初學者的情緒分析項目和主題 [2022]

您是否正在學習情緒分析並想測試您的知識？ 如果你是，那麼你來對地方了。 在本文中，我們將討論情緒分析項目的想法，您可以使用這些想法測試您的知識並展示您的理解。

我們知道找到偉大的項目想法是多麼棘手。 我們也知道完成項目是多麼有益。 通過項目，您可以增強您的知識、增強您的投資組合併獲得更好的角色。

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所以事不宜遲，讓我們開始吧。

什麼是情緒分析？

情感分析是一種數據挖掘，通過使用 NLP（自然語言處理）、文本分析和計算語言學來衡量人們的觀點傾向。 我們主要在公共評論、社交媒體平台和類似網站上進行情緒分析。 以下是情緒分析的主要類型：

細粒度

細粒度的情感分析可以準確地得出公眾輿論對該主題的看法。 它將結果分為不同的類別，例如：非常負面、負面、中性、正面、非常正面。

檢測情緒

這種情緒分析可以識別憤怒、快樂、悲傷等情緒。 很多時候，你會使用詞彙來識別情緒。 但是，詞典也有缺點，在這些情況下，您需要使用 ML 算法。

基於方面

在基於方面的情感分析中，您會查看人們正在談論的事物的方面。 假設您對智能手機進行了評論，您可能想了解人們在談論它的電池壽命或屏幕尺寸。

多種語言

有時組織需要分析不同語言的文本。 這種形式的情緒分析非常具有挑戰性，並且需要付出很多努力，因為您需要很多資源。

情緒分析在各個行業都有很多應用。 由於它有助於理解公眾輿論，公司使用情緒分析來進行市場研究並確定他們的客戶是否喜歡特定的產品（或服務）。 然後，根據情緒分析的結果，組織可以修改相應的產品或服務並取得更好的結果。

總而言之，它有助於公司更好地了解他們的客戶。 當公司知道自己落後和擅長的地方時，他們可以更好地為客戶服務。

在以下幾點中，我們討論了一些突出的情感分析項目想法，根據您的興趣和專長選擇一個：

情緒分析項目的想法

以下是我們的情緒分析項目。 我們的列表包含所有技能水平的項目，以便您可以輕鬆選擇：

1.分析亞馬遜產品評論

亞馬遜是地球上最大的電子商務商店。 這意味著它還擁有最大的產品選擇之一。 很多時候，公司希望了解公眾對其產品的看法，並找出原因。 為此，他們對其產品評論進行情感分析。

它可以幫助他們識別產品的主要問題（如果有的話）。 有些產品在亞馬遜上有數千條評論，而另一些則只有幾百條。

它是最多的情感分析項目之一，因為對此類專業知識的需求非常高。 公司希望專家分析他們的產品評論以進行市場研究。

您可以在此處獲取此項目的數據集：亞馬遜產品評論數據集。

從事這個項目將使您熟悉情緒分析的許多方面。 如果您是初學者，您可以從一個小產品開始並分析其評論。 另一方面，如果您正在尋找挑戰，您可以選擇熱門產品並分析其評論。

2.爛番茄及其評論

爛番茄是一個評論網站，您可以在其中找到評論家對電影和節目的意見匯總。 您可以在那裡找到幾乎所有節目、電視劇或戲劇的評論。 不可否認，它也是從中獲取數據的好地方。

作為情緒分析項目的一部分，您可以對本網站上的評論執行情緒分析。 娛樂界非常重視評論家的評論。 通過分析評論評論，製作公司可以了解其特定標題成功（或失敗）的原因。 評論家的評論也極大地影響了標題的商業成功。

通過情緒分析，您可以了解評論家對特定電影或節目的一般看法。 這個項目是您了解情緒分析如何幫助 Netflix 等娛樂公司的絕佳方式。

您可以在此處獲取此項目的數據集：爛番茄數據集。

3. Twitter 情緒分析

Twitter 是進行情緒分析的好地方。 您可以通過這個平台獲得關於任何話題的輿論。 這是中級情感分析項目的思路之一。 在執行此任務之前，您應該有一些執行意見挖掘（情感分析的另一個名稱）的經驗。 由於這是一個流行的項目理念，我們已經更詳細地討論了：

先決條件

您應該具備基本的編程知識。 您可以熟悉 Python 或 R（如果您都熟悉這兩者會很棒）。 但是，不必具備專家級的編程知識。 除了編程之外，您還應該知道如何拆分數據集和使用 RESTful API，因為您必須在這裡使用 Twitter API。 您還應該熟悉樸素貝葉斯分類器，因為我們稍後將在項目中使用它來分類我們的數據。

這個項目並不容易，而且需要一點時間（從 twitter 下載數據需要幾個小時）。

在項目上工作

首先，您需要從 Twitter 獲取授權憑證才能使用 Twitter API。 授權 Twitter 開發者帳戶需要一些時間，但是一旦你擁有它，你就可以去你的儀表板並“創建一個應用程序”。

獲得必要的憑據後，您可以創建函數並構建測試集。 Twitter 對可以通過其 API 發出的請求數量有限制，出於安全原因，他們添加了此限制。 上限是 15 分鐘內 180 個請求。 您可以將測試集保持為 100 條推文。

創建測試集後，您必須使用 Twitter API 構建訓練集，這是該項目中最難的部分。 確保將從 API 收集的推文保存在 CSV 文件中以供將來使用。

準備好訓練集後，您只需對數據集中存在的推文進行預處理。 請記住，表情符號、圖像和其他非文本組件不會影響情緒分析的極性。 要在情緒分析中包含圖片和其他部分，您必須使用深度學習。 確保從數據中刪除所有重複字符和拼寫錯誤。 數據清理對於獲得最佳結果至關重要。

清理數據後，您可以使用樸素貝葉斯分類器來分析可用的數據集。 最後，您必須測試您的模型，看看它是否產生了預期的結果。

您可能已經意識到，這個項目需要付出一些努力。 但是在 Twitter 上進行情緒分析是測試您對該主題的了解的好方法。 這也將是您的投資組合（或簡歷）的一個很好的補充。

閱讀更多：使用 Python 進行情緒分析：動手指南

4. 科學論文評論

如果您有興趣將機器學習和數據科學的知識用於研究目的，那麼這個項目非常適合您。 您可以對科學論文的評論進行情感分析，並了解領先專家對特定主題的看法。 這樣的發現可以幫助您相應地研究它們。

這是數據集，因此您可以開始這個項目：機器學習數據集。 我們在這里共享的數據集有 N = 405 個實例。 它以 JSON 格式存儲。 從事該項目將使您熟悉機器學習在科學研究中的應用。 該數據集有一些西班牙語評論和一些英語評論。

5. 分析 IMDb 評論

IMDb 是一個娛樂評論網站，人們可以在其中對不同的電影和節目發表意見。 您也可以對那裡的評論進行情緒分析。 就像我們之前討論的爛番茄項目一樣，這個項目將幫助您了解數據科學和機器學習在娛樂行業的應用。

對節目和電影的評論有助於製作公司了解其標題失敗（或成功）的原因。

這個項目的數據集非常古老和小。 但對於初學者來說，這是一種在新數據集上測試他/她技能的絕佳方式。 這是數據集的鏈接： IMDb 評論數據集。

6.分析公司的聲譽（新聞+社交媒體）

您可以選擇您喜歡的公司並對其進行詳細的情緒分析。 您還可以選擇一個趨勢主題並將其包含在您的情緒分析中以獲得更精確的結果。 我們可以在這裡討論 Uber 的例子。 他們是世界上最著名的初創公司之一，擁有全球客戶群。 您可以執行情緒分析以了解公眾對該公司的看法。

要找到關於 Uber 的公眾意見，我們首先從相關來源獲取數據，在本例中是 Uber 的 Facebook 頁面和 Twitter 頁面。 通過分析那裡的用戶之間的對話，我們可以了解市場的整體品牌認知度。 您需要類別來分隔不同的數據集。 在此示例中，您可以使用 Payment、Service、Cancel、Safety 和 Price。

現在我們知道我們想要做什麼以及我們必須去哪裡，我們可以開始了。

Facebook 上的情緒分析

我們首先從他們的 Facebook 頁面開始。 它有超過 30,000 條評論，在我們對前面提到的類別（付款、服務、取消、安全和價格）進行分析後，我們發現大部分正面評論都是關於價格部分的。 另一方面，負面反饋比例最高的類別是服務。 但是，在執行此分析時，我們還牢記 Facebook 的評論充滿了垃圾郵件、建議、新聞和各種其他信息。

對於情緒分析，我們只需要查看意見。

因此，我們刪除了所有不必要的類別，正如預期的那樣，我們的結果發生了變化。 現在，負面評論在所有版塊中佔多數，並且在各個類別中的比例發生了變化。 在價格相關的評論中，負面評論的百分比上升了 20%。

這就是為什麼必須執行數據清理的原因。 它可以幫助您獲得準確的結果。

Twitter 上的情緒分析

我們已經在本文中討論了推文的情緒分析。 因此，我們將在這裡採用類似的方法，分析人們在哪些推文中標記 Uber 或回复推文。 在這裡，正面推文百分比最高的類別是支付，第二高的是安全。 這也顯示了不同的社交媒體如何給出不同的結果。

但是，我們也必須在這裡執行數據清理。 為此，我們將刪除意圖無關的推文（垃圾郵件、新聞、營銷等）。 您會注意到這裡不同類別的百分比也發生了多大變化。

在我們的案例中，Payment 的正面推文份額下降了 12%，而安全成為正面回應百分比最高的類別。 除此之外，Safety 的正面推文份額下降了約 2-4%。 通過這些數據，您還可以了解人們在這些平台上談論 Uber 時最熱門的話題是什麼。

因此，在 Twitter 上，我們發現最受歡迎的類別是支付、取消和服務。

您應該知道品牌非常重視這些數據。 它可以幫助他們弄清楚他們需要解決哪些問題以及如何解決這些問題。 畢竟，這些推文是客戶的反饋。 在這種情況下，優步可以使用這些推文的發現來了解其服務的哪些部分存在故障以及如何修復它們。

新聞情緒分析

要了解任何組織的公眾輿論，您還必須分析有關它的新聞。 在我們的示例中，我們將查看有關 Uber 的新聞文章。 在我們分析了這些新聞文章中的內容後，我們會將我們的發現分為上述類別（付款、服務、取消、安全和價格）。

除此之外，我們還將根據它們的受歡迎程度對不同的文章進行分類。 一篇文章越受歡迎，它對公眾輿論的影響就越大。 您可以根據每篇文章的分享數量來衡量每篇文章的受歡迎程度。 具有較高份額的列無疑會比具有較少份額的列更受歡迎。

結果

在我們的示例中，我們研究了 Uber 和公眾對該公司的看法。 在我們分析了 Facebook、Twitter 和新聞之後，我們就會知道人們對 Uber 的普遍看法是積極的、消極的還是中性的。

您可以按照這種方法來創建情緒項目分析想法。 您可以從一家在線業務不高的小公司開始，並在多個渠道上進行情緒分析，以了解它的看法是正面還是負面。 如果你想增加挑戰，你可以讓它變得更複雜，並為一家大公司進行分析（就像我們在示例中所做的那樣）。

另請閱讀：前 4 大數據分析項目理念：從初學者到專家級別

最後的想法

情感分析是機器學習中的一個重要課題。 它在多個領域都有大量應用。 如果您想了解有關此主題的更多信息，則可以前往我們的博客並找到許多新資源。

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