Un guide complet pour analyse de sentiment Python

Vous avez certainement remarqué que pas mal d’avis de clients sur des produits sont publiés sur des sites de commerce électronique. Ces avis aident les autres clients à évaluer la qualité du produit et à prendre des décisions éclairées. Et en même temps, les avis des clients sont également d’une grande utilité pour l’entreprise en l’aidant à comprendre si le produit se comporte bien ou mal sur le marché et à savoir les attentes des clients.

Cependant, étant donné qu’il y a même des milliers d’avis clients sur chaque produit de l’entreprise, il est presque impossible que l’entreprise lire tous les avis et les classer en avis positifs et négatifs. Comment l’entreprise pourra-t-elle savoir quelles sont les caractéristiques qui sont le plus mentionnées dans un avis positif ou dans un avis négatif ? Quelles sont les caractéristiques les plus populaires du produit ? Pour répondre à ces questions, nous devons nous tourner vers une technique intéressante d’exploration d’opinion NLP qui s’appelle analyse des sentiments.

Cet article vous aidera à mieux comprendre l’analyse des sentiments et à savoir comment effectuer une analyse de sentiment avec Python.

C’est quoi l’analyse de sentiment

L’analyse des sentiments est une approche NLP permettant de déterminer l’émotion qui se cache derrière les données textuelles. On effectue l’analyse de sentiment pour évaluer l’attitude du sujet à l’égard d’un produit particulier, d’un événement ou d’un point de vue politique, ou de recueillir l’opinion générale des gens sur des sujets. Cette méthode classe généralement le texte en grandes catégories de sentiments, comme positif, négatif ou neutre. L’analyse des sentiments peut être effectuée facilement à l’aide de la bibliothèque NLTK ou Vader de Python.

À quoi sert l’analyse des sentiments

On peut mener l’analyse des sentiments sur un large éventail de données textuelles pour analyser l’intention du sujet. Sont énumérés ci-dessous certains des cas où l’analyse des sentiments peut être utilisée pour déduire des informations utiles.

S’il y a un vaste débat sur les médias sociaux comme Twitter, nous pouvons extraire ce que disent des gens concernant le sujet et utiliser l’analyse de sentiments pour connaître l’opinion générale des utilisateurs des médias sociaux.
Les vendeurs des sites de commerce électronique utilisent cette technique pout comprendre si les avis des clients sur un certain produit penchent du côté positif ou négatif.
Différents segments de clients ont des opinions plus ou moins fortes. Les suivre permet d’améliorer les stratégies de marketing spécifiques aux clients.
Avec analyse de sentiment, on peut classer plus rapidement les problèmes du service clientèle par ordre de priorité et donc donner des réponses ou réaliser des rectifications plus efficacement.

Comment faire l’analyse de sentiment avec Python

L’analyse des sentiments est effectuée en 4 grandes étapes.

1. Collecte des données : c’est-à-dire collecter les données sur lesquelles l’analyse des sentiments est effectuée.

2. Traitement des données : Après la collecte des données, il faut les traiter pour éliminer les bruits tels que les mots vides, la ponctuation et les majuscules.

3. Analyse des données : C’est la partie centrale où se déroule l’analyse des sentiments. A travers l’analyse de données, on comprend l’inclinaison générale des phrases : positif, négatif ou neutre.

4. Visualisation des données : Ce résultat peut être visualisé sous différents formats, selon vos souhaits. Par exemple, un histogramme sur la fréquence des premiers sujets peut nous donner une idée des sujets les plus discutés dans les commentaires.

Dans notre programme, nous allons classer les phrases en trois catégories : positive, négative et neutre. Le but est d’identifier les textes dans chaque catégorie et de déterminer le degré de positivité, de négativité ou de neutralité de ces phrases.

Nous essaierons d’utiliser l’analyse de sentiments Vader. Vader est un analyseur lexical utilisé pour attribuer des scores de sentiment à une phrase. Il s’agit de l’un des outils d’analyse des sentiments les plus utilisés à des fins commerciales ou académiques. Voici le code python nécessaire pour effectuer l’analyse des sentiments.

# import SentimentIntensityAnalyzer class
# from vaderSentiment.vaderSentiment module.
from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer
# function to print sentiments
# of the sentence.
def sentiment_scores(sentence):
# Create a SentimentIntensityAnalyzer object.
sid_obj = SentimentIntensityAnalyzer()
# polarity_scores method of SentimentIntensityAnalyzer
# object gives a sentiment dictionary.
# which contains pos, neg, neu, and compound scores.
sentiment_dict = sid_obj.polarity_scores(sentence)
print("Overall sentiment dictionary is : ", sentiment_dict)
print("sentence was rated as ", sentiment_dict['neg'] * 100, "% Negative")
print("sentence was rated as ", sentiment_dict['neu'] * 100, "% Neutral")
print("sentence was rated as ", sentiment_dict['pos'] * 100, "% Positive")
print("Sentence Overall Rated As", end=" ")
# decide sentiment as positive, negative, and neutral
if sentiment_dict['compound'] >= 0.05:
print("Positive")
elif sentiment_dict['compound'] <= - 0.05:
print("Negative")
else:
print("Neutral")
# Driver code
if __name__ == "__main__":
print("\n1st statement :")
sentence = "Octoparse is the best web-scraping tool for \ students."
# function calling
sentiment_scores(sentence)
print("\n2nd Statement :")
sentence = "I am busy and my schedule is hectic"
sentiment_scores(sentence)
print("\n3rd Statement :")
sentence = "I am feeling sad and lonely today."
sentiment_scores(sentence)

Nous pouvons observer que l’analyseur de sentiments donne un score de points positifs, négatifs et neutres. Le score global est calculé à l’aide de la variable du dictionnaire des sentiments. Nous pouvons utiliser des bibliothèques sophistiquées comme Vader qui effectuent le nettoyage des données et le prétraitement en utilisant les mécanismes intégrés de l’objet analyseur d’intensité des sentiments. D’autres paquets comme nltk nous fournissent des fonctions pour effectuer le prétraitement des données de manière explicite.

Outil idéal pour récupérer facilement les données de n’importe quel site Web

Pour faire l’analyse de sentiment, la première et la plus importante étape est la collecte de données. Il est donc important d’utiliser un mécanisme ou des outils de collecte de données appropriés afin d’éviter les données non fiables. Un outil de scraping web facile à utiliser vous aidera à le faire rapidement. Octoparse est un outil de scraping convivial qui permet d’extraire des données à grande échelle depuis presque tous genres de sites web.

Voici quelques-unes des caractéristiques les plus intéressantes d’Octoparse :

Octoparse est un outil de Nocode qui ne nécessite aucune connaissance en codage pour l’utiliser.
La fonction d’autodétection aide à améliorer l’efficacité de l’extraction des données.
Les données extraites peuvent être exportées dans une base de données ou d’autres formats comme Excel, GoogleSheet, etc.
Octoparse peut régler avec tous genres de structures de sites, permettant d’extraire des données même sur des sites Web dynamiques.
Les tâches de scraping peuvent être programmées à tout moment – toutes les heures, tous les jours ou toutes les semaines.
Le mécanisme de rotation d’IP empêche le blocage de votre IP.

L’analyse des sentiments, qui est une application de NLP (Natural Language Processing), connaît une croissance rapide dans notre époque informatique. Cette technique est largement utilisée dans plusieurs sénarios parce que on peut toujours y découvrir des informations utiles. Par exemple, les résultats aident à ajuster des stratégies de marketing, à rédacter un rapport sur les positions politiques des personnes dans les médias sociaux, etc. Les applications de l’analyse des sentiments sont infinies et ne sont limitées que par votre créativité. Maintenant que vous avez une idée de base de l’analyse des sentiments pour une phrase, vous pouvez appliquer ces connaissances à des projets plus complexes.