Հասկանալով ասպեկտների մոդելավորումը զգացմունքների վերլուծության մեջ

Զգացմունքների վերլուծության մեջ «ասպեկտների մոդելավորում» նշանակում է գտնել և վերլուծել տեքստի որոշակի մասեր կամ մասեր, որոնք ցույց են տալիս տեսակետներ կամ զգացմունքներ: Տրամադրության վերլուծությունը տեքստում ինչ-որ բանի կամ ինչ-որ մեկի վերաբերյալ մարդկանց զգացմունքների բևեռականությունն է (դրական, բացասական կամ չեզոք):

Ինչո՞ւ է կարևոր ասպեկտի մոդելավորումը:

Ասպեկտների մոդելավորումը կարևոր է, քանի որ այն թույլ է տալիս ավելի ուշադիր նայել տեքստի գաղափարներին: Ասպեկտների մոդելավորումն օգնում է գտնել այն զգացմունքները, որոնք համընկնում են տեքստի տարբեր մասերի կամ առանձնահատկությունների հետ՝ տեքստի ընդհանուր տրամադրությունը դասակարգելու փոխարեն: Այն օգտակար է հասկանալու հաճախորդների կարծիքը, արտադրանքի ակնարկները, սոցիալական մեդիայի գրառումները և օգտատերերի կողմից ստեղծված այլ նյութերը, որտեղ կարծիքներ են տրվում կոնկրետ բաների կամ կազմակերպությունների վերաբերյալ:

Ահա մի քանի հիմնական քայլեր, որոնք ներգրավված են տրամադրությունների վերլուծության ասպեկտների մոդելավորման մեջ

• Տվյալների հավաքագրում - Հավաքեք տեքստային տվյալներ, որոնք կապված են այն բանի հետ, որը ցանկանում եք ուսումնասիրել: Սա կարող է լինել հաճախորդի ակնարկ, գրառում սոցիալական ցանցերում կամ մեկ այլ գրություն՝ որոշակի մասի կամ կազմակերպության մասին մտքերով:

• Տվյալների նախնական մշակում - Մաքրել և պատրաստել հավաքված տվյալները: Սա նշանակում է վերացնել աղմուկը, ինչպես ավելորդ նիշերը կամ նշանները, նորմալացնել տեքստը (ինչպես այն ամենը փոքրատառ դարձնել), ազատվել վերջակետ բառերից և ստանդարտացնել տեքստը այնպիսի մեթոդներով, ինչպիսիք են խորհրդանշականացումը, բխող կամ լեմմատիզացումը:

• Ապեկտի նույնականացում - Գտեք այն հետաքրքիր մասերը կամ բաները, որոնք ցանկանում եք դիտել զգացմունքների համար: Սրանք կարող են լինել ձեր տիրույթի եզակի հատկություններ, ատրիբուտներ կամ սուբյեկտներ: Ձեռքով կազմեք հիմնաբառերի ցանկը յուրաքանչյուր ասպեկտի համար կամ օգտագործեք գոյական բառակապակցությունների մասնատում կամ անվանված միավորի ճանաչում՝ տեքստից ինքնաբերաբար ասպեկտների հիշատակումները հանելու համար:

• Aspect Extraction − Յուրաքանչյուր մասի համար դուրս քաշեք համապատասխան տեքստի հատվածները կամ նախադասությունները, երբ մասերը գտնվեն: Դա կարելի է անել արտահայտությունների համընկնման, կանոնների վրա հիմնված մեթոդների կամ NLP առաջադեմ տեխնիկայի միջոցով, ինչպիսիք են խոսքի մասի հատկորոշումը և կախվածության վերլուծությունը:

• Զգացմունքների վերլուծություն − Օգտագործեք զգացմունքների վերլուծության մեթոդներ՝ պարզելու համար, թե ինչ զգացողություններ է առաջացնում Ասպեկտի մասին տեքստը: Դուք կարող եք օգտագործել կանոնների վրա հիմնված մեթոդներ, զգացմունքների լեքսիկոններ, մեքենայական ուսուցման մոդելներ (օրինակ՝ Naive Bayes, Support Vector Machines, խորը ուսուցման մոդելներ, ինչպիսիք են կրկնվող նեյրոնային ցանցերը) կամ նախապես պատրաստված զգացմունքների վերլուծության մոդելներ:

• Ապեկտի մակարդակի զգացմունքների համախմբում − Ավելացրե՛ք տեքստին տրված միավորները կամ պիտակները յուրաքանչյուր մասի վերաբերյալ՝ պարզելու ընդհանուր զգացողությունը յուրաքանչյուր մասի վերաբերյալ: Դա կարելի է անել՝ հաշվի առնելով տրամադրությունների գնահատականների միջինը, դիտելով զգացմունքների ամենատարածված պիտակը կամ օգտագործելով ավելի առաջադեմ մեթոդներ, ինչպիսիք են ասպեկտների վրա հիմնված տրամադրությունների վերլուծության ալգորիթմները:

• Գնահատում և վավերացում − Ստուգեք, թե որքանով է լավ աշխատում ասպեկտների մոդելավորման ձեր կարգավորումը և որքանով է այն ճշգրիտ: Դա արվում է՝ օգտագործելով պիտակավորված տվյալներ գնահատման համար, հաշվարկելով այնպիսի չափումներ, ինչպիսիք են ճշգրտությունը, հիշելը և F1 միավորը, կամ կատարելով ձեռքով վավերացում՝ համեմատելով կանխատեսված տրամադրությունները մարդկային ծանոթագրությունների հետ:

• Iterative Refinement − Գնահատման արդյունքների հիման վրա կսմթեք և բարելավեք ձեր կարգավորումները ասպեկտների մոդելավորման համար: Սա կարող է նշանակել, թե ինչպես են նույնականացվում ասպեկտները, ավելացնել ավելի շատ զգացմունքների բառապաշարներ կամ ուսուցման տվյալներ, ճշգրտել մեքենայական ուսուցման մոդելները կամ փնտրել ավելի առաջադեմ NLP մեթոդներ՝ տրամադրությունների վերլուծությունն ավելի ճշգրիտ դարձնելու համար:

Ահա քայլ առ քայլ ուղեցույց՝ Python-ի միջոցով ասպեկտներ հանելու և զգացմունքների վերլուծություն կատարելու համար

Տվյալների նախնական մշակում

• Ներմուծեք անհրաժեշտ գրադարանները −

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

Ներբեռնեք վերջաբաններ և լեմմատիզացիայի ռեսուրսներ

nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')

• Սահմանեք նախնական մշակման գործառույթները՝ տեքստը մաքրելու և նշանավորելու համար

def preprocess_text(text):

   # Convert text to lowercase   
   text = text.lower()
   
   # Tokenize the text 
   tokens = word_tokenize(text)
   
   # Remove stopwords
   stop_words = set(stopwords.words('english'))
   filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    
   # Lemmatize the tokens
   lemmatizer = WordNetLemmatizer()
   lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in filtered_tokens]
    
   # Return preprocessed text as a string
   return ' '.join(lemmatized_tokens)

Ասպեկտների նույնականացում

• Սահմանեք ասպեկտների հիմնաբառերի ցանկը՝ հիմնված ձեր կոնկրետ տիրույթի և խնդրի վրա

aspect_keywords = ['quality', 'price', 'customer service', 'user interface']

• Տեքստում նշված ասպեկտները բացահայտելու համար օգտագործեք հիմնաբառերի համապատասխանեցում կամ ավելի առաջադեմ տեխնիկա: Օրինակ −

def identify_aspects(text):
   identified_aspects = []
   for aspect in aspect_keywords:
      if aspect in text:
         identified_aspects.append(aspect)
      return identified_aspects

Զգացմունքների վերլուծություն

• Ներմուծեք անհրաժեշտ գրադարանները −

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import SVC

• Ստեղծեք պիտակավորված տվյալների բազա՝ ասպեկտներին առնչվող տեքստով և համապատասխան տրամադրությունների պիտակներով (դրական, բացասական, չեզոք):

• Տվյալների հավաքածուն բաժանեք վերապատրաստման և փորձարկման խմբերի:

• Օգտագործեք TF-IDF վեկտորատորը՝ ասպեկտին առնչվող տեքստը թվային հատկանիշի վեկտորների փոխակերպելու համար.

vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(train_text)
X_test = vectorizer.transform(test_text)

• Ուսուցանեք զգացմունքների դասակարգման մոդել, ինչպիսին է Աջակցող վեկտորի մեքենան (SVM):

classifier = SVC()
classifier.fit(X_train, train_labels)

• Կատարել տրամադրությունների կանխատեսում թեստային հավաքածուի վրա −

predicted_labels = classifier.predict(X_test)

Ասպեկտների մակարդակի զգացմունքների համախմբում

• Համախառն տրամադրությունների կանխատեսումներ յուրաքանչյուր ասպեկտի համար՝ հիմնված նշված ասպեկտների վրա

def aggregate_sentiments(aspects, predictions):
   aggregated_sentiments = {}
   for aspect in aspects:
      aspect_indices = [i for i, a in enumerate(aspect_mentions) if a == aspect]
      aspect_sentiments = [predictions[i] for i in aspect_indices]
      aggregated_sentiments[aspect] = aspect_sentiments
   return aggregated_sentiments

Եզրակացություն

Ասպեկտների մոդելավորումը տրամադրությունների վերլուծության օգտակար մեթոդ է, որն օգնում է մեզ ավելի խորը հասկանալ տեքստում արտահայտված կարծիքները: Տեքստում նկարագրված կոնկրետ բաներ կամ մարդկանց փնտրելով և վերլուծելով՝ մենք կարող ենք իմանալ, թե ինչպես են տարբեր զգացմունքները կապված տարբեր իրերի կամ մարդկանց հետ: Այս մակարդակի վերլուծությամբ ձեռնարկությունները կարող են ավելին իմանալ հաճախորդների հետադարձ կապի, արտադրանքի ակնարկների և օգտագործողների կողմից ստեղծված այլ նյութերի մասին: