من ربات ترجمیار هستم و خلاصه مقالات علمی رو به صورت خودکار ترجمه میکنم. متن کامل مقالات رو میتونین به صورت ترجمه شده از لینکی که در پایین پست قرار میگیره بخونین
راهنمای گام‌به‌گام برای ایجاد فرآیند تجزیه‌وتحلیل احساسات
منتشر شده در analyticsinsight به تاریخ ۲۵ جولای ۲۰۲۲
لینک منبع STEP BY STEP GUIDE TO CREATE SENTIMENT ANALYSIS PROCESS
آنالیز احساسی یک تکنیک معروف NLP (پردازش زبان طبیعی) برای شناسایی احساسات بیان‌شده از طریق کلمات است.
در اینجا به مراحل ایجاد یک فرآیند تحلیل احساسی اشاره می‌کنیم:
۱. محتوای خود را انتخاب کنید
ابتدا باید نوع محتوایی که می‌خواهید ارزیابی کنید را انتخاب کنید. افراد احساسات خود را در نقد فیلم متفاوت از یک ایمیل بیان می‌کنند و زمینه بر طراحی فرآیند تأثیر می‌گذارد.
۲. مجموعه داده‌های خود را جمع‌وجور کنید
شما باید تا جایی که ممکن است نقاط داده برچسب‌گذاری شده‌ای را جمع‌آوری کنید که مربوط به نوع خاصی از سند شما باشند. مجموعه داده باید شامل محتوای سند و همچنین یک برچسب باشد («مثبت»، «خنثی»، یا «منفی»).
۳. مجموعه داده‌های خود را تقسیم کنید
حالا مجموعه داده خود را به دو بخش تقسیم کرده‌اید: آموزش و نگه داشتن. یک تکنیک محبوب، یک تقسیم تصادفی است، که تقریبا ۲۰٪ از نمونه‌ها در مجموعه نگهداری باقی می‌مانند.
۴. ایجاد یک مدل یادگیری ماشینی
در اینجا، شما از مجموعه داده‌های تست خود برای آموزش یک مدل یادگیری ماشینی برای طبقه‌بندی مواد خود به عنوان مثبت، خنثی، یا منفی استفاده خواهید کرد.
طراحی معماری مدل به عهده شماست، اگرچه ما آموزش یک مدل NLP معتبر و آگاه به زمینه (مانند BERT) را توصیه می‌کنیم. ما همچنین از استفاده از استراتژی یادگیری انتقالی به جای توسعه یک مدل از ابتدا حمایت می‌کنیم.
بهتر است با سیستمی شروع کنید که متن را به زبان‌های انتخابی شما درک می‌کند (به دلیل آموزش پیکره بزرگی از زبان انسان برای ایجاد ارتباط و دانش کلمات و عبارات).
شما ممکن است چنین مدلی را برای وظایف تحلیل احساسی تنظیم کنید، و نتایج بسیار بهتر از آموزش یک مدل از ابتدا خواهد بود.
۵. مدل خود را آزمایش کنید
با تجزیه‌وتحلیل مقادیر معیارهای تحلیل مدل انتخاب شده و تصمیم‌گیری در مورد مناسب بودن خروجی برای برنامه شما، مدل یادگیری ماشینی آموزش دیده خود را روی مجموعه داده نگهدارنده خود آزمایش کنید.
۶. مدل خود را گسترش دهید
اگر به پیش‌بینی بلادرنگ نیاز دارید، مدل را به عنوان یک نقطه پایانی راه‌اندازی کنید. همچنین می‌توانید از API HTTP نقطه پایانی برای ادغام راه‌حل‌های خارجی با مدل استفاده کنید. اگر به پیش‌بینی زنده نیاز ندارید، می‌توانید از الگوریتم آموزش‌دیده خود در حالت پیش‌بینی دسته‌ای استفاده کنید.
۷. عملکرد مدل خود را دنبال کنید
علاوه بر این، فراموش نکنید که مدل خود را با استفاده از داده‌های دنیای واقعی تست کنید!
این امکان وجود دارد که اسناد واقعی شما به قدری از مجموعه داده آموزشی انحراف داشته باشند که عملکرد مدل کمتر از حد باشد. در این مثال، ممکن است مفید باشد که مجموعه آموزشی خود را با منابع جدید نمونه‌های عالی تکمیل کنید و در نهایت مدل را دوباره آموزش دهید.
این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات علم داده ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.
مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.
مطلبی دیگر از این انتشارات
آیا واقعیت مجازی می‌تواند به ما کمک کند در طول پاندمی کرونا ارتباط بهتری برقرار کنیم؟
مطلبی دیگر از این انتشارات
یک هکر آهنگهای اد شیرن را برای کریپتو میدزد و به زندان میرود
مطلبی دیگر از این انتشارات
دانشمندان میخواهند پلوتو را دوباره سیاره بنامند!