PythonにおけるTwitterの感情分析- Sklearn | 自然言語処理

PythonによるTwitterの感情分析- Sklearnを使った自然言語処理

Pythonにおける感情分析の詳細なステップバイステッププロセス

ChatGPTやその他の類似のアプリケーションの大量導入により、今日の業界で自然言語処理の重要性や影響を見過ごすことは不可能です。また、ソーシャルメディアやオンラインビジネスには、毎日膨大なテキストデータが生成されています。企業もそれらのデータを自社の目的に利用するために取り組んでいます。

テキストデータを使用したChatGPTのようなアプリケーションを常に作成する必要はありません。テキストデータを非常に有用な方法で利用するためのシンプルな機械学習モデルもたくさんあります。

このチュートリアルでは、sklearnライブラリを使用してツイートデータの感情分析を行います。これはシンプルな分類の実践です。テキストからテキストが肯定的な感情を持つか否かを見つけようとします。

私はKaggleから「twitter.csv」というデータセットを使用しました。以下はデータセットのリンクです。データセットをダウンロードして一緒に進めてください。

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Twitterの感情データセット

Twitterの感情分析

www.kaggle.com

このデータセットはAttribution 4.0 International Licenseがあります。

まず、このCSVファイルを使用してDataFrameを作成します:

import pandas as pd df = pd.read_csv('twitter.csv')df.head()

データセットには「tweet」という列があり、今日の焦点となります。ラベルの列には0または1のラベルがあります。ラベルが1の場合、ツイートの感情は肯定的であり、ラベルが0の場合、感情は否定的です。これは教師あり学習のプロセスであるため、モデルをトレーニングするためにラベルが必要です。

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