Python 自然語言處理應用 - 3. 情緒分析篇 / Sentiment Analysis
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在這份投影片介紹的主題是情緒分析。一開始我們一樣先從情緒分析的基本概念開始介紹起，包括它的定義、不同層級的分析範圍（例如文件層級、句子層級、面向層級），以及情緒極性的分類（正面、負面、中性）。接著，我會說明情緒分析的幾種常見方法，例如字典法和機器學習法。接著，我會展示情緒分析在各領域的應用案例，例如顧客回饋意見分析、選舉新聞情感變化分析，以及文學作品中的情緒分析等等，讓大家了解情緒分析的多元應用。 在工具方面，我會介紹一些常用的情緒分析工具，像是NLTK、TextBlob、VADER、SpaCy、Flair等等，並介紹本次實作會用到的情緒分析模型Chinese-Sentiment-Analysis-Fund-Direction 。這是由sanshizhang在Hugging Face發布、專門處理簡體中文的基金文本情感分析模型，它能夠為簡體中文的文字給出負面、正面、與中性三種極性的機率，這可以讓我們用它來做很多 情緒分析的應用。 實作部分，我會帶領大家實際操作一個新聞情緒分析的範例，從讀取CSV檔案、準備分析工具，到執行分析並儲存結果，一步步教大家如何使用Python進行情緒分析。我也會深入探討程式碼細節，特別是中文簡繁轉換可能帶來的影響，並提供額外挑戰，鼓勵大家嘗試分析英文新聞，或是將命名實體識別與情緒分析的結果合併。 最後，在結語部分，我會強調情緒分析是另一種看待文本的方式，並提醒大家注意工具的適用範圍，以及從大量資訊中獲取洞見的重要性。我會鼓勵大家思考如何將自然語言處理的技術應用於實際問題，並提醒大家不要只關注分析的結果，更重要的是從中學習與成長。
![正面：0.6408
情緒分析的舉例
20
彰化保安林生态护坡见效
3年监测PM2.5浓度减26%
輸入文字
[0] 負面 [1] 正面 [2] 中性
0.3431 0.6408 0.0161
情緒分析
結果](https://image.slidesharecdn.com/python-3-241230110444-ac9a2ce1/85/Python-3-Sentiment-Analysis-20-320.jpg)
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- 3. 3
- 4. 4 情緒分析
- 5. ● 情緒分析、情感分析或意見探勘 (Opinion Mining) 是對人 們在文本中表達的意見、情感、評價、態度以及對實體及其 各個方面的情緒進行計算研究的一種方法。 ● 情緒分析不同的範圍：文件層級、句子等級、面向層級 ○ 面向層級(aspect-level)是指對於某個實體或目標的情緒分 析，又稱為面向情緒分析(ALSA) ● 情緒分析的極性：三類(正面/負面/中性) ● 情緒分析的做法包括以下幾種： ○ 字典法：以特定關鍵字作為判斷情緒極性的依據 ○ 機器學習法 ：訓練AI來預測文本的極性 Sentiment Analysis (SA) 情緒分析 5 (Zhang & Liu, 2017)
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- 17. 17 情緒分析的工具
- 18. ● 主要針對英文：NLTK, TextBlob, VADER ● 跨國語言：SpaCy ● 搭配不同語言模型達到跨國語言：Flair ● 簡體中文：SnowNLP, Chinese-Sentiment-Analysis-Fund-Direction 注意情緒分析的 可處理語言 18
- 19. ● sanshizhang 2024年在Hugging Face發佈的模型 ● 用10萬筆以上的基金文本實作的中文情感分析模型，能夠 區分負面、正面、中性三類極性。 ○ 負面有專人處理，準確度較高 ○ 中性有可能不準確 ● 採用機器學習法，是基於BERT的架構訓練而成的模型 ● 主要處理簡體中文 Chinese-Sentiment-Analysis -Fund-Direction 19 https://huggingface.co/sanshizhang/Chinese-Sentiment-Analysis-Fund-Direction
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- 22. 22 實作3-1. 情緒分析
- 24. 輸入文件 24 title 彰化保安林生態護坡見效 3年監測PM2.5濃度減26% 教保員託法警朋友拍片訓話男童 台南教育局認做法不當 text_list.csv 實作3-1. 情緒分析 text_list.csv
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- 28. 2. 取得並上傳 text_list.csv 28 實作3-1. 情緒分析 text_list.csv 檔案名稱 必須是 text_list.csv
- 29. 1. 讀取text_list.csv 2. 準備SA工具 3. 準備前處理工具 4. 執行SA分析 5. 儲存SA結果到 output.csv 3. 取得並貼上 Code Blocks 29 實作3-1. 情緒分析 Code Blocks 逐步從GitHub複製 並貼上到Colab
- 30. 4. 執行程式 30 Runtime > Run all 也可以按快速鍵Ctrl + F9
- 31. 5. 查看output.csv (1/2) 31 1. 如果執行完成 會看到output.csv 滑鼠左鍵雙擊開啟 2. 可以看到 output.csv的內容
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- 43. 43 結語
- 45. 只看文本，準嗎？ 45
- 50. 大數據 = 客觀? 50
- 51. ● 支援語言 ● 可處理文字長度 ● 如何產生規則/訓練模型 ● 未知詞彙的處理方式 ● 跟其他工具比較的結果 注意工具的適用範圍 51 自然語言處理 (NER, SA)
- 52. 不只有「分析」 52 1 擬定問題 2 找尋證據 3 採取行動 文本分析 字詞與主題分析 詞性與命名實體 順序分析 特徵分析 語義分析
- 55. 參考文獻 (1/2) 55 ● Zhang, L., & Liu, B. (2017). Sentiment Analysis and Opinion Mining. In C. Sammut & G. I. Webb (Eds.), Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining (pp. 1152–1161). Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7687-1_100512 ● Oelke, D., Hao, M., Rohrdantz, C., Keim, D. A., Dayal, U., Haug, L., & Janetzko, H. (2009). Visual opinion analysis of customer feedback data. 2009 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology, 187–194. https://doi.org/10.1109/VAST.2009.5333919 ● Wanner, F., Rohrdantz, C., Mansmann, F., Oelke, D., & Keim, D. A. (2009). Visual Sentiment Analysis of RSS News Feeds Featuring the US Presidential Election in 2008. VISSW. https://kops.uni-konstanz.de/handle/123456789/5946
- 56. 參考文獻 (2/2) 56 ● Heuser, R., Algee-Hewitt, M., & Lockhart, A. (2016). Mapping the Emotions of London in Fiction, 1700–1900: A Crowdsourcing Experiment. In Literary Mapping in the Digital Age (pp. 25–46). https://doi.org/10.4324/9781315592596-12 ● Zhang, J., Kawai, Y., Kumamoto, T., & Tanaka, K. (2009). A Novel Visualization Method for Distinction of Web News Sentiment. In G. Vossen, D. D. E. Long, & J. X. Yu (Eds.), Web Information Systems Engineering—WISE 2009 (pp. 181–194). Springer Berlin Heidelberg.