Проекты и темы анализа настроений для начинающих [2022]

Вы изучаете анализ настроений и хотите проверить свои знания? Если да, то вы пришли в нужное место. В этой статье мы обсуждаем идеи проекта анализа настроений, с помощью которых вы можете проверить свои знания и продемонстрировать свое понимание.

Мы знаем, как сложно найти отличные идеи для проектов. Мы также знаем, насколько выгодно завершать проекты. С помощью проектов вы можете укрепить свои знания, расширить свое портфолио и получить лучшие должности.

Присоединяйтесь к лучшему онлайн-курсу по машинному обучению в лучших университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой программе сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Итак, без лишних слов, приступим.

Что такое анализ настроений?

Анализ настроений — это своего рода интеллектуальный анализ данных, при котором вы измеряете склонность мнений людей с помощью НЛП (обработки естественного языка), анализа текста и компьютерной лингвистики. Мы проводим анализ настроений в основном на публичных обзорах, платформах социальных сетей и подобных сайтах. Ниже приведены основные виды анализа настроений:

Мелкозернистый

Детальный анализ настроений дает точные результаты того, что общественное мнение думает о предмете. Он классифицировал свои результаты по различным категориям, таким как: очень отрицательные, отрицательные, нейтральные, положительные, очень положительные.

Обнаружение эмоций

Этот вид анализа настроений идентифицирует такие эмоции, как гнев, счастье, печаль и другие. Много раз вы будете использовать словари для распознавания эмоций. Однако у словарей есть и недостатки, и в этих случаях вам нужно использовать алгоритмы ML.

На основе Аспекта

При анализе настроений на основе аспектов вы смотрите на аспект того, о чем говорят люди. Предположим, у вас есть обзоры смартфона, возможно, вы захотите узнать, что люди говорят о времени автономной работы или размере экрана.

Многоязычный

Иногда организациям необходимо анализировать тексты на разных языках. Эта форма анализа настроений довольно сложна и требует больших усилий, поскольку вам потребуется много ресурсов.

Анализ настроений имеет множество применений в различных отраслях. Поскольку это помогает понять общественное мнение, компании используют анализ настроений при проведении маркетинговых исследований и выяснении, нравится ли их клиентам конкретный продукт (или услуга) или нет. Затем, согласно результатам анализа настроений, организация может изменить соответствующий продукт или услугу и добиться лучших результатов.

В целом, это помогает компаниям лучше понимать своих клиентов. Компании могут лучше обслуживать своих клиентов, если знают, где они отстают, а где преуспевают.

В следующих пунктах мы обсудили некоторые известные идеи проектов анализа тональности, выберите одну в соответствии с вашими интересами и опытом:

Идеи проекта анализа настроений

Ниже приведены наши проекты по анализу настроений. В нашем списке есть проекты для всех уровней квалификации, чтобы вы могли с комфортом выбирать:

1. Анализируйте обзоры продуктов Amazon

Amazon — крупнейший интернет-магазин на планете. Это означает, что он также имеет один из самых больших доступных вариантов продуктов. Часто компании хотят понять общественное мнение об их продукте и выяснить, кто за него отвечает. С этой целью они проводят анализ настроений в своих обзорах продуктов.

Это помогает им распознавать основные проблемы с их продуктами (если таковые имеются). Некоторые продукты имеют тысячи отзывов на Amazon, а некоторые — всего несколько сотен.

Это один из самых популярных проектов по анализу настроений, потому что спрос на такую ​​экспертизу очень высок. Компании хотят, чтобы эксперты анализировали их обзоры продуктов для исследования рынка.

Вы можете получить набор данных для этого проекта здесь: Набор данных Amazon Product Reviews .

Работая над этим проектом, вы познакомитесь со многими аспектами анализа настроений. Если вы новичок, вы можете начать с небольшого продукта и проанализировать отзывы о нем. С другой стороны, если вы ищете вызов, вы можете взять популярный продукт и проанализировать его отзывы.

2. Тухлые помидоры и их обзоры

Rotten Tomatoes — это обзорный сайт, на котором вы найдете сводку мнений критиков о фильмах и сериалах. Вы можете найти обзоры почти на каждое шоу, сериал или драму. По общему признанию, это также отличное место для получения данных.

Вы можете выполнять анализ настроений по отзывам, представленным на этом сайте, в рамках своих проектов по анализу настроений. Сектор развлечений очень серьезно относится к отзывам критиков. Анализируя отзывы критиков, производственная компания может понять, почему ее конкретное название оказалось успешным (или провальным). Критические отзывы также значительно влияют на коммерческий успех названия.

С помощью анализа настроений вы можете выяснить, каково общее мнение критиков о конкретном фильме или сериале. Этот проект — отличный способ понять, как анализ настроений может помочь таким развлекательным компаниям, как Netflix.

Вы можете получить набор данных для этого проекта здесь: набор данных Rotten Tomatoes .

3. Анализ настроений в Твиттере

Твиттер — отличное место для проведения анализа настроений. Вы можете получить общественное мнение по любой теме через эту платформу. Это одна из идей проекта анализа настроений промежуточного уровня. У вас должен быть некоторый опыт в анализе мнений (другое название анализа настроений), прежде чем вы приступите к этой задаче. Поскольку это популярная идея проекта, мы обсудили ее более подробно:

Предпосылки

Вы должны иметь базовые знания в области программирования. Вы можете быть знакомы с Python или R (было бы здорово, если бы вы были знакомы с обоими). Тем не менее, не обязательно иметь экспертные знания в области программирования. Помимо программирования, вы также должны знать, как разбивать наборы данных и использовать RESTful API, потому что здесь вам придется использовать Twitter API. Вы также должны быть знакомы с Наивным байесовским классификатором, так как мы будем использовать его для классификации наших данных позже в проекте.

Этот проект непростой и займет немного времени (загрузка данных из твиттера занимает несколько часов).

Работа над проектом

Во-первых, вам нужно получить авторизованные учетные данные от Twitter, чтобы использовать Twitter API. Авторизация учетной записи разработчика Twitter занимает некоторое время, но как только она у вас появится, вы можете перейти на панель инструментов и «Создать приложение».

Получив необходимые учетные данные, вы можете создать функцию и построить набор тестов. У Twitter есть ограничение на количество запросов, которые можно сделать через их API, и они добавили это ограничение по соображениям безопасности. Потолок — 180 запросов за 15 минут. Вы можете оставить тестовый набор на 100 твитов.

После создания тестового набора вам нужно будет создать обучающий набор с помощью Twitter API, что является самой сложной частью этого проекта. Убедитесь, что вы сохраняете твиты, собранные с помощью API, в файле CSV для использования в будущем.

После подготовки обучающего набора вам нужно только предварительно обработать твиты, присутствующие в наборах данных. Помните, смайлики, изображения и другие нетекстовые компоненты не влияют на полярность анализа настроений. Чтобы включить изображения и другие части в анализ настроений, вам придется использовать Deep Learning. Убедитесь, что вы удалили все повторяющиеся символы и опечатки из ваших данных. Очистка данных жизненно важна для получения наилучших возможных результатов.

После очистки данных вы можете использовать наивный байесовский классификатор для анализа доступного набора данных. Наконец, вам нужно будет протестировать свою модель и посмотреть, дает ли она желаемые результаты или нет.

Как вы, возможно, поняли, этот проект потребует некоторых усилий. Но анализ настроений в Твиттере — отличный способ проверить свои знания в этой области. Это также будет отличным дополнением к вашему портфолио (или резюме).

Подробнее: Анализ настроений с использованием Python: практическое руководство

4. Обзоры научных статей

Если вы заинтересованы в использовании знаний в области машинного обучения и науки о данных в исследовательских целях, то этот проект идеально вам подходит. Вы можете проводить анализ настроений по рецензиям на научные статьи и понимать, что думают ведущие эксперты по той или иной теме. Такой вывод может помочь вам исследовать их соответствующим образом.

Вот набор данных, чтобы вы могли начать работу над этим проектом: набор данных машинного обучения . Набор данных, которым мы поделились, содержит N = 405 экземпляров. И он хранится в формате JSON. Работая над этим проектом, вы познакомитесь с приложениями машинного обучения в научных исследованиях. В наборе данных есть обзоры на испанском и английском языках.

5. Анализируйте обзоры IMDb

IMDb — это сайт обзоров развлечений, где люди оставляют свое мнение о различных фильмах и шоу. Вы также можете выполнить анализ настроений по отзывам, представленным там. Как и проект Rotten Tomatoes, который мы обсуждали ранее, этот поможет вам узнать о применении науки о данных и машинного обучения в индустрии развлечений.

Обзоры сериалов и фильмов помогают продюсерским компаниям понять, почему их фильм провалился (или стал успешным).

Набор данных для этого проекта довольно старый и небольшой. Но для новичка это отличный способ проверить свои навыки на новом наборе данных. Вот ссылка на набор данных: набор данных обзоров IMDb .

6. Анализ репутации компании (новости + социальные сети)

Вы можете выбрать понравившуюся компанию и провести подробный анализ настроений. Вы также можете выбрать актуальную тему и включить ее в анализ настроений, чтобы получить более точный результат. Мы можем обсудить пример Uber здесь. Они являются одним из самых известных стартапов в мире и имеют глобальную клиентскую базу. Вы можете выполнить анализ настроений, чтобы понять общественное мнение об этой компании.

Чтобы узнать общественное мнение об Uber, мы сначала начнем с получения данных из соответствующих источников, которыми в данном случае являются страницы Uber в Facebook и Twitter. Анализируя разговоры между пользователями там, мы можем выяснить общее восприятие бренда на рынке. Вам понадобятся категории для разделения разных наборов данных. В этом примере вы можете использовать «Оплата», «Услуга», «Отмена», «Безопасность» и «Цена».

Теперь, когда мы знаем, над чем мы хотим работать и куда нам нужно двигаться, мы можем приступить к работе.

Анализ настроений на Facebook

Сначала мы начнем с их страницы в Facebook. У него более 30 000 комментариев, и после того, как мы провели анализ по категориям, которые мы упоминали ранее (оплата, обслуживание, отмена, безопасность и цена), мы обнаружили, что большинство положительных комментариев было о разделе «Цена». С другой стороны, категорией с самым высоким процентом отрицательных отзывов была услуга. Однако при проведении этого анализа мы также учитывали, что комментарии Facebook заполнены спамом, предложениями, новостями и различной другой информацией.

Для анализа настроений нам нужно смотреть только на мнения.

Итак, мы удалили все ненужные категории, и, как и ожидалось, наши результаты изменились. Теперь негативные комментарии преобладали во всех разделах, а их соотношение в соответствующих категориях изменилось. В комментариях, связанных с ценой, процент негативных комментариев вырос на 20%.

Вот почему важно выполнять очистку данных. Это поможет вам получить точные результаты.

Анализ настроений в Твиттере

Мы уже обсуждали анализ тональности твитов в этой статье. Поэтому мы будем следовать аналогичному подходу здесь и анализировать твиты людей, где они отмечают Uber или отвечают на свои твиты. Здесь категорией с самым высоким процентом положительных твитов была «Оплата», а второй по величине — «Безопасность». Это также показывает, как разные социальные сети дают разные результаты.

Однако и здесь нам придется выполнить очистку данных. Для этого мы удалим твиты с не связанными намерениями (спам, новости, маркетинг и т. д.). Вы бы заметили, как сильно здесь меняется процентное соотношение различных категорий.

В нашем случае «Платежи» показали снижение доли положительных твитов на 12%, а категория «Безопасность» стала категорией с самым высоким процентом положительных ответов. Кроме того, Safety потеряла около 2-4% доли положительных твитов. С помощью этих данных вы также можете узнать, какие темы наиболее популярны среди людей, когда они говорят об Uber на этих платформах.

Итак, в Твиттере мы обнаружили, что самыми популярными категориями были оплата, отмена и обслуживание.

Вы должны знать, что бренды очень серьезно относятся к этим данным. Это помогает им понять, над какими проблемами им нужно работать и как они могут их решить. Эти твиты, в конце концов, являются отзывами клиентов. В этом случае Uber может использовать результаты этих твитов, чтобы понять, какие части его сервисов имеют сбои и как они могут их исправить.

Анализ настроений новостей

Чтобы понять общественное мнение о той или иной организации, вам придется проанализировать и новости о ней. В нашем примере мы проверим новостные статьи об Uber. После того, как мы проанализируем содержание, представленное в этих новостных статьях, мы разделим наши выводы по категориям, упомянутым выше (оплата, обслуживание, отмена, безопасность и цена).

Кроме того, мы также будем классифицировать различные статьи в зависимости от их популярности. Чем популярнее статья, тем больше она повлияет на общественное мнение. Вы можете измерить популярность каждой статьи по количеству репостов. Колонка с более высокими долями, несомненно, будет более популярной, чем колонка с меньшими долями.

Результаты, достижения

В нашем примере мы рассмотрели Uber и общественное мнение об этой компании. После того, как мы проанализируем Facebook, Twitter и новости, мы узнаем, является ли общее отношение к Uber положительным, отрицательным или нейтральным.

Вы можете следовать этому подходу, чтобы создавать идеи для анализа настроений. Вы можете начать с небольшой компании, которая не имеет большого присутствия в Интернете и выполняет анализ настроений по нескольким каналам, чтобы понять, воспринимается ли она положительно или отрицательно. Если вы хотите усложнить задачу, вы можете усложнить ее и выполнить анализ для крупной компании (как мы сделали в нашем примере).

Читайте также: 4 лучших идеи проекта по аналитике данных: уровень от новичка до эксперта

Последние мысли

Анализ настроений является важной темой в машинном обучении. Он имеет множество приложений в различных областях. Если вы хотите узнать больше об этой теме, вы можете зайти в наш блог и найти много новых ресурсов.

С другой стороны, если вы хотите получить всесторонний и структурированный опыт обучения, а также если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта , которая предназначена для работы профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.