Упростите процесс анализа тональности с помощью передовых инструментов Python для текста на немецком языке

Как маркетолог или аналитик данных, понимание настроений вашей аудитории может дать ценную информацию об эффективности ваших маркетинговых стратегий. Однако выполнение анализа тональности текста на немецком языке может быть сложной задачей из-за синтаксиса и структуры языка. К счастью, модуль germansentiment предоставляет решение для анализа тональности текста на немецком языке с помощью Python.

Чтобы использовать модуль germansentiment, вам сначала необходимо установить его с помощью следующей команды:

!pip install germansentiment

После установки модуля вы можете импортировать его и использовать класс SentimentModel для анализа тональности любого фрагмента текста на немецком языке. Для этого выполните следующие действия:

  1. Импортируйте модуль germansentiment:
import germansentiment

2. Инициализируйте новый объект SentimentModel:

model = germansentiment.SentimentModel()

3. Определите тексты для анализа:

texts = [
    "Mit keinem guten Ergebniss","Das ist gar nicht mal so gut",
    "Total awesome!","nicht so schlecht wie erwartet",
    "Der Test verlief positiv.","Sie fährt ein grünes Auto."]

4. Используйте метод predict_sentiment модели, чтобы предсказать тональность текстов:

predictions = model.predict_sentiment(texts)

5. Повторите тексты и прогнозы, чтобы распечатать результаты:

for text, prediction in zip(texts, predictions):
  print(text, ":", prediction)

Это выведет предсказанную тональность для каждого текста, например:

Mit keinem guten Ergebniss : negative
Das ist gar nicht mal so gut : negative
Total awesome! : positive
nicht so schlecht wie erwartet : positive
Der Test verlief positiv. : positive
Sie fährt ein grünes Auto. : neutral

Полный код

Помимо анализа списка текстов в памяти, вы также можете использовать класс SentimentModel для анализа большого количества текстов, хранящихся в CSV-файле. Для этого вы можете использовать встроенный в Python модуль csv для чтения текстов из файла, а затем передать их в метод predict_sentiment модели. Затем вы можете записать результаты анализа в другой файл CSV для дальнейшего анализа или визуализации.

Вот полный измененный код для выполнения анализа тональности текста на немецком языке с использованием модуля germansentiment из CSV-файлов с последующей загрузкой в ​​CSV:

# Download Pip
!pip install germansentiment

# Libraries 
import germansentiment
import csv

# Initialize the model
model = germansentiment.SentimentModel()

# Read in the texts from the input CSV file
texts = []
with open("input.csv", "r") as f:
  reader = csv.reader(f)
  for row in reader:
    texts.append(row[0])

# Predict the sentiment of the texts
predictions = model.predict_sentiment(texts)

# Write the results to an output CSV file
with open("output.csv", "w", newline="") as f:
  writer = csv.writer(f)
  writer.writerow(["text", "sentiment"])
  for text, prediction in zip(texts, predictions):
    writer.writerow([text, prediction])

# Print the results
for text, prediction in zip(texts, predictions):
  print(text, ":", prediction)

Этот код сначала считывает тексты из входного CSV-файла с помощью модуля csv, а затем предсказывает тональность каждого текста с помощью класса SentimentModel. Затем результаты записываются в выходной CSV-файл, а также выводятся на консоль с помощью цикла.

Этот код сохранит результаты анализа тональности в файл CSV и распечатает их на консоли. Вы можете изменить код по мере необходимости, чтобы он соответствовал вашим конкретным

Таким образом, модуль germansentiment и класс SentimentModel предоставляют удобный способ выполнения анализа тональности текста на немецком языке с помощью Python. Используя эти инструменты, вы можете легко и точно предсказать настроение любого фрагмента текста на немецком языке как положительное или отрицательное. Вы можете использовать класс SentimentModel для анализа списка текстов в памяти или большого количества текстов, хранящихся в CSV-файле. Модуль csv можно использовать для чтения текстов из файла и записи результатов анализа в другой файл.

Использование модуля germansentiment и класса SentimentModel может быть особенно полезным для маркетологов и аналитиков данных, работающих в немецкоязычных странах, поскольку позволяет им быстро и точно понять настроения своей аудитории и получить ценную информацию об их эмоциональной реакции на маркетинговые усилия. Используя эти инструменты, вы можете повысить эффективность своих маркетинговых стратегий и принимать более обоснованные решения, основанные на настроениях ваших клиентов.

Полный код, обсуждаемый в этой статье, см. в моем репозитории GitHub: Репозитории GitHub.

Если вам понравился этот контент, поставьте лайк! Ваша поддержка помогает нам создавать для вас более ценный контент.

Вы также можете подписаться на мои новые статьи или стать приглашенным участником Medium.

✨Вы можете поддержать меняфинансово здесь, ваша поддержка помогает мне продолжать часто создавать полезный контент! Спасибо дружище :)☕️