机器学习中开发情感分析器的 4 种方法

在机器学习 (ML) 的帮助下，技术不断发展、发展和现代化。它不仅通过自动化帮助改变行业，而且它的算法还可以对数据进行分类，这可以帮助识别在给定原始数据集中检测情绪和情绪的模式。这就是情绪分析的用武之地。

什么是情绪分析？

情感分析是一种语言过程，能够识别特定文本中的情绪、情绪和感受。文本可以被解释为正面的、负面的或中性的。

企业通常使用它来帮助他们了解他们的产品、服务，甚至他们公司的品牌是如何被消费者感知和看待的。通过这些信息，企业可以重新审视和改进其服务的某些方面，以最好地满足消费者的需求和偏好。例如，在线报纸和媒体已经转向情绪分析应用程序，以了解他们的受众在特定时刻的想法。

ML 算法模型可以通过研究和挖掘数据模式来识别和学习各种情绪。您可以使用python 分析来执行此操作。

话虽如此，这里有一些方法可以在机器学习中引入和开发情绪分析器。

一、定制训练的监督学习

开发情绪分析器的方法之一是训练自定义机器学习或深度学习模型。在这种方法中，您需要有一个标记数据集或训练数据集。ML 算法模型将研究标记的数据集，目的是识别模式以及这些模式与某些情绪之间的相关性，然后从中学习。

话虽如此，当他们收到新数据时，ML 模型会在分析和处理新给定的信息时应用它从标记数据集中学到的任何东西。如果它在新数据中看到与在标记数据中看到的相似的东西，它就会做出预测。

以下是训练自定义情绪分析模型的常用步骤：

收集原始数据以用作标记数据集

您必须预处理要用于训练的文本

然后文本将被数字编码

必须选择适当的 ML 算法模型

然后，ML 算法模型将进行训练和超调优

ML算法模型将负责进行预测

二、TextBlob 

Python 作为一种编程语言，带有许多用于帮助编码和编程任务的库。TextBlob 是其开源库之一，可用于处理文本形式的数据。

TextBlob 的应用程序编程接口 (API) 包含允许用户处理文本数据的算法、命令和功能。该 API 可用于对部分文本进行分类、提取名词短语以及翻译单词、句子和段落。它还可用于执行任务，例如通过其极性和主观性值标记词性和情感分析，以及许多其他任务。

三、基于词词典的模型

开发情感分析器的方法之一是创建所谓的 N-gram 字典。N-gram 字典由基于文本语料库的正负词组成。要创建此字典，将使用自定义 python 函数来训练和开发 ML 算法模型。

该模型具有额外的优势，即能够将自定义单词添加到字典中，这些单词源自领域知识。

四、 BERT

开发情感分析器的另一种方法是来自 Transformers 的双向编码器表示 (BERT)。自推出以来，BERT 一直被视为一种现代机器学习模型。

它被设计和开发用于自然语言处理 (NLP) 中的任务。它有两个组件——编码器和解码器。编码器读取给定的文本，而解码器将预测放在一起。

它旨在帮助计算机系统理解给定文本中单词和子单词之间的关系。

结论

ML 算法模型已经发展成为分析几乎所有事物的强大工具，甚至包括以前被认为超出人工智能和自动化领域的事物。引入情绪分析是提升人工智能的各种方法之一。它们对于分析给定文本语料库中某个社区、群体、观众的情绪、感受或情绪非常有用。

借助情绪分析，企业和公司的数据分析师可以获得有关消费者如何看待他们的信息。考虑这些方法并利用现代技术为您的企业带来优势。

翻译于：https://ourcodeworld.com/articles/read/1647/4-ways-to-develop-a-sentiment-analyzer-in-machine-learning