Введение
В современном цифровом мире каждый бренд знает, насколько важны социальные сети для их бизнеса. Каждый бренд пытается получить продажи или конверсию своих продуктов или услуг, эмоционально привлекая своих потенциальных клиентов в социальные сети с помощью рекламы, сообщений, видео, мемов и т. Д. Вы когда-нибудь задумывались, насколько полезно для вашего бизнеса знать эмоции ваших клиентов о вашем продукте, анализируя отзывы или комментарии из ваших сообщений в социальных сетях? Эта статья дает вам представление о том же, используя text2emotion, пакет Python, разработанный мной вместе с тремя моими коллегами.
Оглавление:
- Text2Emotion
- Мониторинг социальных сетей
- Работа Text2Emotion
- Как им пользоваться?
- Ключевые выводы
1. Text2Emotion:
Это помогает вам классифицировать тон текста, разделив его на пять различных эмоций: счастье, злость, удивление, грусть и страх.
Основные характеристики:
- Обрабатывает любое текстовое сообщение и распознает вложенные в него эмоции.
- Совместимость с 5 различными категориями эмоций, такими как Счастье, Злой, Печаль, Страх и Удивление.
2. Мониторинг социальных сетей:
Давайте теперь рассмотрим промышленный пример использования, в котором анализ эмоций из текста играет жизненно важную роль, чтобы дать нам больше ясности по этой теме.
В современном цифровом мире мониторинг бренда и управление репутацией стали одними из наиболее важных аспектов каждого бизнес-подразделения. Именно здесь анализ эмоций играет жизненно важную роль. Понимание того, как конечные пользователи или клиенты узнают ваш бренд или продукт, очень полезно для каждой компании и организации.
Мы можем реализовать пакет text2emotion для создания программного обеспечения, которое привносит гибкость в бизнес, предоставляя информацию о восприятии бренда конечными пользователями и позволяя лучше понять репутацию компании и свою продукцию. Это поможет компаниям, позволив им:
- В отслеживании восприятия компании потребителями.
- Указывая на отношение потребителей с помощью конкретных деталей.
- Выявление различных закономерностей и тенденций.
- Внимательно следите за демонстрацией влиятельных лиц.
Все это помогает нам изменять наши продукты и услуги в соответствии с потребностями клиентов и увеличивать прибыль.
3. Работа Text2Emotion:
Давайте теперь посмотрим на работу этого пакета.
А) ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ТЕКСТА
На первом этапе наша цель - удалить все загрязнения или нежелательные элементы из наших данных с помощью очистки данных, чтобы они стали пригодными для анализа эмоций.
- Удалите ненужную текстовую часть из содержания.
- Выполнять методы обработки естественного языка.
- Получите хорошо обработанный текст после предварительной обработки.
Б) ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭМОЦИИ
На втором этапе мы определим различные эмоции по словам, полученным из предварительно обработанного текста, и будем вести учет каждой эмоции.
- Найдите слова, которые адекватно выражают эмоции или чувства.
- Проверьте категорию эмоций для каждого слова.
- Сохраните количество всех эмоций, относящихся ко всем найденным словам.
В) АНАЛИЗ ЭМОЦИИ
После завершения Идентификации эмоций нам необходимо проанализировать эмоции, чтобы получить правильный вывод для входного сообщения.
- Мы получим результат в виде словаря.
- Ключи будут представлены в виде категорий эмоций, а их значения - в виде оценок эмоций.
- Мы можем решить, к какой категории относится конкретное сообщение, проанализировав наивысший балл определенной категории эмоций.
4. Как им пользоваться?
Проверьте демонстрацию Google Colab:
Демо-версия приложения
Ниже приведена демонстрация реализации кода с помощью приложения Streamlit для пользователей.
- Введите текстовое сообщение.
Введите текстовое сообщение в поле и нажмите кнопку отправки.
2. Нажмите кнопку отправки.
3. Бинго! Получите вывод своего сообщения в наглядной форме.
Он идентифицирует эмоции в тексте и соответственно дает вам вывод в визуальной форме.
Проверьте демонстрационное веб-приложение здесь
Давайте познакомимся с библиотекой.
Для получения дополнительной информации посетите:
5. Основные выводы
В целом text2emotion можно использовать:
- В автоматизации процесса мониторинга социальных сетей.
- При отслеживании упоминаний или обзоров бренда в различных социальных сетях, таких как Facebook, Twitter, Instagram и т. д.
- Категоризация различных отзывов клиентов и знание того, какая платформа социальных сетей и какой тип пользователей важны для компании.