Proiecte și subiecte de analiză a sentimentelor pentru începători [2022]

Studiați analiza sentimentelor și doriți să vă testați cunoștințele? Dacă ești, atunci ai ajuns la locul potrivit. În acest articol, discutăm idei de proiecte de analiză a sentimentelor cu ajutorul cărora vă puteți testa cunoștințele și vă puteți prezenta înțelegerea.

Știm cât de dificil este să găsești idei grozave de proiecte. De asemenea, știm cât de benefic este finalizarea proiectelor. Cu proiecte, vă puteți consolida cunoștințele, vă puteți îmbunătăți portofoliul și vă puteți angaja roluri mai bune.

Alăturați-vă celui mai bun curs de învățare automată online de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Așa că, fără alte prelungiri, să începem.

Ce este analiza sentimentelor?

Analiza sentimentelor este un fel de data mining în care măsori înclinația opiniilor oamenilor folosind NLP (prelucrarea limbajului natural), analiza textului și lingvistica computațională. Efectuăm analize de sentiment în principal pe recenzii publice, platforme de social media și site-uri similare. Următoarele sunt principalele tipuri de analiză a sentimentelor:

Granulație fină

Analiza detaliată a sentimentelor oferă rezultate precise la ceea ce este opinia publică despre subiect. Și-a clasificat rezultatele în diferite categorii, cum ar fi: Foarte Negativ, Negativ, Neutru, Pozitiv, Foarte Pozitiv.

Detectarea emoției

Acest tip de analiză a sentimentelor identifică emoții precum furia, fericirea, tristețea și altele. De multe ori, vei folosi lexiconele pentru a recunoaște emoțiile. Cu toate acestea, lexiconele au și dezavantaje și, în aceste cazuri, ar trebui să utilizați algoritmi ML.

Bazat pe Aspect

În analiza sentimentelor bazată pe aspecte, te uiți la aspectul lucrurilor despre care vorbesc oamenii. Să presupunem că aveți recenzii despre un smartphone, poate doriți să vedeți ce vorbesc oamenii despre durata de viață a bateriei sau dimensiunea ecranului.

Multilingv

Uneori, organizațiile trebuie să analizeze textul în diferite limbi. Această formă de analiză a sentimentelor este considerabil provocatoare și necesită mult efort, deoarece ai avea nevoie de multe resurse.

Analiza sentimentelor are multe aplicații în diverse industrii. Deoarece ajută la înțelegerea opiniei publice, companiile folosesc analiza sentimentelor pentru a face cercetări de piață și pentru a afla dacă clienților lor le place un anumit produs (sau serviciu) sau nu. Apoi, conform constatărilor analizei sentimentelor, organizația poate modifica produsul sau serviciul respectiv și poate obține rezultate mai bune.

Per total, ajută companiile să își înțeleagă mai bine clienții. Companiile își pot servi mai bine clienții atunci când știu unde sunt în urmă și unde excelează.

În următoarele puncte, am discutat câteva idei proeminente de proiecte de analiză a sentimentelor, alegeți una în funcție de interesele și expertiza dvs.:

Idei de proiecte pentru analiza sentimentelor

Următoarele sunt proiectele noastre de analiză a sentimentelor. Lista noastră conține proiecte pentru toate nivelurile de calificare, astfel încât să puteți alege confortabil:

1. Analizați recenziile produselor Amazon

Amazon este cel mai mare magazin de comerț electronic de pe planetă. Aceasta înseamnă că are și una dintre cele mai mari selecții de produse disponibile. De multe ori, companiile doresc să înțeleagă opinia publică despre produsul lor și să descopere cine este responsabil pentru acest lucru. În acest scop, efectuează o analiză a sentimentelor asupra recenziilor lor despre produse.

Îi ajută să recunoască problemele principale cu produsele lor (dacă există). Unele produse au mii de recenzii pe Amazon, în timp ce altele au doar câteva sute.

Este unul dintre cele mai multe proiecte de analiză a sentimentelor, deoarece cererea pentru o astfel de expertiză este foarte mare. Companiile doresc ca experții să-și analizeze recenziile produselor pentru studii de piață.

Puteți obține setul de date pentru acest proiect aici: Amazon Product Reviews Dataset .

Lucrul la acest proiect vă va familiariza cu multe aspecte ale analizei sentimentelor. Dacă sunteți începător, puteți începe cu un produs mic și puteți analiza recenzii ale acestuia. Pe de altă parte, dacă sunteți în căutarea unei provocări, puteți lua un produs popular și puteți analiza recenziile acestuia.

2. Rotten Tomatoes și recenziile lor

Rotten Tomatoes este un site de recenzii unde veți găsi un agregat de opinii ale criticilor despre filme și emisiuni. Puteți găsi recenzii despre aproape fiecare emisiune, seria TV sau dramă acolo. Desigur, este și un loc grozav de unde să obțineți date.

Puteți efectua o analiză a sentimentelor asupra recenziilor prezente pe acest site ca parte a proiectelor dvs. de analiză a sentimentelor. Sectorul divertismentului ia foarte în serios recenziile criticilor. Analizând recenziile criticilor, o companie de producție poate înțelege de ce titlul său particular a reușit (sau a eșuat). Recenziile critice influențează considerabil și succesul comercial al unui titlu.

Cu analiza sentimentelor, vă puteți da seama care este opinia generală a criticilor despre un anumit film sau emisiune. Acest proiect este o modalitate excelentă de a vă da seama cum analiza sentimentelor poate ajuta companiile de divertisment precum Netflix.

Puteți obține setul de date pentru acest proiect aici: Rotten Tomatoes dataset .

3. Analiza sentimentelor Twitter

Twitter este un loc grozav pentru efectuarea analizei sentimentelor. Puteți obține opinia publică pe orice subiect prin intermediul acestei platforme. Aceasta este una dintre ideile de proiect de analiză a sentimentelor de nivel intermediar. Ar trebui să aveți ceva experiență în efectuarea analizei de opinii (un alt nume pentru analiza sentimentelor) înainte de a lucra la această sarcină. Deoarece este o idee populară de proiect, am discutat puțin mai detaliat:

Cerințe preliminare

Ar trebui să aveți cunoștințe de bază de programare. Puteți fie familiarizați cu Python, fie cu R (ar fi grozav dacă sunteți familiarizat cu ambele). Cu toate acestea, nu este necesar să aveți cunoștințe de programare la nivel de expert. În afară de programare, ar trebui să știți și cum să împărțiți seturile de date și să utilizați API-ul RESTful, deoarece va trebui să utilizați API-ul Twitter aici. De asemenea, ar trebui să fiți familiarizat cu Naive Bayes Classifier, deoarece îl vom folosi pentru a ne clasifica datele mai târziu în proiect.

Acest proiect nu este ușor și va dura puțin timp (descărcarea datelor de pe Twitter durează ore).

Lucrul la Proiect

În primul rând, va trebui să obțineți acreditări autorizate de la Twitter pentru a utiliza API-ul Twitter. Este nevoie de ceva timp pentru a autoriza un cont de dezvoltator Twitter, dar odată ce îl aveți, puteți accesa tabloul de bord și „Creați o aplicație”.

După ce aveți acreditările necesare, puteți crea funcția și construi un set de testare. Twitter are o limită a numărului de solicitări pe care le pot face prin intermediul API-ului lor, pe care le-a adăugat această limită din motive de securitate. Plafonul este de 180 de cereri în 15 minute. Puteți păstra setul de test pentru a avea 100 de tweet-uri.

După crearea setului de testare, va trebui să construiți setul de antrenament utilizând API-ul Twitter, care este cea mai grea parte a acestui proiect. Asigurați-vă că salvați tweet-urile pe care le adunați din API într-un fișier CSV pentru utilizare ulterioară.

După pregătirea setului de antrenament, trebuie doar să preprocesați tweet-urile prezente în seturile de date. Nu uitați, emoji-urile, imaginile și alte componente non-textuale nu afectează polaritatea analizei sentimentelor. Pentru a include imagini și alte părți în analiza sentimentelor dvs., va trebui să utilizați Deep Learning. Asigurați-vă că eliminați toate caracterele duplicate și greșelile de scriere din datele dvs. Curățarea datelor este vitală pentru a obține cele mai bune rezultate posibile.

După curățarea datelor, puteți utiliza Naive Bayes Classifier pentru a analiza setul de date disponibil. În cele din urmă, va trebui să vă testați modelul și să vedeți dacă produce rezultatele dorite sau nu.

După cum probabil ți-ai dat seama, acest proiect va necesita ceva efort. Dar efectuarea analizei sentimentelor pe Twitter este o modalitate excelentă de a-ți testa cunoștințele despre acest subiect. Va fi o completare grozavă pentru portofoliul dvs. (sau CV-ul).

Citiți mai multe: Analiza sentimentelor folosind Python: un ghid practic

4. Recenzii de lucrări științifice

Dacă sunteți interesat să utilizați cunoștințele despre învățarea automată și știința datelor în scopuri de cercetare, atunci acest proiect este perfect pentru dvs. Puteți efectua o analiză a sentimentelor asupra recenziilor lucrărilor științifice și puteți înțelege ce cred experții de top despre un anumit subiect. O astfel de descoperire vă poate ajuta să le cercetați în consecință.

Iată setul de date, astfel încât să puteți începe acest proiect: Set de date de învățare automată . Setul de date pe care l-am partajat aici are N = 405 de instanțe. Și este stocat în format JSON. Lucrul la acest proiect vă va familiariza cu aplicațiile învățării automate în cercetarea științifică. Setul de date are câteva recenzii în spaniolă și altele în engleză.

5. Analizați recenziile IMDb

IMDb este un site de recenzii de divertisment unde oamenii își lasă părerile despre diferite filme și emisiuni. Puteți efectua o analiză a sentimentelor și asupra recenziilor prezente acolo. La fel ca proiectul Rotten Tomatoes despre care am discutat anterior, acesta vă va ajuta să aflați despre aplicațiile științei datelor și ale învățării automate în industria divertismentului.

Recenziile emisiunilor și filmelor ajută companiile de producție să înțeleagă de ce titlul lor a eșuat (sau a reușit).

Setul de date pentru acest proiect este destul de vechi și mic. Dar este o modalitate excelentă pentru un începător de a-și testa abilitățile pe un nou set de date. Iată un link către setul de date: IMDb examinează setul de date .

6. Analizați reputația unei companii (știri + social media)

Puteți alege o companie care vă place și să efectuați o analiză detaliată a sentimentului asupra acesteia. De asemenea, puteți alege un subiect în tendințe și îl puteți acoperi în analiza sentimentelor pentru un rezultat mai precis. Putem discuta aici exemplul Uber. Sunt unul dintre cele mai proeminente startup-uri din lume și au o bază globală de clienți. Puteți efectua o analiză a sentimentelor pentru a înțelege opinia publică despre această companie.

Pentru a găsi opinia publică despre Uber, vom începe mai întâi prin a obține date de la sursele relevante, care în acest caz sunt pagina de Facebook și pagina de Twitter a Uber. Analizând conversațiile dintre utilizatorii de acolo, ne putem da seama de percepția generală a mărcii pe piață. Veți avea nevoie de categorii pentru a separa diferite seturi de date. În acest exemplu, puteți utiliza Plată, Serviciu, Anulare, Siguranță și Preț.

Acum că știm la ce vrem să lucrăm și unde trebuie să mergem, putem începe.

Analiza sentimentelor pe Facebook

Vom începe mai întâi cu pagina lor de Facebook. Are peste 30.000 de comentarii, iar după ce am efectuat analiza în categoriile pe care le-am menționat anterior (Plată, Serviciu, Anulare, Siguranță și Preț) am constatat că majoritatea comentariilor pozitive au fost legate de secțiunea Preț. Pe de altă parte, categoria cu cel mai mare procent de feedback negativ a fost serviciul. Cu toate acestea, în timpul efectuării acestei analize, am ținut cont și de faptul că comentariile Facebook sunt pline de spam, sugestii, știri și diverse alte informații.

Pentru analiza sentimentelor, trebuie doar să ne uităm la opinii.

Deci, am eliminat toate categoriile inutile și, așa cum era de așteptat, rezultatele noastre s-au schimbat. Acum, comentariile negative au deținut majoritatea în toate secțiunile, iar raportul lor în categoriile respective s-a schimbat. În comentariile legate de preț, procentul comentariilor negative a crescut cu 20%.

De aceea este esențial să efectuați curățarea datelor. Vă ajută să obțineți rezultate precise.

Analiza sentimentelor pe Twitter

Am discutat deja despre analiza sentimentelor tweet-urilor în acest articol. Așa că vom urma o abordare similară aici și vom analiza tweet-urile oamenilor în care aceștia etichetează Uber sau răspund la tweet-urile lor. Aici, categoria cu cel mai mare procent de tweet-uri pozitive a fost Plata, iar a doua cea mai mare a fost Siguranța. Acest lucru arată, de asemenea, cum diferite rețele sociale dau rezultate diferite.

Cu toate acestea, ar trebui să efectuăm curățarea datelor și aici. În acest scop, vom elimina tweet-urile cu intenții care nu au legătură (spam, știri, marketing etc.). Veți observa cât de mult se schimbă și aici procentul diferitelor categorii.

În cazul nostru, Payment a înregistrat o scădere cu 12% a cotei sale de tweet-uri pozitive, iar Siguranța a devenit categoria cu cel mai mare procent de răspunsuri pozitive. În afară de asta, Safety a pierdut în jur de 2-4% din ponderea sa de tweet-uri pozitive. Cu aceste date, puteți afla și care sunt subiectele cele mai populare în rândul oamenilor când vorbesc despre Uber pe aceste platforme.

Așadar, pe Twitter, am descoperit că cele mai populare categorii au fost plata, Anulare și servicii.

Ar trebui să știți că mărcile iau aceste date foarte în serios. Îi ajută să-și dea seama la ce probleme trebuie să lucreze și cum le pot rezolva. Aceste tweet-uri sunt, la urma urmei, feedback-ul clienților. În acest caz, Uber poate folosi constatările acestor tweet-uri pentru a înțelege ce părți ale serviciilor sale au defecte și cum le pot remedia.

Analiza sentimentelor știrilor

Pentru a înțelege opinia publică despre orice organizație, va trebui să analizezi și știrile despre aceasta. În exemplul nostru, vom verifica articolele de știri despre Uber. După ce vom analiza conținutul prezent în acele articole de știri, ne vom separa constatările în categoriile menționate mai sus (Plată, Serviciu, Anulare, Siguranță și Preț).

În afară de asta, vom clasifica și diferite articole în funcție de popularitatea lor. Cu cât un articol este mai popular, cu atât va afecta mai mult opinia publică. Puteți măsura popularitatea fiecărui articol în funcție de numărul de acțiuni pe care le au. O coloană cu acțiuni mai mari ar fi, fără îndoială, mai populară decât una cu acțiuni mai puține.

Rezultatele

În exemplul nostru, ne-am uitat la Uber și la opinia publică despre această companie. După ce am analizat Facebook, Twitter și știri, vom ști dacă sentimentul general asupra Uber este pozitiv, negativ sau neutru.

Puteți urma această abordare pentru a crea idei de analiză a proiectelor de sentimente. Puteți începe cu o companie mică care nu are o prezență online ridicată și care efectuează analize de sentiment pe mai multe canale pentru a înțelege dacă este percepută pozitiv sau negativ. Dacă doriți să creșteți provocarea, puteți să o complicați și să efectuați analize pentru o companie importantă (cum am făcut în exemplul nostru).

Citește și: Top 4 idei de proiecte de analiză a datelor: nivel începător până la nivel expert

Gânduri finale

Analiza sentimentelor este un subiect esențial în învățarea automată. Are numeroase aplicații în mai multe domenii. Dacă doriți să aflați mai multe despre acest subiect, atunci puteți accesa blogul nostru și puteți găsi multe resurse noi.

Pe de altă parte, dacă doriți să obțineți o experiență de învățare cuprinzătoare și structurată, și dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Programul Executive PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este conceput pentru a funcționa profesioniști și oferă peste 450 de ore de formare riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, statutul de absolvenți IIIT-B, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.