Avanzare nell'analisi dei sentimenti per i testi bengalesi

L'analisi del sentiment, o SA per abbreviare, è un modo per scoprire come si sente la gente riguardo a qualcosa basandosi su quello che scrivono. Immagina di leggere una recensione di un ristorante. Se qualcuno dice, "Il cibo era fantastico!" sai che si è divertito. Ma se dice, "Il cibo era terribile," capisci che non era contento. Questo processo guarda il tono emotivo dietro le parole, cercando di dare un senso a emozioni come felicità, rabbia o tristezza.

#Perché concentrarsi sul Bengalese?

Anche se l'analisi del sentiment è stata fatta tanto in lingue come l'inglese, non ci sono stati molti studi sul bengalese. Il bengalese è una lingua bella parlata da oltre 250 milioni di persone. Ha le sue particolarità che la rendono speciale. Ecco perché abbiamo deciso di migliorare il modo in cui analizziamo il sentiment nei testi bengalesi, soprattutto per capire emozioni più complesse.

#Il problema con l'analisi del sentiment in bengalese

Quando si tratta di analisi del sentiment in bengalese, ci sono alcune sfide:

• Mancanza di dati: A differenza dell'inglese, non ci sono molti grandi dataset di testi bengalesi con etichette emotive. Questo rende difficile allenare modelli che possono capire con precisione come si sente la gente.
• Classificazioni di base: La maggior parte delle analisi tende a semplificare le emozioni in solo positivo o negativo. Ma le persone possono provare molte sfumature di emozioni, e vogliamo catturare tutte.
• Sfumature linguistiche: Il bengalese è ricco e complesso. La sua grammatica e il suo vocabolario unici necessitano di un'attenzione speciale che molti modelli esistenti non forniscono.

#Il nostro approccio: un nuovo algoritmo

Per affrontare queste sfide, abbiamo ideato un approccio fresco che combina sistemi tradizionali basati su regole con modelli moderni pre-addestrati. Abbiamo creato un dataset da zero, composto da oltre 15.000 recensioni. Sì, ci siamo rimboccati le maniche e abbiamo raccolto tutti quei dati noi stessi!

#Creazione di un dizionario di dati lessicali

Abbiamo costruito qualcosa chiamato Dizionario di Dati Lessicali (LDD). È come un dizionario speciale che elenca le parole insieme ai loro pesi emotivi. Abbiamo diviso il dizionario in due sezioni: parole positive (come "fantastico" e "ottimo") e parole negative (come "brutto" e "terribile"). A ogni parola è stato dato un punteggio basato su quanto sia positiva o negativa.

#Il Punteggio di Polarity del Sentiment in Bangla (BSPS)

Ecco il nostro giocatore di punta, il Punteggio di Polarity del Sentiment in Bangla (BSPS). Questo è il nostro algoritmo ben studiato progettato per analizzare i testi bengalesi. Invece di dire solo che una recensione è positiva o negativa, BSPS categoriza le emozioni in nove classi diverse, come "estremamente positivo" o "considerabilmente negativo." Questo aiuta a dipingere un quadro emotivo più chiaro.

#Valutazione del nostro approccio

Per vedere quanto bene funziona il nostro BSPS, lo abbiamo testato contro un modello linguistico pre-addestrato chiamato BanglaBERT, che è come un cervello supercaricato per capire il bengalese. Abbiamo confrontato i risultati per vedere quale approccio funzionasse meglio. Spoiler: BSPS insieme a BanglaBERT si è rivelato il team dei sogni!

#Raccolta delle recensioni: un compito difficile

Per iniziare, avevamo bisogno di un grande insieme di recensioni per l'analisi. Abbiamo deciso di setacciare il sito web di Daraz Bangladesh, una popolare piattaforma di shopping online. Questo ha coinvolto controllare migliaia di recensioni e etichettarle come positive o negative.

I risultati? Su 15.194 recensioni, abbiamo scoperto che 13.344 erano positive, mentre 1.850 erano negative. Un bel mix, giusto?

#Passaggi di elaborazione dei dati

Dopo aver raccolto le recensioni, ci siamo concentrati su come pulire e preparare i dati per l'analisi. Ecco cosa abbiamo fatto:

#Affrontare dati mancanti e duplicati

Abbiamo controllato attentamente eventuali voci duplicate o informazioni mancanti. Pensalo come se stessi riordinando la tua stanza disordinata: assicurandoti che tutto sia a posto prima di iniziare a ordinare e analizzare.

#Tokenizzazione e normalizzazione

Poi, abbiamo preso il testo e lo abbiamo suddiviso in parole singole, un processo chiamato tokenizzazione. Lo abbiamo anche pulito rimuovendo la punteggiatura non necessaria, che avrebbe potuto confondere il nostro algoritmo. Dopo, le nostre recensioni sono diventate più facili da leggere!

#Rimozione delle stop word

Abbiamo anche eliminato le "stop word." Queste sono parole comuni che non aggiungono molto significato, come "è," "il," e "e." Rimuoverle ci ha aiutato a concentrarci sulle parti importanti delle recensioni.

#Come funziona l'algoritmo BSPS?

L'algoritmo BSPS sfrutta il nostro Dizionario di Dati Lessicali e alcune regole linguistiche per analizzare il sentiment di ogni recensione. Ecco come funziona:

#Componenti chiave di BSPS

• Lessici Positivi: Parole che esprimono sentimenti positivi.
• Lessici Negativi: Parole che esprimono sentimenti negativi.
• Parole di Negazione: Parole che invertono il sentiment, come "non."
• Modificatori Estremi: Parole che intensificano l'emozione, come "molto."

#Flusso di elaborazione del sentiment

1. Tokenizzazione: Rompiamo la frase di input in parole.
2. Rimozione delle stop word: Le parole non importanti vengono filtrate.
3. Inizializzazione del punteggio: Partiamo con un punteggio di sentiment di zero.
4. Elaborazione delle parole: Ogni parola nella frase viene analizzata per il suo sentiment.
5. Gestione della negazione: Se viene trovata una parola di negazione, invertiamo il sentiment.
6. Calcolo finale: Sommiamo i punteggi e determiniamo il sentiment finale.

#Esempi per illustrare BSPS in azione

Diamo un'occhiata a qualche frase esempio per vedere come funziona BSPS:

• Per la frase "Il cibo non era molto buono," il nostro algoritmo identifica le parole e conclude che implica che il cibo sia piuttosto okay, piuttosto che essere decisamente cattivo.

• Per la frase "Così buono che non si può credere," BSPS riconosce l'intensità della frase e assegna un punteggio alto positivo.

In ogni esempio, l'algoritmo BSPS cattura con successo l'emozione dietro le parole, dimostrando quanto sia efficace nella gestione delle sfumature della lingua bengalese.

#Processo di classificazione

Con i punteggi di sentiment pronti, abbiamo classificato ogni recensione in una delle nostre nove classi distinte. Questa classificazione ci permette di capire non solo se qualcuno è felice o triste, ma a che punto!

#Nove categorie di sentiment

1. Estremamente positivo
2. Considerabilmente positivo
3. Positivo
4. Leggermente positivo
5. Neutro
6. Leggermente negativo
7. Negativo
8. Considerabilmente negativo
9. Estremamente negativo

#Messa a punto con BanglaBERT

Una volta avute le nostre categorie, ci siamo rivolti a BanglaBERT per vedere se potevamo ottenere risultati ancora migliori. Abbiamo addestrato e testato il modello utilizzando una combinazione di tassi di apprendimento e dimensioni del batch per trovare la migliore combinazione.

#Addestramento di BanglaBERT

Abbiamo diviso il nostro dataset in 80% per l'addestramento e 20% per il test. Il nostro obiettivo era assicurarci che BanglaBERT potesse identificare efficacemente le classi di sentiment basate sulle recensioni.

#Prestazioni e risultati

Mentre valutavamo i nostri modelli, abbiamo guardato a quanto bene hanno funzionato usando metriche come accuratezza, precisione e richiamo. Ecco cosa abbiamo trovato:

#Prestazioni dell'algoritmo BSPS

Il modello BSPS ha ottenuto un'accuratezza impressionante del 93%, il che dimostra che era piuttosto bravo a distinguere tra sentimenti positivi e negativi.

#Prestazioni di BanglaBERT

BanglaBERT, d'altro canto, è riuscito a ottenere un punteggio dell'88%. Anche se questo è ancora decente, mostra che il nostro algoritmo BSPS era più preciso nella classificazione dei sentimenti.

#Confronto tra i due modelli

Confrontando i due modelli, abbiamo scoperto che la combinazione di BSPS per la classificazione e BanglaBERT per la valutazione funzionava meglio rispetto all'utilizzo di BanglaBERT da solo. Questo approccio ibrido ci ha permesso di ottenere una comprensione più ricca delle emozioni, dimostrando che due teste sono meglio di una!

#Direzioni future

Quindi, qual è il prossimo passo? Stiamo cercando di migliorare e sperimentare ancora di più. Potremmo provare diversi modelli pre-addestrati o combinare i risultati di BSPS e BanglaBERT per creare uno strumento di analisi ancora migliore per il sentiment bengalese.

In sintesi, abbiamo fatto progressi significativi nel migliorare l'analisi del sentiment per i testi bengalesi sviluppando un approccio ibrido. Con il nostro algoritmo BSPS che lavora a fianco di BanglaBERT, crediamo di stiamo aprendo la strada per approfondimenti emotivi più accurati nella lingua bengalese. E chissà? Magari un giorno avremo un chatbot amichevole che ci farà ridere con i suoi commenti spiritosi sui nostri ristoranti preferiti!