ستساعدك المقالة التالية: أدوات لاستخدامها عند بناء محلل المشاعر – نحو الذكاء الاصطناعي
نُشر في الأصل على نحو AI ، الشركة الرائدة في العالم في مجال الذكاء الاصطناعي والأخبار التقنية والإعلام. إذا كنت تقوم ببناء منتج أو خدمة متعلقة بالذكاء الاصطناعي ، فنحن ندعوك للتفكير في أن تصبح راعيًا للذكاء الاصطناعي. في نحو الذكاء الاصطناعي ، نساعد في توسيع نطاق الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا. دعنا نساعدك على إطلاق التكنولوجيا الخاصة بك للجماهير.
مقال حول الأدوات المتاحة لمعالجة اللغة الطبيعية
نظرة عامة على تحليل المشاعر
يعد تحليل المشاعر أداة قوية لاستخدامها عند محاولة فهم كيفية اختبار موقع الويب الخاص بك. إذا لم تكن معتادًا على هذا المفهوم ، فهو بسيط جدًا. تحليل المشاعر هو عملية يقوم فيها برنامج الكمبيوتر بتحليل النص وتحديد ما إذا كان المحتوى المكتوب إيجابيًا أم سلبيًا أم محايدًا. يمكن أن تكون هذه أداة مفيدة للغاية عندما تريد معرفة ما يفكر فيه الناس بالفعل حول موقع الويب الخاص بك. بالطبع ، يمكنك دائمًا أن تسألهم ، لكن كما نعلم جميعًا ، غالبًا ما يكون الناس غير أمناء. الناس أيضًا قادرون تمامًا على إساءة قراءة ما تطلبه وإعطائك إجابة مختلفة تمامًا. هذا هو السبب في أن تحليل المشاعر أكثر دقة.
تحليل المشاعر هو عملية تحديد وتصنيف الآراء أو المشاعر المتعلقة بموضوع معين. يمكن أن يكون هذا الموضوع آراء حول العلامات التجارية والمنتجات والقضايا الاجتماعية والسياسة وما إلى ذلك. ويتم التحليل من خلال جمع الآراء من مصادر مختلفة ثم تصنيفها. يتم إجراء التحليل لاكتساب نظرة ثاقبة للمشاعر العامة للجمهور تجاه موضوع معين. يمكن أن يوفر لك معلومات حول كيفية رؤية الناس لعملك وكيف يتعاملون مع المنافسة. يمكنه أيضًا تزويدك بمعلومات حول المشكلات التي يواجهها عملاؤك والميزات الجديدة التي يرغبون في رؤيتها في منتجاتك. يمنحك بيانات حول رأي جمهورك حول علامتك التجارية والمنتجات التي تقدمها. يمكن أن يساعدك أيضًا في اكتشاف قوة منافسيك ونقاط الضعف التي يمكنك استغلالها. يمكن استخدامه للتنبؤ بالمستقبل أو لمعرفة كيفية تفاعل الناس في الماضي مع أحداث معينة. يمكن للمرء أن يبني محلل المشاعر للقيام بكل هذه الأشياء. لم يعد تحليل المشاعر شيئًا جديدًا. ومع ذلك ، فإن بناء محلل المشاعر بنفسك يمكن أن يكون مهمة صعبة بسبب صعوبة المهمة.
2. غنو كوارتز
الكوارتز هو أداة الجدول الزمني الرسومية. يتم استخدامه لعرض الأحداث الفردية وتحريرها أو لمشاهدة مخطط زمني لجميع الأحداث في ملف. الكوارتز جزء من مشروع جنو ومرخص بموجب رخصة جنو العمومية. تمت كتابة كوارتز بلغة البرمجة C ولها بصمة صغيرة جدًا ، باستخدام ذاكرة قليلة جدًا ودورات قليلة لوحدة المعالجة المركزية. وهو في الأساس برنامج سطر أوامر. يدعم الكوارتز العديد من أنواع الأحداث والكائنات ويسمح للمستخدمين بتحديد أنواعهم الخاصة. من الممكن أيضًا ربط تسميات نصية عشوائية بالأحداث واستخدام تسميات نصية كمرشحات.
الكوارتز أداة قادرة على استخراج المشاعر من النص. يستخدم خوارزمية Naive Bayes لاكتشاف قطبية النص. لقد تم تصميمه لاستخراج المشاعر من النصوص القصيرة ، على سبيل المثال التغريدات ، وهو غير قادر على استخلاص المشاعر من النصوص الطويلة جدًا. يستخدم بشكل شائع في وسائل التواصل الاجتماعي والصناعات الإخبارية.
GNU Quartz عبارة عن أداة سطر أوامر بسيطة مكتوبة بلغة Python تتيح للمستخدمين إنشاء تقرير بإحصائيات وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بهم. يمكن استخدامه لتتبع قائمة الكلمات الرئيسية أو الإشارات أو علامات التجزئة أو عناوين URL. تعد هذه الأداة طريقة رائعة لمعرفة الموضوعات التي يتحدث المستخدمون عنها كثيرًا على وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بهم. أفضل طريقة لاستخدام GNU Quartz هي عرض النتائج في Excel ، حيث يمكنك فرز النتائج وتصفيتها بالطرق الأكثر إفادة لك. يمكنك العثور على GNU Quartz على https://github.com/mimoo/GNU-Quartz.
3. اباتشي UIMA
Apache UIMA هو إطار عمل للتعلم الآلي لبناء تطبيقات لأنواع مختلفة من تحليل البيانات. تمت كتابة إطار العمل بالكامل بلغة Java وتم إصداره بموجب ترخيص Apache 2.0. إنه مبني على فكرة إنشاء مكونات مصنوعة من كتل قابلة لإعادة الاستخدام يمكن دمجها لإنشاء خطوط أنابيب تحليل معقدة. تسمى مكونات UIMA التعليقات التوضيحية. تستخدم التعليقات التوضيحية لإنشاء التطبيقات التي يمكن أن تساعد في التحليل القائم على النص. يمكن استخدام التطبيقات التي تم إنشاؤها باستخدام UIMA لأداء مهام مثل تحليل المشاعر.
Apache UIMA تعني هندسة إدارة المعلومات غير المهيكلة وهي مكتبة لاستخدامها في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل المشاعر. إنه إطار عمل يسمح للمستخدمين بمعالجة البيانات غير المهيكلة وإنشاء أدوات لتحليل هذه البيانات. يتكون UIMA من ثلاثة مكونات رئيسية: الإطار الأساسي ، ومجموعة الأدوات ، وحزم المحتوى. إطار العمل الأساسي هو الجزء الرئيسي من UIMA وهو ما ستستخدمه لإنشاء أدوات تحليل المعالجات اللغوية العصبية الخاصة بك وأدوات تحليل المشاعر. مجموعة الأدوات عبارة عن مجموعة من أدوات معالجة اللغة الطبيعية وأدوات تحليل المشاعر المنشأة مسبقًا. يتم استخدام أداة تجميع المحتوى لإنشاء حزمة محتوى UIMA الخاصة بك ، وهي تستند إلى إطار عمل المكون الإضافي Eclipse.
Apache UIMA هو إطار عمل مفتوح المصدر يجعل من السهل إنشاء تطبيقات تحليلات نصية. يمكنك استخدامه لبناء تطبيقاتك المخصصة أو استخدامه كحجر بناء لبناء التطبيقات. يوفر مجموعة من الأدوات التي يمكنك استخدامها لتطوير تطبيقك الخاص. يوفر مشروع Apache UIMA أدوات لإنشاء التطبيقات ونشرها ، وتحليل البيانات النصية ، وأداء مهام أخرى. إنه إطار عمل يدعم تطوير التطبيقات التي تتكون من مكونات برمجية متعددة ، يمكن توزيع كل منها كملف JAR أو EAR منفصل. وهي مصممة لتكون معيارية وقابلة للتوسيع.
4. أداة تحليل المشاعر
تحليل المشاعر هو عملية تحديد كيف يشعر الناس تجاه موضوع أو منتج معين. يعد تحليل المشاعر من أقوى الأدوات في العمل. إنه قوي للغاية بحيث يمكن للشركات والصحفيين والمدونين استخدامه لاتخاذ قرارات أفضل. Amazon هو أحد أشهر المتاجر عبر الإنترنت ، ولكنه يعتمد على تحليل المشاعر لفهم تجربة العملاء بشكل أفضل على منصته. Amazon خدمات الويب أو AWS هي شركة تابعة لـ Amazon التي تقدم خدمات السحابة للأفراد والشركات والحكومات.
أداة تحليل المشاعر هي برنامج برمجي يحلل نصًا لآرائه أو مواقفه. وبالتالي ، فإن أداة تحليل المشاعر هي برنامج برمجي يحلل نصًا لآرائه أو مواقفه. يمكن لبرنامج تحليل المشاعر بعد ذلك تحديد ما إذا كان الاختبار إيجابيًا أم سلبيًا أم محايدًا. قد يكون أيضًا قادرًا على تقدير قوة الرأي وتحديد أي مواضيع إيجابية أو سلبية داخل النص.
5. استخدام الترميز الزائف
يتضمن معظم تحليل النص الذي تم إجراؤه في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) عملية الترميز. يقسم الترميز النص إلى رموز مميزة ، تُعرف أيضًا بالكلمات أو العبارات. الترميز الزائف هو عملية تستخدم لتقسيم النص إلى أجزاء أصغر بحيث يمكن استخدامه في طرق معالجة اللغة الطبيعية (NLP). الفكرة الأساسية وراء الترميز الزائف هي استبدال جزء صغير من النص برمز زائف. الرمز الزائف هو رمز مميز فريد يستخدم لاستبدال الجزء الأصغر من النص الأصلي. يتم استخدام الترميز الزائف في مهام مثل تصنيف المستندات والتجميع والمهام المماثلة.
يعد تحليل المشاعر مجالًا مثيرًا للاهتمام في معالجة اللغة الطبيعية. الفكرة الرئيسية وراء هذا المشروع هي تحليل النص واستخلاص الآراء منه. في كثير من الحالات ، تكون الآراء هي القوى الدافعة الرئيسية وراء أي عمل. سواء كانت إيجابية أو سلبية ، فإنها تلعب دورًا مهمًا للغاية. على سبيل المثال ، إذا أراد شخص ما شراء منتج جديد ، فمن المحتمل أن يتحقق من المراجعات قبل القيام بذلك. إذا كانت المراجعات إيجابية ، فمن المرجح أن يشتري الشخص المنتج. ومع ذلك ، إذا كانت المراجعات سلبية ، فقد يكون لذلك تأثير أيضًا. تخيل سيناريو يكون فيه الشخص مهتمًا بشراء سيارة جديدة. إذا كانت المراجعات إيجابية في الغالب ، فمن المرجح أن يشتريها. ولكن إذا كانت المراجعات سلبية في الغالب ، فقد يتخلى عن نواياه ويبحث عن منتج مختلف.
خاتمة:
هناك العديد من الأدوات المتاحة للغة البرمجة اللغوية العصبية في الوقت الحالي ، لذا يجب أن يكون العثور على الأداة التي تناسب احتياجاتك أمرًا سهلاً.
تم نشر أدوات للاستخدام عند بناء محلل المشاعر في الأصل في نحو الذكاء الاصطناعي على المتوسط ، حيث يواصل الأشخاص المحادثة من خلال تسليط الضوء على هذه القصة والرد عليها.
تم النشر عبر نحو الذكاء الاصطناعي
