სენტიმენტების ანალიზი ყველასთვის: როგორ გამოვიყენოთ ხელოვნური ინტელექტის თანამედროვე ხელსაწყოები

წარსულში, სენტიმენტების ანალიზი შემოიფარგლებოდა მხოლოდ მკვლევარებით, მანქანური სწავლების ინჟინრებით ან მონაცემთა მეცნიერებით, რომლებსაც ჰქონდათ ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) გამოცდილება. თუმცა, ბოლო წლებში ხელოვნური ინტელექტის (AI) საზოგადოებამ შექმნა გასაოცარი ხელსაწყოები მანქანურ სწავლებაზე ხელმისაწვდომობის დემოკრატიზაციისთვის. დღესდღეობით, თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ სენტიმენტების ანალიზი სულ რამდენიმე ხაზის კოდით და მანქანური სწავლების გამოცდილების გარეშეც კი! 🤯 ამ სახელმძღვანელოში გაიგებთ ყველაფერს, რაც გჭირდებათ Python-ის გამოყენებით სენტიმენტების ანალიზის დასაწყებად. მოდით დავიწყოთ! 🚀 სენტიმენტების ანალიზი არის ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) ტექნიკა, რომელიც განსაზღვრავს მოცემული ტექსტის ემოციურ პოლარობას. არსებობს სენტიმენტების ანალიზის სხვადასხვა სახეობა, მაგრამ ერთ-ერთი ყველაზე ფართოდ გამოყენებული მეთოდი მონაცემებს დაყოფს პოზიტიურ, ნეგატიურ და ნეიტრალურ კატეგორიებად. მაგალითად, მოდით გადავხედოთ ამ ტვიტებს, სადაც ნახსენებია @VerizonSupport: * „ძვირფასო @verizonsupport, თქვენი სერვისი დალასში საშინელია 💩.. ათ წელზე მეტია თქვენთან ვარ და ეს თქვენთვის ყველა დროის ყველაზე დაბალი დონეა. ინტერნეტი საერთოდ არ მაქვს.“ → აღინიშნება როგორც „უარყოფითი“. * „@verizonsupport მე გამოგიგზავნეთ DM (პირადი შეტყობინება)“ → აღინიშნება როგორც „ნეიტრალური“. * „მადლობა მიშელს და სხვებს @verizonsupport-დან, რომლებმაც ჩემი გამოუყენებელი ტელეფონის პრობლემა გადაჭრეს. შეკვეთა წარმატებით გაუქმდა და დღესვე ავიღე Apple Store-ში, სავაჭრო ცენტრში.“ → აღინიშნება როგორც „პოზიტიური“. სენტიმენტების ანალიზი იძლევა მონაცემების მასშტაბურად და რეალურ დროში დამუშავების საშუალებას. მაგალითად, გსურთ ათასობით ტვიტის, პროდუქტის მიმოხილვის ან მხარდაჭერის ბილეთის ანალიზი? ამ მონაცემების ხელით დახარისხების ნაცვლად, შეგიძლიათ გამოიყენოთ სენტიმენტების ანალიზი, რათა ავტომატურად გაიგოთ, რას ამბობენ ადამიანები კონკრეტულ თემაზე, მიიღოთ ღირებული ინფორმაცია მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებებისთვის და მოახდინოთ ბიზნეს პროცესების ავტომატიზაცია. სენტიმენტების ანალიზი გამოიყენება აპლიკაციების ფართო სპექტრში, მაგალითად: ახლა, როცა განვიხილეთ, თუ რა არის სენტიმენტების ანალიზი, მზად ვართ, გამოვიყენოთ სენტიმენტების ანალიზის ზოგიერთი მოდელი! 🎉 Hugging Face Hub-ზე ჩვენ ვქმნით მოდელებისა და მონაცემთა ნაკრებების უდიდეს კოლექციას, რომელიც საჯაროდ ხელმისაწვდომია მანქანური სწავლების დემოკრატიზაციის მიზნით 🚀. Hub-ში შეგიძლიათ იპოვოთ 27,000-ზე მეტი მოდელი, რომელიც გაზიარებულია AI საზოგადოების მიერ და უზრუნველყოფს უახლეს შესრულებას ისეთ ამოცანებში, როგორიცაა სენტიმენტების ანალიზი, ობიექტების ამოცნობა, ტექსტის გენერაცია, მეტყველების ამოცნობა და სხვა. Hub უფასოა გამოსაყენებლად და მოდელების უმეტესობას აქვს ვიჯეტი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გამოსცადოთ ისინი პირდაპირ თქვენს ბრაუზერში! Hub-ზე საჯაროდ ხელმისაწვდომია 215-ზე მეტი სენტიმენტების ანალიზის მოდელი და მათი Python-თან ინტეგრაციას მხოლოდ 5 ხაზი კოდი სჭირდება. მოცემული კოდის ფრაგმენტი იყენებს `pipeline` კლასს, რათა შექმნას პროგნოზები Hub-ში არსებული მოდელებიდან. ის იყენებს სენტიმენტების ანალიზისთვის ნაგულისხმევ მოდელს ტექსტური მონაცემების სიის გასაანალიზებლად და გამოაქვს შესაბამისი შედეგები. შეგიძლიათ გამოიყენოთ კონკრეტული სენტიმენტების ანალიზის მოდელი, რომელიც უკეთესად შეესაბამება თქვენს ენას ან გამოყენების შემთხვევას, მოდელის სახელის მითითებით. მაგალითად, თუ გსურთ ტვიტებისთვის სენტიმენტების ანალიზის მოდელი, შეგიძლიათ მიუთითოთ მისი ID. ამ მოდელების ტესტირება თქვენი საკუთარი მონაცემებით შესაძლებელია Colab ნოუთბუქის გამოყენებით. გაინტერესებთ სენტიმენტების ანალიზი ისეთ ენებზე, როგორიცაა ესპანური, ფრანგული, იტალიური თუ გერმანული? Hub-ზე ნახავთ უამრავ მოდელს, რომლებიც ოპტიმიზებულია სხვადასხვა გამოყენების შემთხვევისა და დაახლოებით 28 ენისთვის. შეგიძლიათ ნახოთ სენტიმენტების ანალიზის მოდელების სრული სია და გაფილტროთ მარცხნივ თქვენთვის საინტერესო ენის მიხედვით. Hub-ზე საჯაროდ ხელმისაწვდომი წინასწარ გაწვრთნილი მოდელების გამოყენება შესანიშნავი საშუალებაა სენტიმენტების ანალიზის დაუყოვნებლივ დასაწყებად. ეს მოდელები იყენებენ ღრმა სწავლების არქიტექტურებს, როგორიცაა ტრანსფორმერები, რომლებიც უზრუნველყოფენ უახლეს შესრულებას სენტიმენტების ანალიზისა და მანქანური სწავლების სხვა ამოცანებში. თუმცა, შეგიძლიათ მოდელის ოპტიმიზაცია თქვენი საკუთარი მონაცემებით, რათა კიდევ უფრო გააუმჯობესოთ სენტიმენტების ანალიზის შედეგები და მიიღოთ სიზუსტის დამატებითი ზრდა თქვენს კონკრეტულ გამოყენების შემთხვევაში. ამ განყოფილებაში განვიხილავთ ორ მიდგომას, თუ როგორ უნდა მოვახდინოთ მოდელის ოპტიმიზაცია სენტიმენტების ანალიზისთვის თქვენი საკუთარი მონაცემებით და კრიტერიუმებით. პირველი მიდგომა იყენებს 🤗Transformers-ის Trainer API-ს, ღია კოდის ბიბლიოთეკას 50K ვარსკვლავით და 1K+ კონტრიბუტორით, და მოითხოვს ცოტა მეტ კოდირებასა და გამოცდილებას. მეორე მიდგომა უფრო მარტივი და პირდაპირია, ის იყენებს AutoNLP-ს, ხელსაწყოს, რომელიც ავტომატურად წვრთნის, აფასებს და განათავსებს უახლეს NLP მოდელებს კოდის ან ML გამოცდილების გარეშე. მოდით, ჩავუღრმავდეთ! ამ გაკვეთილში თქვენ გამოიყენებთ IMDB მონაცემთა ნაკრებს DistilBERT მოდელის ოპტიმიზაციისთვის სენტიმენტების ანალიზისთვის. IMDB მონაცემთა ნაკრები შეიცავს 25,000 ფილმის მიმოხილვას, რომლებიც სენტიმენტების მიხედვით არის მარკირებული მოდელის გასაწვრთნელად, და 25,000 ფილმის მიმოხილვას მის შესამოწმებლად. DistilBERT არის BERT-ის უფრო მცირე, სწრაფი და იაფი ვერსია. ის 40%-ით მცირეა BERT-ზე და მუშაობს 60%-ით სწრაფად, ხოლო ინარჩუნებს BERT-ის მუშაობის 95%-ზე მეტს. თქვენ გამოიყენებთ IMDB მონაცემთა ნაკრებს DistilBERT მოდელის ოპტიმიზაციისთვის, რომელსაც შეუძლია კლასიფიცირება, არის თუ არა ფილმის მიმოხილვა დადებითი თუ უარყოფითი. მოდელის გაწვრთნის შემდეგ, თქვენ გამოიყენებთ მას ახალი მონაცემების გასაანალიზებლად! ⚡️ ჩვენ შევქმენით ეს ნოუთბუქი, რათა გამოიყენოთ იგი ამ გაკვეთილის განმავლობაში Google Colab-ში. პირველი ნაბიჯის სახით, მოდით