ამ გზამკვლევში ჩვენ განვიხილავთ ყველაფერს, რაც გჭირდებათ Twitter-ზე სენტიმენტების ანალიზის დასაწყებად. ჩვენ წარმოგიდგენთ ნაბიჯ-ნაბიჯ პროცესს სენტიმენტების ანალიზის ჩასატარებლად, როგორც პროგრამისტებისთვის (კოდერებისთვის), ასევე არაპროგრამისტებისთვის (არაკოდერებისთვის). თუ პროგრამისტი ხართ, შეისწავლით Inference API-ის გამოყენებას – Plug & Play მანქანური სწავლების API-ს, რომელიც საშუალებას გაძლევთ ტვიტების სენტიმენტების ანალიზი დიდი მასშტაბით, კოდის სულ რამდენიმე ხაზით განახორციელოთ. თუ კოდირება არ იცით, ნუ ღელავთ! ჩვენ ასევე განვიხილავთ, თუ როგორ უნდა გააკეთოთ სენტიმენტების ანალიზი Zapier-ის გამოყენებით. ეს არის უ-კოდო ხელსაწყო, რომელიც საშუალებას მოგცემთ შეაგროვოთ ტვიტები, გააანალიზოთ ისინი Inference API-ის მეშვეობით და საბოლოოდ გააგზავნოთ შედეგები Google Sheets-ში ⚡️ წაიკითხეთ სრულად ან გადადით იმ სექციაზე, რომელიც ყველაზე მეტად გაინტერესებთ 🌟: მოემზადეთ და ისიამოვნეთ ამ მოგზაურობით! 🤗 სენტიმენტების ანალიზი მანქანურ სწავლებას იყენებს იმის ავტომატურად ამოსაცნობად, თუ როგორ საუბრობენ ადამიანები მოცემულ თემაზე. სენტიმენტების ანალიზის ყველაზე გავრცელებული გამოყენებაა ტექსტური მონაცემების პოლარობის დადგენა, ანუ იმის ავტომატურად იდენტიფიცირება, საუბრობს თუ არა ტვიტი, პროდუქტის მიმოხილვა ან მხარდაჭერის ბილეთი რაიმეზე პოზიტიურად, ნეგატიურად თუ ნეიტრალურად. მაგალითად, ვნახოთ რამდენიმე ტვიტი, რომელიც ახსენებს @Salesforce-ს და როგორ მოინიშნება ისინი სენტიმენტების ანალიზის მოდელის მიერ: „რაც უფრო მეტს ვიყენებ @salesforce-ს, მით უფრო არ მომწონს. ის ნელია და სავსეა შეცდომებით. მომხმარებლის ინტერფეისის ზოგიერთი ელემენტი ისე გამოიყურება, თითქოს 2006 წლის შემდეგ არ განახლებულა. მიმდინარე იმედგაცრუება: აპლიკაციების გაცვლის გვერდები ყოველ 10 წამში ახლდება და არ ჩერდება“ --> ეს პირველი ტვიტი მოინიშნება როგორც „ნეგატიური“. „ეს არის ის, რაც მიყვარს @salesforce-ში. ის ურთიერთობებზეა და ადამიანებზე ზრუნვაზეა, და არა მხოლოდ ბიზნესსა და ფულზე. მადლობა #TrailblazerCommunity-ზე ზრუნვისთვის“ --> ამის საპირისპიროდ, ეს ტვიტი კლასიფიცირდება როგორც „პოზიტიური“. „სახლში დაბრუნება: #Dreamforce სან-ფრანცისკოში მე-20 წლისთავზე ბრუნდება. შეიტყვეთ მეტი: http://bit.ly/3AgwO0H @Salesforce-ის მეშვეობით“ --> და ბოლოს, ეს ტვიტი მოინიშნება როგორც „ნეიტრალური“, რადგან ის არ შეიცავს აზრს ან პოლარობას. სულ ახლახან, ბრენდის, პროდუქტის ან სერვისის შესახებ ტვიტების ანალიზი იყო ძალიან ხელით შესასრულებელი, რთული და დამღლელი პროცესი; ის მოითხოვდა, რომ ვინმეს ხელით გადაევლო შესაბამისი ტვიტები, წაეკითხა და მოენიშნა ისინი მათი სენტიმენტების მიხედვით. როგორც წარმოგიდგენიათ, ეს არამხოლოდ არ არის მასშტაბირებადი, არამედ ძვირი და ძალიან შრომატევადია, და ასევე მიდრეკილია ადამიანური შეცდომებისკენ. საბედნიეროდ, ხელოვნური ინტელექტის ბოლოდროინდელმა მიღწევებმა კომპანიებს საშუალება მისცა გამოეყენებინათ მანქანური სწავლების მოდელები ტვიტების სენტიმენტების ანალიზისთვის, რომლებიც ადამიანის მსგავსად ეფექტურია. მანქანური სწავლების გამოყენებით, კომპანიებს შეუძლიათ ტვიტების ანალიზი რეალურ დროში 24/7, მასშტაბურად, ათასობით ტვიტის ანალიზი წამებში და, რაც მთავარია, მიიღონ ის საჭირო ინფორმაცია, რომელსაც ეძებენ, როცა ეს მათ სჭირდებათ. **რატომ უნდა გაკეთდეს სენტიმენტების ანალიზი Twitter-ზე?** კომპანიები მას სხვადასხვა მიზნით იყენებენ, მაგრამ ორი ყველაზე გავრცელებული შემთხვევაა მომხმარებლის უკუკავშირის ანალიზი და ხსენებების მონიტორინგი პოტენციური პრობლემების ადრეული გამოვლენისთვის. **უკუკავშირის ანალიზი Twitter-ზე** მომხმარებლების მოსმენა გადამწყვეტია იმ ინფორმაციის აღმოსაჩენად, თუ როგორ შეგიძლიათ გააუმჯობესოთ თქვენი პროდუქტი ან სერვისი. მიუხედავად იმისა, რომ უკუკავშირის მრავალი წყარო არსებობს, როგორიცაა გამოკითხვები ან საჯარო მიმოხილვები, Twitter გთავაზობთ ნედლ, გაუფილტრავ უკუკავშირს იმის შესახებ, თუ რას ფიქრობს თქვენი აუდიტორია თქვენს შეთავაზებაზე. იმის გაანალიზებით, თუ როგორ საუბრობენ ადამიანები თქვენს ბრენდზე Twitter-ზე, შეგიძლიათ გაიგოთ, მოსწონთ თუ არა მათ თქვენ მიერ ახლახან გაშვებული ახალი ფუნქცია. ასევე შეგიძლიათ განსაზღვროთ, რამდენად ნათელია თქვენი ფასები სამიზნე აუდიტორიისთვის. თქვენ ასევე შეგიძლიათ ნახოთ, თქვენი შეთავაზების რომელი ასპექტებია ყველაზე მოწონებული და არამოწონებული, რათა მიიღოთ ბიზნეს გადაწყვეტილებები (მაგ., მომხმარებლებს უყვართ მომხმარებლის ინტერფეისის სიმარტივე, მაგრამ სძულთ მომხმარებელთა მხარდაჭერის ნელი მუშაობა). **Twitter-ის ხსენებების მონიტორინგი პრობლემების აღმოსაჩენად** Twitter გახდა ნაგულისხმევი გზა ცუდი მომხმარებლის გამოცდილების გასაზიარებლად და იმედგაცრუების გამოსახატავად, როდესაც რაიმე არასწორად მიდის პროდუქტის ან სერვისის გამოყენებისას. ამიტომაც აკონტროლებენ კომპანიები, თუ როგორ ახსენებენ მომხმარებლები მათ ბრენდს Twitter-ზე ნებისმიერი პრობლემის ადრეული გამოვლენისთვის. სენტიმენტების ანალიზის მოდელის დანერგვით, რომელიც რეალურ დროში აანალიზებს შემოსულ ხსენებებს, შეგიძლიათ ავტომატურად მიიღოთ გაფრთხილება ნეგატიური ხსენებების მოულოდნელი ზრდის შესახებ. უმეტეს შემთხვევაში, ეს გამოწვეულია მიმდინარე სიტუაციით, რომელიც სასწრაფოდ უნდა მოგვარდეს (მაგ., აპლიკაცია არ მუშაობს სერვერის გათიშვის ან მომხმარებელთა მხარდაჭერის წარმომადგენელთან ნამდვილად ცუდი გამოცდილების გამო). ახლა, როცა განვიხილეთ რა არის სენტიმენტების ანალიზი და რატომ არის ის სასარგებლო, მოდით, საქმეს შევუდგეთ და რეალურად გავაკეთოთ ტვიტების სენტიმენტების ანალიზი!💥 დღესდღეობით, Twitter-ზე სენტიმენტების ანალიზის დაწყება საკმაოდ მარტივია და პირდაპირი 🙌 კოდის რამდენიმე ხაზით, შეგიძლიათ ავტომატურად მიიღოთ ტვიტები, ჩაატაროთ სენტიმენტების ანალიზი და მოახდინოთ შედეგების ვიზუალიზაცია. და ამ ყველაფრის სწავლა სულ რამდენიმე წუთში შეგიძლიათ! ამ სექციაში ჩვენ გაჩვენებთ, თუ როგორ უნდა გააკეთოთ ეს მცირე, საინტერესო პროექტის მეშვეობით: ჩვენ გავაკეთებთ Notion-ის ხსენებების შემცველი ტვიტების სენტიმენტების ანალიზს! პირველ რიგში, თქვენ გამოიყენებთ Tweepy-ს, ღია კოდის Python ბიბლიოთეკას, რომ მიიღოთ ტვიტები, რომლებიც ახსენებენ @NotionHQ-ს Twitter API-ის გამოყენებით. შემდეგ კი გამოიყენებთ Inference API-ს სენტიმენტების ანალიზისთვის.