Pengarang: Rijul Singh Malik
Awalnya diterbitkan di Towards AI the World’s Leading AI and Technology News and Media Company. Jika Anda sedang membangun produk atau layanan terkait AI, kami mengundang Anda untuk mempertimbangkan untuk menjadi sponsor AI. Di Towards AI, kami membantu menskalakan AI dan startup teknologi. Biarkan kami membantu Anda melepaskan teknologi Anda kepada massa.
Artikel tentang alat yang tersedia untuk Pemrosesan Bahasa Alami
Ikhtisar Analisis Sentimen
Analisis Sentimen adalah alat yang ampuh untuk digunakan saat mencoba memahami cara menguji situs web Anda. Jika Anda tidak terbiasa dengan konsep ini, itu cukup sederhana. Analisis sentimen adalah proses di mana program komputer menganalisis teks dan mengidentifikasi apakah konten tertulis itu positif, negatif, atau netral. Ini bisa menjadi alat yang sangat berguna ketika Anda ingin mengetahui apa yang sebenarnya dipikirkan orang tentang situs web Anda. Tentu saja, Anda selalu dapat bertanya kepada mereka, tetapi, seperti yang kita semua tahu, orang sering kali tidak jujur. Orang-orang juga cukup mampu salah membaca apa yang Anda tanyakan dan memberi Anda jawaban yang sama sekali berbeda. Inilah sebabnya mengapa analisis sentimen jauh lebih akurat.
Analisis sentimen adalah proses mengidentifikasi dan mengkategorikan pendapat atau sentimen mengenai topik tertentu. Topik ini bisa berupa opini tentang merek, produk, isu sosial, politik, dll. Analisis dilakukan dengan mengumpulkan opini dari berbagai sumber dan kemudian mengkategorikannya. Analisis dilakukan untuk mendapatkan wawasan tentang sentimen umum masyarakat terhadap topik tertentu. Ini dapat memberi Anda informasi tentang bagaimana orang melihat bisnis Anda dan bagaimana mereka menghadapi persaingan. Ini juga dapat memberi Anda informasi tentang masalah apa yang dihadapi pelanggan Anda dan fitur baru apa yang ingin mereka lihat dalam produk Anda. Ini memberi Anda data tentang pendapat audiens Anda tentang merek Anda dan produk yang Anda tawarkan. Ini juga dapat membantu Anda mengetahui kekuatan pesaing Anda dan kelemahan yang dapat Anda manfaatkan. Ini dapat digunakan untuk memprediksi masa depan atau untuk melihat bagaimana orang bereaksi di masa lalu terhadap peristiwa tertentu. Seseorang dapat membangun penganalisis sentimen untuk melakukan semua hal ini. Analisis sentimen bukan lagi hal baru. Namun, membangun penganalisis sentimen sendiri bisa menjadi tugas yang sulit karena sulitnya tugas.
2. GNU Quartz
Quartz adalah alat garis waktu grafis. Ini digunakan untuk melihat dan mengedit peristiwa individu atau untuk melihat garis waktu semua peristiwa dalam file. Quartz adalah bagian dari Proyek GNU dan dilisensikan di bawah Lisensi Publik Umum GNU. Quartz ditulis dalam bahasa pemrograman C dan memiliki footprint yang sangat kecil, menggunakan memori yang sangat sedikit dan siklus CPU yang sedikit. Ini terutama merupakan program baris perintah. Quartz mendukung banyak jenis acara dan objek dan memungkinkan pengguna untuk menentukan jenis mereka sendiri. Dimungkinkan juga untuk mengaitkan label teks arbitrer dengan peristiwa dan menggunakan label teks sebagai filter.
Quartz adalah alat yang mampu mengekstrak sentimen dari teks. Ini menggunakan algoritma Naive Bayes untuk mendeteksi polaritas teks. Itu telah dibangun untuk mengekstraksi sentimen dari teks pendek, misalnya tweet, dan tidak mampu mengekstraksi sentimen dari teks yang sangat panjang. Ini biasanya digunakan di media sosial dan industri berita.
GNU Quartz adalah alat baris perintah sederhana yang ditulis dengan Python yang memungkinkan pengguna membuat laporan statistik media sosial mereka. Ini dapat digunakan untuk melacak daftar kata kunci, sebutan, tagar, atau URL. Alat ini adalah cara yang bagus untuk melihat topik apa yang paling banyak dibicarakan pengguna Anda di media sosial mereka. Cara terbaik untuk menggunakan GNU Quartz adalah dengan melihat hasilnya di Excel, di mana Anda dapat mengurutkan dan memfilter hasil dengan cara yang paling berguna bagi Anda. Anda dapat menemukan GNU Quartz di https://github.com/mimoo/GNU-Quartz.
3. RENANG Apache
Apache UIMA adalah kerangka kerja pembelajaran mesin untuk membangun aplikasi untuk berbagai jenis analisis data. Kerangka kerja ini ditulis seluruhnya dalam Java dan dirilis di bawah lisensi Apache 2.0. Itu dibangun di sekitar gagasan untuk membuat komponen yang terbuat dari blok yang dapat digunakan kembali yang dapat digabungkan untuk membuat saluran analisis yang kompleks. Komponen UIMA disebut Annotator. Annotator digunakan untuk membuat aplikasi yang dapat membantu analisis berbasis teks. Aplikasi yang dibuat menggunakan UIMA dapat digunakan untuk melakukan tugas-tugas seperti analisis sentimen.
Apache UIMA adalah singkatan dari Unstructured Information Management Architecture dan merupakan perpustakaan yang digunakan untuk pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analisis sentimen. Ini adalah kerangka kerja yang memungkinkan pengguna untuk memanipulasi data tidak terstruktur dan membuat alat untuk menganalisis data ini. UIMA terdiri dari tiga komponen utama: core framework, toolkit, dan content packager. Kerangka inti adalah bagian utama dari UIMA dan itulah yang akan Anda gunakan untuk membuat NLP dan alat analisis sentimen Anda sendiri. Toolkit ini adalah kumpulan NLP bawaan dan alat analisis sentimen. Pemaket konten digunakan untuk membuat paket konten UIMA Anda sendiri, dan didasarkan pada kerangka kerja plugin Eclipse.
Apache UIMA adalah kerangka kerja sumber terbuka yang memudahkan untuk membangun aplikasi analisis teks. Anda dapat menggunakannya untuk membangun aplikasi kustom Anda sendiri atau menggunakannya sebagai blok pembangun untuk membangun aplikasi. Ini menyediakan seperangkat alat yang dapat Anda gunakan untuk mengembangkan aplikasi Anda sendiri. Proyek Apache UIMA menyediakan alat untuk membangun dan menerapkan aplikasi, menganalisis data teks, dan melakukan tugas lainnya. Ini adalah kerangka kerja yang mendukung pengembangan aplikasi yang terdiri dari beberapa komponen perangkat lunak, yang masing-masing dapat didistribusikan sebagai file JAR atau EAR yang terpisah. Ini dirancang untuk menjadi modular dan dapat diperluas.
4. Alat analisis sentimen
Analisis sentimen adalah proses menentukan bagaimana perasaan orang tentang topik atau produk tertentu. Analisis sentimen adalah salah satu alat paling ampuh dalam bisnis. Ini sangat kuat sehingga bisnis, jurnalis, dan blogger dapat menggunakannya untuk membuat keputusan yang lebih baik. Amazon adalah salah satu toko online paling populer, tetapi bahkan mengandalkan analisis sentimen untuk lebih memahami pengalaman pelanggan di platformnya. Amazon Web Services atau AWS adalah anak perusahaan Amazon yang menyediakan layanan cloud untuk individu, perusahaan, dan pemerintah.
Alat analisis sentimen adalah program perangkat lunak yang menganalisis teks untuk pendapat atau sikapnya. Alat analisis sentimen, oleh karena itu, adalah program perangkat lunak yang menganalisis teks untuk pendapat atau sikapnya. Perangkat lunak analisis sentimen kemudian dapat menentukan apakah tes tersebut positif, negatif, atau netral. Mungkin juga dapat memperkirakan kekuatan opini dan mengidentifikasi topik positif atau negatif dalam teks.
5. Menggunakan Tokenisasi Pseudo
Sebagian besar analisis teks yang dilakukan di bidang Natural Language Processing (NLP) melibatkan proses tokenization. Tokenisasi memecah teks menjadi token, juga dikenal sebagai kata atau frasa. Tokenisasi semu adalah proses yang digunakan untuk memecah sebuah teks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil sehingga dapat digunakan dalam metode Natural Language Processing (NLP). Ide dasar dibalik pseudo-tokenization adalah bahwa sebagian kecil dari teks digantikan oleh pseudo-token. Pseudo-token adalah token unik yang digunakan untuk menggantikan bagian yang lebih kecil dari teks asli. Pseudo-tokenization digunakan dalam tugas-tugas seperti klasifikasi dokumen, pengelompokan, dan tugas serupa.
Analisis sentimen adalah bidang yang sangat menarik dari pemrosesan bahasa alami. Ide utama di balik proyek ini adalah untuk menganalisis teks dan mengekstrak opini darinya. Dalam banyak kasus, opini adalah kekuatan pendorong utama di balik tindakan apa pun. Baik positif atau negatif, mereka memainkan peran yang sangat penting. Misalnya, jika seseorang ingin membeli produk baru, kemungkinan besar dia akan memeriksa ulasan sebelum melakukannya. Jika ulasannya positif, orang tersebut kemungkinan besar akan membeli produk tersebut. Namun, jika ulasannya negatif, itu juga bisa berpengaruh. Bayangkan sebuah skenario di mana orang tersebut tertarik untuk membeli mobil baru. Jika ulasannya sebagian besar positif, maka dia akan lebih cenderung membelinya. Tetapi jika ulasannya sebagian besar negatif, dia mungkin akan menyerah dan mencari produk lain.
Kesimpulan:
Ada banyak alat yang tersedia untuk NLP saat ini, jadi menemukan yang sesuai dengan kebutuhan Anda seharusnya mudah.
Alat untuk Digunakan Saat Membangun Penganalisis Sentimen awalnya diterbitkan di Towards AI on Medium, di mana orang-orang melanjutkan percakapan dengan menyoroti dan menanggapi cerita ini.
Diterbitkan melalui Menuju AI
