Projets d'analyse des sentiments et sujets pour les débutants [2022]

Vous étudiez l'analyse des sentiments et souhaitez tester vos connaissances ? Si vous l'êtes, alors vous êtes au bon endroit. Dans cet article, nous discutons d'idées de projets d'analyse des sentiments avec lesquels vous pouvez tester vos connaissances et montrer votre compréhension.

Nous savons à quel point il est difficile de trouver de bonnes idées de projets. Nous savons aussi à quel point il est avantageux de réaliser des projets. Avec les projets, vous pouvez renforcer vos connaissances, améliorer votre portefeuille et remporter de meilleurs rôles.

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Alors sans plus tarder, commençons.

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments est une sorte d'exploration de données où vous mesurez l'inclinaison des opinions des gens en utilisant le NLP (traitement du langage naturel), l'analyse de texte et la linguistique informatique. Nous effectuons une analyse des sentiments principalement sur les avis publics, les plateformes de médias sociaux et les sites similaires. Voici les principaux types d'analyse des sentiments :

Grain fin

Une analyse fine des sentiments donne des résultats précis sur l'opinion publique sur le sujet. Il a classé ses résultats en différentes catégories telles que : Très Négatif, Négatif, Neutre, Positif, Très Positif.

Détecter l'émotion

Ce type d'analyse des sentiments identifie des émotions telles que la colère, le bonheur, la tristesse et autres. Plusieurs fois, vous utiliserez des lexiques pour reconnaître les émotions. Cependant, les lexiques ont aussi des inconvénients, et dans ces cas, vous devrez utiliser des algorithmes ML.

Basé sur l'aspect

Dans l'analyse des sentiments basée sur les aspects, vous examinez l'aspect de la chose dont les gens parlent. Supposons que vous ayez des critiques d'un smartphone, vous voudrez peut-être voir ce que les gens disent de sa durée de vie de la batterie ou de sa taille d'écran.

Multilingue

Parfois, les organisations doivent analyser le texte de différentes langues. Cette forme d'analyse des sentiments est considérablement difficile et nécessite beaucoup d'efforts car vous auriez besoin de nombreuses ressources.

L'analyse des sentiments a de nombreuses applications dans diverses industries. Comme cela aide à comprendre l'opinion publique, les entreprises utilisent l'analyse des sentiments pour effectuer des études de marché et déterminer si leurs clients aiment ou non un produit (ou service) particulier. Ensuite, selon les résultats de l'analyse des sentiments, l'organisation peut modifier le produit ou service respectif et obtenir de meilleurs résultats.

Dans l'ensemble, cela aide les entreprises à mieux comprendre leurs clients. Les entreprises peuvent mieux servir leurs clients lorsqu'elles savent où elles sont en retard et où elles excellent.

Dans les points suivants, nous avons discuté de quelques idées de projet d'analyse des sentiments importantes, choisissez-en une en fonction de vos intérêts et de votre expertise :

Idées de projets d'analyse des sentiments

Voici nos projets d'analyse des sentiments. Notre liste contient des projets pour tous les niveaux de compétence afin que vous puissiez choisir confortablement :

1. Analysez les avis sur les produits Amazon

Amazon est le plus grand magasin de commerce électronique de la planète. Cela signifie qu'il possède également l'une des plus grandes sélections de produits disponibles. Souvent, les entreprises veulent comprendre l'opinion publique sur leur produit et déterminer ce qui en est responsable. À cette fin, ils effectuent une analyse des sentiments sur leurs avis sur les produits.

Cela les aide à reconnaître les principaux problèmes de leurs produits (s'il y en a). Certains produits ont des milliers d'avis sur Amazon tandis que d'autres n'en ont que quelques centaines.

C'est l'un des projets d'analyse des sentiments les plus importants car la demande pour une telle expertise est très élevée. Les entreprises veulent que des experts analysent leurs avis sur les produits pour les études de marché.

Vous pouvez obtenir l'ensemble de données pour ce projet ici : Amazon Product Reviews Dataset .

Travailler sur ce projet vous familiarisera avec de nombreux aspects de l'analyse des sentiments. Si vous êtes débutant, vous pouvez commencer avec un petit produit et analyser les critiques de celui-ci. D'autre part, si vous recherchez un défi, vous pouvez prendre un produit populaire et analyser ses critiques.

2. Tomates pourries et leurs critiques

Rotten Tomatoes est un site de critique où vous trouverez un ensemble d'opinions de critiques sur des films et des émissions. Vous pouvez y trouver des critiques sur presque toutes les émissions, séries télévisées ou drames. Certes, c'est aussi un excellent endroit pour obtenir des données.

Vous pouvez effectuer une analyse des sentiments sur les avis présents sur ce site dans le cadre de vos projets d'analyse des sentiments. Le secteur du divertissement prend très au sérieux les critiques. En analysant les avis des critiques, une société de production peut comprendre pourquoi son titre particulier a réussi (ou échoué). Les critiques influencent également considérablement le succès commercial d'un titre.

Avec l'analyse des sentiments, vous pouvez déterminer quelle est l'opinion générale des critiques sur un film ou une émission en particulier. Ce projet est un excellent moyen pour vous de comprendre comment l'analyse des sentiments peut aider les entreprises de divertissement telles que Netflix.

Vous pouvez obtenir le jeu de données pour ce projet ici : jeu de données Rotten Tomatoes .

3. Analyse des sentiments sur Twitter

Twitter est un endroit idéal pour effectuer une analyse des sentiments. Vous pouvez obtenir l'opinion publique sur n'importe quel sujet via cette plateforme. C'est l'une des idées de projet d'analyse des sentiments de niveau intermédiaire. Vous devez avoir une certaine expérience dans l'exploration d'opinions (un autre nom pour l'analyse des sentiments) avant de travailler sur cette tâche. Comme il s'agit d'une idée de projet populaire, nous en avons discuté un peu plus en détail :

Conditions préalables

Vous devez avoir des connaissances de base en programmation. Vous pouvez soit être familier avec Python ou R (ce serait bien si vous êtes familier avec les deux). Cependant, il n'est pas nécessaire d'avoir des connaissances de niveau expert en programmation. Outre la programmation, vous devez également savoir comment diviser les ensembles de données et utiliser l'API RESTful, car vous devrez utiliser l'API Twitter ici. Vous devez également être familiarisé avec le classificateur Naive Bayes car nous l'utiliserons pour classer nos données plus tard dans le projet.

Ce projet n'est pas facile et prendra un peu de temps (le téléchargement de données depuis Twitter prend des heures).

Travailler sur le projet

Tout d'abord, vous devrez obtenir des informations d'identification autorisées de Twitter pour utiliser l'API Twitter. L'autorisation d'un compte de développeur Twitter prend un certain temps, mais une fois que vous l'avez, vous pouvez accéder à votre tableau de bord et "Créer une application".

Une fois que vous disposez des informations d'identification nécessaires, vous pouvez créer la fonction et créer une campagne de test. Twitter a une limite sur le nombre de requêtes que l'on peut faire via son API, qu'ils ont ajoutée à cette limite pour des raisons de sécurité. Le plafond est de 180 requêtes en 15 minutes. Vous pouvez conserver le jeu de test pour avoir 100 tweets.

Après avoir créé l'ensemble de test, vous devrez créer l'ensemble de formation à l'aide de l'API Twitter, qui est la partie la plus difficile de ce projet. Assurez-vous d'enregistrer les tweets que vous collectez à partir de l'API dans un fichier CSV pour une utilisation future.

Après avoir préparé l'ensemble d'entraînement, il vous suffit de prétraiter les tweets présents dans les ensembles de données. N'oubliez pas que les emojis, les images et les autres composants non textuels n'affectent pas la polarité de l'analyse des sentiments. Pour inclure des images et d'autres parties dans votre analyse des sentiments, vous devrez utiliser Deep Learning. Assurez-vous de supprimer tous les caractères en double et les fautes de frappe de vos données. Le nettoyage des données est essentiel pour obtenir les meilleurs résultats possibles.

Après avoir nettoyé les données, vous pouvez utiliser le classificateur Naive Bayes pour analyser l'ensemble de données disponible. Enfin, vous devrez tester votre modèle et voir s'il produit les résultats souhaités ou non.

Comme vous l'avez peut-être compris, ce projet demandera des efforts. Mais effectuer une analyse des sentiments sur Twitter est un excellent moyen de tester vos connaissances sur ce sujet. Ce sera également un excellent ajout à votre portefeuille (ou CV).

Lire la suite : Analyse des sentiments à l'aide de Python : un guide pratique

4. Examens des articles scientifiques

Si vous souhaitez utiliser les connaissances de l'apprentissage automatique et de la science des données à des fins de recherche, ce projet est parfait pour vous. Vous pouvez effectuer une analyse des sentiments sur des critiques d'articles scientifiques et comprendre ce que pensent les principaux experts sur un sujet particulier. Une telle découverte peut vous aider à les rechercher en conséquence.

Voici l'ensemble de données afin que vous puissiez commencer ce projet : Machine Learning Dataset . L'ensemble de données que nous avons partagé ici a N = 405 instances. Et il est stocké au format JSON. Travailler sur ce projet vous familiarisera avec les applications de l'apprentissage automatique dans la recherche scientifique. L'ensemble de données contient des critiques en espagnol et d'autres en anglais.

5. Analyser les avis IMDb

IMDb est un site Web de critiques de divertissement où les gens laissent leurs opinions sur différents films et émissions. Vous pouvez également effectuer une analyse des sentiments sur les avis qui y sont présentés. Tout comme le projet Rotten Tomatoes dont nous avons parlé précédemment, celui-ci vous aidera à en apprendre davantage sur les applications de la science des données et de l'apprentissage automatique dans l'industrie du divertissement.

Les critiques d'émissions et de films aident les sociétés de production à comprendre pourquoi leur titre a échoué (ou réussi).

L'ensemble de données pour ce projet est assez ancien et petit. Mais c'est un excellent moyen pour un débutant de tester ses compétences sur un nouvel ensemble de données. Voici un lien vers l'ensemble de données : IMDb examine l'ensemble de données .

6. Analyser la réputation d'une entreprise (actualités + médias sociaux)

Vous pouvez choisir une entreprise que vous aimez et effectuer une analyse détaillée des sentiments à son sujet. Vous pouvez également choisir un sujet tendance et le couvrir dans votre analyse des sentiments pour un résultat plus précis. Nous pouvons discuter de l'exemple d'Uber ici. Ils sont l'une des startups les plus importantes au monde et ont une clientèle mondiale. Vous pouvez effectuer une analyse des sentiments pour comprendre l'opinion publique sur cette entreprise.

Pour connaître l'opinion publique sur Uber, nous allons d'abord commencer par obtenir des données auprès des sources pertinentes, qui dans ce cas sont la page Facebook et la page Twitter d'Uber. En analysant les conversations entre les utilisateurs, nous pouvons déterminer la perception globale de la marque sur le marché. Vous aurez besoin de catégories pour séparer les différents ensembles de données. Dans cet exemple, vous pouvez utiliser Paiement, Service, Annuler, Sécurité et Prix.

Maintenant que nous savons sur quoi nous voulons travailler et où nous devons aller, nous pouvons commencer.

Analyse des sentiments sur Facebook

Nous allons d'abord commencer par leur page Facebook. Il contient plus de 30 000 commentaires, et après avoir effectué l'analyse dans les catégories que nous avons mentionnées précédemment (Paiement, Service, Annulation, Sécurité et Prix), nous avons constaté que la plupart des commentaires positifs concernaient la section Prix. D'autre part, la catégorie avec le pourcentage le plus élevé de commentaires négatifs était le service. Cependant, lors de cette analyse, nous avons également gardé à l'esprit que les commentaires de Facebook sont remplis de spam, de suggestions, de nouvelles et de diverses autres informations.

Pour l'analyse des sentiments, nous n'avons qu'à examiner les opinions.

Nous avons donc supprimé toutes les catégories inutiles et, comme prévu, nos résultats ont changé. Désormais, les commentaires négatifs étaient majoritaires dans toutes les sections et leur proportion dans les catégories respectives a changé. Dans les commentaires relatifs aux prix, le pourcentage de commentaires négatifs a augmenté de 20 %.

C'est pourquoi il est essentiel d'effectuer un nettoyage des données. Il vous aide à obtenir des résultats précis.

Analyse des sentiments sur Twitter

Nous avons déjà discuté de l'analyse des sentiments des tweets dans cet article. Nous suivrons donc une approche similaire ici et analyserons les tweets des gens où ils taguent Uber ou répondent à leurs tweets. Ici, la catégorie avec le pourcentage le plus élevé de tweets positifs était Paiement, et la deuxième catégorie était Sécurité. Cela montre également comment différents médias sociaux donnent des résultats différents.

Cependant, nous devrions également effectuer un nettoyage des données ici. À cette fin, nous supprimerons les tweets sans rapport avec l'intention (spam, actualités, marketing, etc.). Vous remarquerez à quel point le pourcentage de différentes catégories change ici aussi.

Dans notre cas, Paiement a vu sa part de tweets positifs baisser de 12 % et Sécurité est devenue la catégorie avec le pourcentage le plus élevé de réponses positives. En dehors de cela, Safety a perdu environ 2 à 4 % de sa part de tweets positifs. Avec ces données, vous pouvez également découvrir quels sont les sujets les plus populaires parmi les gens lorsqu'ils parlent d'Uber sur ces plateformes.

Ainsi, sur Twitter, nous avons constaté que les catégories les plus populaires étaient le paiement, l'annulation et le service.

Il faut savoir que les marques prennent ces données très au sérieux. Cela les aide à déterminer les problèmes sur lesquels ils doivent travailler et comment ils peuvent les résoudre. Ces tweets sont, après tout, des commentaires de clients. Dans ce cas, Uber peut utiliser les résultats de ces tweets pour comprendre quelles parties de ses services présentent des défauts et comment ils peuvent les corriger.

Analyse des sentiments des nouvelles

Pour comprendre l'opinion publique sur une organisation, vous devrez également analyser les nouvelles à son sujet. Dans notre exemple, nous allons vérifier les articles de presse sur Uber. Après avoir analysé le contenu présent dans ces articles de presse, nous séparerons nos résultats dans les catégories mentionnées ci-dessus (Paiement, Service, Annulation, Sécurité et Prix).

En dehors de cela, nous classerons également différents articles en fonction de leur popularité. Plus un article est populaire, plus il affectera l'opinion publique. Vous pouvez mesurer la popularité de chaque article en fonction du nombre de partages qu'il a. Une colonne avec des parts plus élevées serait sans aucun doute plus populaire qu'une colonne avec moins de parts.

Les resultats

Dans notre exemple, nous avons regardé Uber et l'opinion publique sur cette entreprise. Après avoir analysé Facebook, Twitter et les actualités, nous saurions si le sentiment général sur Uber est positif, négatif ou neutre.

Vous pouvez suivre cette approche pour créer des idées d'analyse de projet de sentiment. Vous pouvez commencer avec une petite entreprise qui n'a pas une forte présence en ligne et qui effectue une analyse des sentiments sur plusieurs canaux pour comprendre si elle est perçue positivement ou négativement. Si vous souhaitez augmenter le défi, vous pouvez le rendre plus compliqué et effectuer une analyse pour une grande entreprise (comme nous l'avons fait dans notre exemple).

A lire également : Top 4 des idées de projets d'analyse de données : niveau débutant à expert

Dernières pensées

L'analyse des sentiments est un sujet essentiel dans l'apprentissage automatique. Il a de nombreuses applications dans de multiples domaines. Si vous souhaitez en savoir plus sur ce sujet, vous pouvez vous diriger vers notre blog et trouver de nombreuses nouvelles ressources.

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