Análisis de sentimiento con un texto de redes sociales en PHP

¿Entiendes las emociones humanas? Yo tampoco. ¡Pero las máquinas pueden! Vamos a entrar en algo realmente complicado, llamado “Análisis de opinión”. Cuando lo piensa, las computadoras aprenden no solo a entender lo que decimos , sino también lo que queremos decir .

Para empezar, ¿qué es el análisis de opiniones?

El análisis de sentimientos es simplemente el proceso de determinar (estadísticamente) si un fragmento de texto es positivo, negativo o neutral. La mayoría de los enfoques de análisis de sentimientos adoptan una de dos formas: basados ​​en la polaridad , donde los fragmentos de texto se clasifican como positivos o negativos, o basados ​​en la valencia , donde la intensidad del sentimiento se tiene en cuenta. Por ejemplo, las palabras “bueno” y “excelente” se tratarían de la misma manera en un enfoque basado en la polaridad, mientras que “excelente” se trataría como más positivo que “bueno” en un enfoque basado en la valencia.

Así que, unos días atrás en el trabajo, tuve la suerte de ver algunas presentaciones excelentes de un grupo de científicos de datos en Experian con respecto al trabajo de análisis que realizan, lo que me hizo desarrollar el paquete PHP Sentiment Analyzer que utiliza VADER ( Valence Aware Dictionary y sentiment Reasoner).

¡Permítame explicarle cómo funciona y cómo puede comenzar a usarlo en esta publicación!

¿Cómo funciona el paquete analizador de opiniones de PHP?

El analizador de sentimientos PHP utiliza VADER, que pertenece a un tipo de análisis de sentimientos que se basa en léxicos de palabras relacionadas con sentimientos. En este enfoque, cada una de las palabras del léxico se clasifica según sea positivo o negativo y, en muchos casos, cómo positivo o negativo.

Cuando el analizador de sentimientos de PHP analiza un fragmento de texto, comprueba si alguna de las palabras del texto está presente en el léxico VADER. Por ejemplo, la oración “ La comida es buena y el ambiente es agradable ” tiene dos palabras en el léxico VADER ( bueno y agradable ) con calificaciones de 1.9 y 1.8 respectivamente.

Ahora, vayamos a la parte buena, ¿cómo podemos hacer uso del paquete analizador de opiniones de PHP? Es bastante fácil y directo

Lo primero es lo primero, incluimos el paquete a través del compositor:

Uso

Inicializamos el paquete.

Finalmente, usaremos el método getSentiment () para obtener las métricas de opinión para un fragmento de texto.

## Salida

Puede ver que el analizador de sentimientos de PHP califica esta oración como neutral. ¿Y si cambiamos la última parte de la oración?

## Salida

Ahora, el analizador de sentimientos de PHP lo califica como negativo y detecta el “no” como información útil relacionada con el sentimiento.

Aplicaciones del análisis de sentimientos

El análisis de opiniones tiene aplicaciones en una variedad de industrias; es excelente para cualquier cosa en la que pueda obtener datos de opinión no estructurados sobre un servicio o producto. Una aplicación del análisis de sentimientos es para las empresas que tienen Twitter u otras cuentas de redes sociales para recibir comentarios. Obviamente, es un mal negocio para estas empresas dejar los comentarios negativos sin respuesta durante demasiado tiempo, y el análisis de opiniones puede brindarles una manera rápida de encontrar y priorizar a estos clientes insatisfechos.

Comentarios finales

Espero que esta haya sido una introducción útil a un paquete de análisis de sentimientos muy potente y fácil de usar en PHP; como puede ver, la implementación es muy sencilla y se puede aplicar a una amplia gama de contextos.