Как автоматизировать анализ эмоциональной окраски комментариев в чат-боте?

Для автоматизации анализа эмоциональной окраски комментариев в чат-боте можно использовать модели машинного обучения, которые способны анализировать структуру текста и контекст слов. blog.skillfactory.ru

Процесс разработки модели включает следующие этапы: blog.skillfactory.ru

1. Сбор и анализ данных для классификации. blog.skillfactory.ru От качества, полноты и обширности данных зависит эффективность будущей модели. blog.skillfactory.ru Чем более разнообразные и качественно размеченные тексты используют, тем точнее будет работа модели. blog.skillfactory.ru
2. Предварительная обработка текста. blog.skillfactory.ru Включает очистку, лемматизацию, токенизацию и другие операции. blog.skillfactory.ru Это помогает очистить текст от «шума», который может исказить анализ эмоций. dzen.ru
3. Обучение нескольких моделей для сравнения их производительности. blog.skillfactory.ru Можно использовать, например, алгоритмы Logistic Regression, Random Forest, XGBoost. blog.skillfactory.ru
4. Визуализация и интерпретация результатов. blog.skillfactory.ru

Один из примеров — TextClassifyBot, Telegram-бот, который классифицирует комментарии как позитивные или негативные с использованием методов машинного обучения. github.com

Также для анализа тональности комментариев можно использовать инструменты на основе искусственного интеллекта, например Google Natural Language, IBM Watson Tone Analyzer. blog.chotam.ru