Avanzando en el análisis de sentimientos para textos en bengalí
Un nuevo método mejora el análisis de sentimientos para reseñas en bengalí.
― 8 minilectura
Tabla de contenidos
- ¿Por qué enfocarse en el Bengali?
- El Problema con el Análisis de Sentimientos en Bengali
- Nuestro Enfoque: Un Nuevo Algoritmo
- Creando un Diccionario de Datos Léxicos
- El Puntaje de Polaridad de Sentimientos en Bangla (BSPS)
- Evaluando Nuestro Enfoque
- Recopilando Reseñas: Una Tarea Difícil
- Pasos de Procesamiento de Datos
- Abordando Datos Faltantes y Duplicados
- Tokenización y Normalización
- Eliminación de Palabras Vacías
- ¿Cómo Funciona el Algoritmo BSPS?
- Componentes Clave de BSPS
- Flujo de Procesamiento de Sentimientos
- Ejemplos para Ilustrar el BSPS en Acción
- Proceso de Clasificación
- Nueve Categorías de Sentimiento
- Ajustando con BanglaBERT
- Entrenando a BanglaBERT
- Rendimiento y Resultados
- Rendimiento del Algoritmo BSPS
- Rendimiento de BanglaBERT
- Comparando los Dos Modelos
- Direcciones Futuras
- Fuente original
- Enlaces de referencia
El Análisis de Sentimientos, o SA para abreviar, es una forma de averiguar cómo se siente la gente sobre algo basándose en lo que escriben. Imagina leer una reseña de un restaurante. Si alguien dice: "¡La comida fue increíble!" sabes que la pasaron bien. Pero si dicen: "La comida fue horrible," sabes que no quedaron contentos. Este proceso mira el tono emocional detrás de las palabras, entendiendo sentimientos como la felicidad, la ira o la tristeza.
¿Por qué enfocarse en el Bengali?
Aunque el análisis de sentimientos se ha hecho mucho en idiomas como el inglés, no se ha investigado tanto en Bengalí. El bengalí es un idioma hermoso que hablan más de 250 millones de personas. Tiene sus propias peculiaridades que lo hacen especial. Por eso decidimos mejorar la forma en que analizamos los sentimientos en textos en bengalí, especialmente para entender emociones más complejas.
El Problema con el Análisis de Sentimientos en Bengali
Cuando se trata de análisis de sentimientos en bengalí, enfrentamos algunos desafíos:
- Falta de Datos: A diferencia del inglés, no hay muchos conjuntos de datos grandes de textos en bengalí con etiquetas emocionales. Esto hace que sea difícil entrenar modelos que puedan entender con precisión cómo se siente la gente.
- Clasificaciones Básicas: La mayoría de los análisis tienden a simplificar las emociones a solo positivas o negativas. Pero la gente puede sentir muchas tonalidades de emociones, y queremos capturarlas todas.
- Matices del Idioma: El bengalí es rico y complejo. Su gramática y vocabulario únicos necesitan atención especial que muchos modelos existentes no proporcionan.
Nuestro Enfoque: Un Nuevo Algoritmo
Para abordar estos desafíos, se nos ocurrió un enfoque fresco combinando sistemas tradicionales basados en reglas con modelos modernos preentrenados. Creamos un conjunto de datos desde cero, compuesto por más de 15,000 reseñas. ¡Sí, nos pusimos a trabajar y recopilamos todos esos datos nosotros mismos!
Creando un Diccionario de Datos Léxicos
Construimos algo llamado Diccionario de Datos Léxicos (LDD). Esto es como un diccionario especial que lista palabras junto con sus pesos emocionales. Dividimos el diccionario en dos secciones: palabras positivas (como "fantástico" y "genial") y palabras negativas (como "malo" y "terrible"). Cada palabra recibió una puntuación basada en qué tan positiva o negativa es.
El Puntaje de Polaridad de Sentimientos en Bangla (BSPS)
Conoce a nuestro jugador estrella, el Puntaje de Polaridad de Sentimientos en Bangla (BSPS). Este es nuestro algoritmo cuidadosamente elaborado diseñado para analizar textos en bengalí. En lugar de simplemente decir que una reseña es positiva o negativa, BSPS categoriza las emociones en nueve clases diferentes, como "extremadamente positiva" o "considerablemente negativa." Esto ayuda a pintar un cuadro emocional más claro.
Evaluando Nuestro Enfoque
Para ver qué tan bien funciona nuestro BSPS, lo probamos contra un modelo de lenguaje preentrenado llamado BanglaBERT, que es como un cerebro supercargado para entender el bengalí. Comparamos los resultados para ver cuál enfoque funcionó mejor. Spoiler alert: ¡BSPS emparejado con BanglaBERT resultó ser el equipo soñado!
Recopilando Reseñas: Una Tarea Difícil
Para comenzar, necesitábamos un gran conjunto de reseñas para analizar. Decidimos revisar el sitio web de Daraz Bangladesh, una plataforma de compras en línea popular. Esto implicó revisar miles de reseñas y etiquetarlas como positivas o negativas.
¿Los resultados? De 15,194 reseñas, encontramos que 13,344 eran positivas, mientras que 1,850 eran negativas. ¡Eso es una buena mezcla, verdad?
Pasos de Procesamiento de Datos
Después de reunir las reseñas, nos enfocamos en limpiar y preparar los datos para el análisis. Esto es lo que hicimos:
Abordando Datos Faltantes y Duplicados
Revisamos cuidadosamente si había entradas duplicadas o información faltante. Piensa en ello como limpiar tu habitación desordenada: asegurándote de que todo esté en orden antes de empezar a clasificar y analizar.
Tokenización y Normalización
Luego, tomamos el texto y lo dividimos en palabras individuales, un proceso llamado tokenización. También lo limpiamos eliminando puntuación innecesaria, que podría confundir nuestro algoritmo. ¡Después de eso, nuestras reseñas se volvieron más fáciles de leer!
Eliminación de Palabras Vacías
También nos deshicimos de las "palabras vacías". Estas son palabras comunes que no aportan mucho significado, como "es", "el" y "y". Eliminar estas nos ayudó a centrarnos en las partes importantes de las reseñas.
¿Cómo Funciona el Algoritmo BSPS?
El algoritmo BSPS aprovecha nuestro Diccionario de Datos Léxicos y ciertas reglas del idioma para analizar el sentimiento de cada reseña. Así es como funciona:
Componentes Clave de BSPS
- Léxicos Positivos: Palabras que expresan sentimientos positivos.
- Léxicos Negativos: Palabras que expresan sentimientos negativos.
- Palabras de Negación: Palabras que invierten el sentimiento, como "no."
- Modificadores Extremos: Palabras que intensifican la emoción, como "muy."
Flujo de Procesamiento de Sentimientos
- Tokenización: Dividimos la oración de entrada en palabras.
- Eliminación de Palabras Vacías: Se filtran las palabras sin importancia.
- Inicialización del Puntaje: Comenzamos con un puntaje de sentimiento de cero.
- Procesamiento de Palabras: Cada palabra en la oración se analiza por su sentimiento.
- Manejo de Negación: Si se encuentra una palabra de negación, revertimos el sentimiento.
- Cálculo Final: Sumamos los puntajes y determinamos el sentimiento final.
Ejemplos para Ilustrar el BSPS en Acción
Veamos algunas oraciones de ejemplo para ver cómo funciona el BSPS:
-
Para la oración "La comida no estaba muy buena," nuestro algoritmo identifica las palabras y concluye que implica que la comida es algo aceptable, en lugar de ser completamente mala.
-
Para la frase "Tan buena que no se puede creer," BSPS reconoce la intensidad de la frase y asigna un alto puntaje positivo.
En cada ejemplo, el algoritmo BSPS captura con éxito la emoción detrás de las palabras, demostrando su efectividad al manejar los matices del idioma bengalí.
Proceso de Clasificación
Con los puntajes de sentimientos listos, categorizamos cada reseña en una de nuestras nueve clases distintas. Esta clasificación nos permite entender no solo si alguien está feliz o triste, ¡sino hasta qué punto!
Nueve Categorías de Sentimiento
- Extremadamente Positivo
- Considerablemente Positivo
- Positivo
- Ligeramente Positivo
- Neutral
- Ligeramente Negativo
- Negativo
- Considerablemente Negativo
- Extremadamente Negativo
Ajustando con BanglaBERT
Una vez que tuvimos nuestras categorías, nos dirigimos a BanglaBERT para ver si podíamos lograr resultados aún mejores. Entrenamos y probamos el modelo usando una combinación de tasas de aprendizaje y tamaños de lotes para encontrar la mejor combinación.
Entrenando a BanglaBERT
Dividimos nuestro conjunto de datos en un 80% para entrenamiento y un 20% para pruebas. Nuestro objetivo era asegurarnos de que BanglaBERT pudiera identificar efectivamente las clases de sentimiento basándose en las reseñas.
Rendimiento y Resultados
Al evaluar nuestros modelos, miramos qué tan bien funcionaron usando métricas como precisión, precisión y recuperación. Esto es lo que encontramos:
Rendimiento del Algoritmo BSPS
El modelo BSPS logró una impresionante precisión del 93%, lo que demuestra que fue bastante bueno para distinguir entre sentimientos positivos y negativos.
Rendimiento de BanglaBERT
BanglaBERT, por otro lado, logró un 88%. Aunque esto sigue siendo decente, muestra que nuestro algoritmo BSPS fue más preciso en clasificar sentimientos.
Comparando los Dos Modelos
Al comparar los dos modelos, encontramos que la combinación de BSPS para clasificación y BanglaBERT para evaluación funcionó mejor que solo usar BanglaBERT por sí solo. Este enfoque híbrido nos permitió obtener una comprensión más rica de las emociones, dejando claro que ¡dos cabezas piensan mejor que una!
Direcciones Futuras
Entonces, ¿qué sigue en nuestra lista? Estamos buscando mejorar y experimentar aún más. Podríamos probar diferentes modelos preentrenados o combinar los resultados de BSPS y BanglaBERT para crear una herramienta de análisis aún mejor para el sentimiento en bengalí.
En resumen, hemos hecho avances significativos en mejorar el análisis de sentimientos para textos en bengalí al desarrollar un enfoque híbrido. Con nuestro algoritmo BSPS trabajando codo a codo con BanglaBERT, creemos que estamos allanando el camino para obtener insights emocionales más precisos en el idioma bengalí. ¿Y quién sabe? ¡Quizás algún día tengamos un chatbot amigable que nos haga reír con sus comentarios ingeniosos sobre nuestros restaurantes favoritos!
Título: Enhancing Sentiment Analysis in Bengali Texts: A Hybrid Approach Using Lexicon-Based Algorithm and Pretrained Language Model Bangla-BERT
Resumen: Sentiment analysis (SA) is a process of identifying the emotional tone or polarity within a given text and aims to uncover the user's complex emotions and inner feelings. While sentiment analysis has been extensively studied for languages like English, research in Bengali, remains limited, particularly for fine-grained sentiment categorization. This work aims to connect this gap by developing a novel approach that integrates rule-based algorithms with pre-trained language models. We developed a dataset from scratch, comprising over 15,000 manually labeled reviews. Next, we constructed a Lexicon Data Dictionary, assigning polarity scores to the reviews. We developed a novel rule based algorithm Bangla Sentiment Polarity Score (BSPS), an approach capable of generating sentiment scores and classifying reviews into nine distinct sentiment categories. To assess the performance of this method, we evaluated the classified sentiments using BanglaBERT, a pre-trained transformer-based language model. We also performed sentiment classification directly with BanglaBERT on the original data and evaluated this model's results. Our analysis revealed that the BSPS + BanglaBERT hybrid approach outperformed the standalone BanglaBERT model, achieving higher accuracy, precision, and nuanced classification across the nine sentiment categories. The results of our study emphasize the value and effectiveness of combining rule-based and pre-trained language model approaches for enhanced sentiment analysis in Bengali and suggest pathways for future research and application in languages with similar linguistic complexities.
Autores: Hemal Mahmud, Hasan Mahmud
Última actualización: Nov 29, 2024
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.19584
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.19584
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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