analyse des sentiments en Python

Avez-vous déjà pensé que vous pouviez analyser un texte pour découvrir le sentiment qui s'y cache ? Aussi étonnant que cela puisse paraître, cela est possible grâce à l'analyse des sentiments en Python, une méthodologie spécifique pour analyser le texte. Ce processus nécessite une combinaison d'apprentissage automatique et de traitement du langage, dans le contexte d'un langage de programmation spécifique, et c'est là que Python entre en jeu. L'analyse des sentiments est un sujet important, en particulier dans le monde des affaires, en raison de sa pertinence pour résoudre les problèmes commerciaux. Ce cours vise à comprendre la méthodologie de l'analyse des sentiments en Python. L'analyse sentimentale, souvent appelée classification des sentiments, concerne les tâches de classification de texte. Si une phrase vous est fournie, un classificateur est théorisé pour mettre en évidence le sentiment qui la sous-tend. L'analyse des sentiments permet de déterminer si le sentiment est positif, négatif ou même neutre.

Étant donné que les ordinateurs ne peuvent pas transformer le langage abstrait, nous devons recourir à un langage de programmation pour convertir le texte analysé en nombres uniques, interprétés pour mettre en évidence le sentiment. Python est le langage de programmation le plus utilisé car il vous permet de travailler tout en intégrant des systèmes de manière plus efficace. Dans ce cours, nous mettrons l'accent sur PyCharm, qui peut fournir tous les outils dont vous avez besoin pour un développement Python plus productif. Contrairement à Visual Studio, Pycharm est un excellent IDE (environnement de développement intégré) pour Python. En fournissant une complétion de code plus fiable et les meilleures inspections de code, Pycharm est idéal pour les solutions rapides, ce qui permet d'améliorer les performances en matière d'analyse des sentiments

Une autre notion essentielle que vous apprendrez concerne TextBlob. Il s'agit d'une bibliothèque Python spécifique au traitement des données textuelles. TextBlob fournit une API simple qui vous permet de vous plonger dans le traitement du langage naturel (NLP), y compris une partie du balisage vocal, de l'extraction des phrases nominales et de l'analyse des sentiments. D'autres méthodes de PNL incluent la traduction et la classification. Dans ce cours, nous vous présentons la polarité et la subjectivité, qui sont des concepts liés à TextBlob. Les concepts TextBlob se situent dans la gamme des concepts négatifs un et positifs ; la polarité est juste un flottant, un négatif signifiant une déclaration négative et un positif signifiant une déclaration positive. La subjectivité, une notion liée au flottant, se situe dans la fourchette de zéro à un. Une opinion personnelle, un jugement et même une émotion sont généralement qualifiés de phrases subjectives. À l'inverse, seules les informations factuelles peuvent être objectives. Ce cours sera sans aucun doute utile aux professionnels de l'informatique ou du développement ainsi qu'aux étudiants qui maîtrisent parfaitement Python et s'intéressent à la science des données.