Comprendre la méthodologie de l'analyse des sentiments Python

Est-ce que vous avez déjà eu l'impression que vous pouvez analyser un morceau de texte pour découvrir le sentiment caché derrière lui? Aussi étonnant qu'il puisse paraître, cela est possible grâce à l'analyse de sentiments Python, une méthodologie spécifique pour analyser la copie. Ce processus nécessite une combinaison d'apprentissage automatique et de traitement de la langue, avec comme toile de fond un langage de programmation spécifique, qui est l'endroit où Python entre en jeu. L'analyse des sentiments est un sujet important, en particulier dans le monde des affaires, en raison de sa pertinence dans la résolution de problèmes d'affaires. Ce cours vise à comprendre la méthodologie de l'analyse du sentiment Python. L'analyse sentimentale, souvent appelée classification du sentiment, concerne les tâches de classification de texte. Si vous êtes fourni avec une phrase, un discriminant est théorisé pour mettre en évidence le sentiment derrière. L'analyse des sentiments détermine si le sentiment est positif, négatif ou même neutre.

Etant donné que les ordinateurs ne peuvent pas transformer le langage abstrait, nous devons recourir à un langage de programmation pour convertir le texte sous analyse en chiffres uniques, interprété 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 plus efficacement. 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, Pycharme est un excellent environnement de développement intégré (IDE) pour Python. En fournissant un code d'achèvement plus fiable et les meilleures inspections de code, Pycharme est idéal pour les correctifs rapides, ce qui permet une meilleure performance dans l'analyse des sentiments.

Une autre notion essentielle que vous allez apprendre concerne TextBlob. Il s'agit d'une bibliothèque Python spécifique pour traiter des données textuelles. TextBlob fournit une API simple qui vous permet de plonger dans le traitement du langage naturel (NLP), y compris une partie du balisage de la parole, l'extraction de l'expression et l'analyse du sentiment. Les autres NLP comprennent 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 de TextBlob se situent à l'intérieur de la gamme négative et positive ; la polarité n'est qu'un flottement, avec un négatif signifiant "déclaration négative" et "positif" signifiant une déclaration positive. La subjectivité, notion de flottement, se situe à l'intérieur de la plage de zéro et d'une. Un avis personnel, un jugement et même une émotion sont généralement appelés phrases subjectives. Inversement, seules les données factuelles peuvent être objectives. Ce cours sera sans aucun doute utile aux professionnels de l'informatique ou du développement et aux étudiants qui ont une excellente maîtrise de Python et qui s'intéressent à la science des données.