用Python與AI洞悉文字中的情感教學

在這個科技與創新的世界中，我們要一同探討一個有趣的主題：情感分析。你曾想過讓電腦能像人類一樣「懂得」情感嗎？藉由Python程式語言和人工智慧（AI）技術，我們可以實現這個目標。本文將引導你深入情感分析的奧妙世界，輕鬆學習如何運用Python來辨識文本情感，讓你的程式藝術也能夠理解「情感」的力量。

剖析情感分析的本質

首先，我們需要了解情感分析是什麼。情感分析，也被稱為意見探勘，是運用電腦技術來識別和理解文本中的情感或情緒的方法。就像是讓電腦能夠「閱讀」文字，並感知這些文字中所表達的情感，無論是正面、負面還是中性。這個技術在商業領域和社交媒體分析中極具潛力，幫助企業洞悉消費者的情感反應，或者分析用戶對特定事件或話題的情緒。我們除了可以使用Python 閱讀文字，感知文字中的情感，還可以讓電腦閱讀問字並且幫我們唸出來，你可以參考我之前一篇教學文章Python 文字轉語音教學，教你如何透過Python 讀取文字並且轉成語音，搭配這篇分析文字請感的教學，可以建立更多豐富的應用場景。

使用Python進行情感分析的步驟

現在，讓我們深入探討如何使用Python來進行情感分析。我們將使用一個稱為「NLTK」（Natural Language Toolkit）的Python庫，這是一個強大的工具，專門用於處理自然語言（NLP）的任務，包括情感分析。

步驟 1：安裝NLTK庫

首先，請確保你的電腦已經安裝了NLTK庫。如果尚未安裝，你可以在終端機（或命令提示字元）中輸入以下指令來安裝：

pip install nltk

步驟 2：導入NLTK並下載情感分析所需的數據集

在你的Python腳本開頭，導入NLTK庫並下載情感分析所需的數據集。這個數據集包含了大量的文本，每個文本都已經標記了對應的情感類別。

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
nltk.download('vader_lexicon')

步驟 3：建立情感分析器對象

現在，我們將建立一個情感分析器對象，它能夠協助我們分析文本的情感。SentimentIntensityAnalyzer 是NLTK（Natural Language Toolkit）中的一個類別，用於執行情感分析任務。而VADER（Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner）是一個情感詞典和情感分析工具。具體來說，SentimentIntensityAnalyzer 類別使用了VADER情感詞典，並結合了一些規則和算法來計算文本的情感分數。

VADER情感詞典包含了許多英文單詞以及它們對應的情感極性（正面、負面、中性）和強度。SentimentIntensityAnalyzer 通過計算文本中每個單詞的情感詞彙得分以及一些語法規則，然後結合這些分數，計算出整體的情感分數。這個整體的情感分數稱為compound分數，代表了文本的情感整體趨勢。

總之，SentimentIntensityAnalyzer 是一個使用了VADER情感詞典和分析技巧的情感分析工具，而VADER則是這個工具中的一個重要部分。這個工具結合了情感詞典和算法，能夠在分析文本情感時提供一個整體的評估。

sia = SentimentIntensityAnalyzer()

步驟 4：進行情感分析

我們來看看如何使用情感分析器對一段文字進行情感分析，我們使用compound分數來判斷情感的整體趨勢。如果compound分數大於0，表示正面情感；小於0，表示負面情感；等於0，表示中性情感。我用一段評價電影的敘述來示範(This is a great movie)

text = "This is a great movie."
score = sia.polarity_scores(text)

if score['compound'] > 0:
    print("正面情感")
elif score['compound'] < 0:
    print("負面情感")
else:
    print("中性情感") 

output

最後跑出來的分數是0.6249 分，分析結果是正面情感

0.6249
正面情感

情感分析的實際應用

現在你已經掌握了如何使用Python進行情感分析，讓我們深入了解情感分析在實際應用中的價值。假設你是一家餐廳的經營者，你可以通過情感分析來追蹤顧客在社交媒體上對於餐點的評論。這不僅幫助你了解顧客對於菜品的喜好和不滿，還能夠找出可能需要改進的地方。透過分析情感，餐廳可以優化菜單、提升服務品質，並更好地滿足顧客的期望。

另一個應用場景是在品牌管理中。品牌管理者可以透過情感分析來監控用戶在網絡上對於品牌的情感反饋。通過分析用戶的評論和意見，品牌可以實時了解公眾對於品牌的看法，進而調整宣傳策略、改進產品，以及回應用戶的關切，從而保護和提升品牌形象。

情感分析甚至可以應用於新聞報導。新聞媒體可以利用情感分析來評估讀者對於特定新聞事件的情感反應。這有助於他們了解哪些話題引起了強烈的情感共鳴，並適當調整報導的角度和內容，以提供更能夠引起讀者興趣的新聞故事。

這些應用只是情感分析廣泛應用領域的冰山一角。無論在哪個行業，透過Python和AI進行情感分析，都能夠幫助我們更好地了解人們的情感反應，從而做出更明智的決策，你可以透過Code Gym 的Python 自動化課程學習到更多正確使用Python 的方法，以及人工智慧實際的應用方式。