# Sentiment Analysis ด้วย BERT: อาวุธสำคัญในการวิเคราะห์ความรู้สึก
ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีได้ยกระดับการวิเคราะห์ข้อมูลในหลายๆ ด้าน ปัจจุบันนี้ หนึ่งในผลงานที่แข็งแกร่งและได้รับความนิยมในการวิเคราะห์ข้อความคือ "Sentiment Analysis by using the BERT". ในบทความวิชาการนี้ เราจะไขข้อสงสัยว่า BERT คืออะไร มันใช้ทำอะไร และสำคัญอย่างไรต่อวงการวิเคราะห์ข้อมูล พร้อมทั้งนำเสนอตัวอย่างโค้ดที่สามารถใช้งานได้จริง เพื่อชี้ให้เห็นถึงศักยภาพที่ตัวมันมี
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) คือระบบการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ที่พัฒนาโดย Google ซึ่งใช้เทคนิคที่เรียกว่า Transformer ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของคำในคำกล่าวอย่างลึกซึ้งและทิศทางสองทาง (bidirectional) มันถูกออกแบบให้เข้าใจบริบทของคำในข้อความได้ดียิ่งขึ้น เพื่อประสิทธิภาพทางด้าน NLP (Natural Language Processing) ที่สูงขึ้น
หนึ่งในงาน NLP หลักที่ BERT ถูกใช้คือ Sentiment Analysis - การวิเคราะห์เพื่อจดจำอารมณ์และความรู้สึกในข้อความ จากข้อความทวีต รีวิวสินค้า ไปจนถึงคอมเมนต์ต่างๆ ระบบ BERT สามารถวิเคราะห์คำว่าแสดงถึงบวก ลบ หรือกลาง ช่วยให้ธุรกิจสามารถทำความเข้าใจความรู้สึกของลูกค้าได้อย่างถูกต้องและรวดเร็ว
การวิเคราะห์ความรู้สึกอันทันสมัยด้วย BERT ทำให้สังคมธุรกิจมีเครื่องมือที่ทรงพลังในการตอบโต้ต่อความต้องการและความรู้สึกของลูกค้าได้ไวกว่าเดิม ทำให้การตลาด บริการลูกค้า และการวิเคราะห์ข้อมูลทางด้านความรู้สึกทำได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เพื่อให้เข้าใจวิธีการทำงานของ BERT ในการวิเคราะห์ความรู้สึกได้ดียิ่งขึ้น ลองพิจารณาตัวอย่างโค้ดง่ายๆ ดังนี้:
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from torch.utils.data import DataLoader, SequentialSampler
from transformers import AdamW, get_linear_schedule_with_warmup
import torch
# กำหนด Configurations
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased",
num_labels=3)
# ตัวอย่างรีวิวข้อความ: "The product was excellent."
input_text = "The product was excellent."
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
input_text, # Input text
add_special_tokens = True, # Add '[CLS]' and '[SEP]'
max_length = 64, # Pad & truncate all sentences
pad_to_max_length = True,
return_attention_mask = True, # Construct attn. masks.
return_tensors = 'pt', # Return pytorch tensors.
)
# วิเคราะห์ข้อความ
with torch.no_grad():
outputs = model(encoded_dict['input_ids'], token_type_ids=None,
attention_mask=encoded_dict['attention_mask'])
logits = outputs[0]
# แปลง logits ไปเป็นคะแนนเปอร์เซ็นต์
predicted_probab = torch.softmax(logits, dim=1).cpu().detach().numpy().flatten()
# แปลงคะแนนเป็น Sentiment ยกตัวอย่างเช่น 0=Negative, 1=Neutral, 2=Positive
print(f"Sentiment Score: {predicted_probab}")
โค้ดนี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้งาน BERT ในการวิเคราะห์ข้อความสั้นๆ เช่น รีวิวสินค้า และวิธีการแปลง output ให้เป็นคะแนนความรู้สึกที่สามารถใช้ในการวิเคราะห์ได้
ในยุคของ Big Data ที่ท่วมท้นไปด้วยข้อมูล, การมีความสามารถในการวิเคราะห์และดึงข้อมูลที่มีค่าออกมานั้นมีความสำคัญยิ่ง การเขียนโค้ดสำหรับ Sentiment Analysis ด้วย BERT คือการพัฒนาทักษะที่จะช่วยให้คุณอยู่ข้างหน้าในสายอาชีพที่ต้องการความเชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เรามุ่งมั่นให้บริการการศึกษาเพื่อพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรม โดยมีหลักสูตรที่หลากหลายตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงระดับสูง หากคุณต้องการใช้ประโยชน์จาก BERT ในการวิเคราะห์ความรู้สึกหรืองาน NLP อื่นๆ อย่ารอช้าที่จะทำให้ตัวเองกลายเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความสามารถอย่างแท้จริงไปกับเราที่ EPT!
sentiment analysis ด้วย BERT ไม่เพียงเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและมีความสำคัญในโลกข้อมูลในปัจจุบันเท่านั้น แต่ยังเป็นทักษะที่น่าลงทุนเพื่ออนาคตของอาชีพวิชาชีพด้าน IT ของคุณ ลงทะเบียนเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ BERT และวิธีการใช้ที่ EPT แล้วก้าวหน้าไปกับโลกแห่ง Big Data ที่ไม่หยุดนิ่ง!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM