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:

  1. Text2Emotion
  2. Мониторинг социальных сетей
  3. Работа Text2Emotion
  4. Как им пользоваться?
  5. 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:

Google Colab: text2emotion

Демо-версия приложения

Ниже приведена демонстрация реализации кода с помощью приложения Streamlit для пользователей.

  1. 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:

Документация text2emotion

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.