La inteligencia artificial ya ha generado numerosos conceptos que desarrollan tecnologías de alta gama. Siempre ha habido una pelea entre qué lenguaje es apropiado para el aprendizaje automático. Muchas empresas han comenzado a implementar algoritmos de aprendizaje automático con la ayuda de Python. La mayoría de los científicos de datos creen que Python es el más adecuado para este propósito debido a su flexibilidad y extensas bibliotecas.
Por otro lado, la Lingua Franca de estadísticas y análisis, R Programming, ha sido clasificada como el lenguaje de programación preferido por los científicos de datos. Como es muy utilizado por los estadísticos, las principales empresas de aprendizaje en línea como Intellipaat están ofreciendo un curso de ciencia de datos con programación R. Los programadores tienen todas las razones para optar por la programación R, ya que ahora se utiliza para detectar emociones.
¡Una nueva adición al marco de programación R!
La programación de R tiene un marco amplio y los desarrolladores pueden incorporar varios paquetes y API para realizar diversas funciones. La última extensión de esto es detectar y analizar emociones. Sin embargo, la pregunta ¿es R capaz de detectar expresiones faciales? ¿O mensajes de texto con emociones?
Bueno, si hay que creer en los blogs y artículos populares, la programación en R es adecuada para ambos. La flexibilidad de la programación en R permite a los desarrolladores instalar paquetes como Tidy o Syuzhet.
Tidy y Syuzhet- ¿Qué son?
El problema más crítico en el análisis es la limpieza de datos, que no se realiza solo una vez, sino muchas veces durante el transcurso del análisis. Tan pronto como se agregan nuevas declaraciones de problemas, se recopilan nuevos datos que requieren limpieza.
Tidydata es una forma de resolver este problema. Cada conjunto de datos consta de un valor y una observación, y los datos ordenados ayudan a que la estructura de los datos se vincule con su semántica. En este método, cada variable forma una columna, cada observación forma una fila y cada unidad de observación forma una tabla. Este método ayuda al R a analizar el texto y las palabras emocionales, siempre que el léxico contenga el registro de estas.
Hay tres léxicos de propósito general, llamados AFINN, bing y nrc, cada uno de los cuales contiene diferentes conjuntos de palabras relacionadas con las emociones. Para verificar los sentimientos de cualquier léxico, podemos usar la función get_sentiments () como esta:
Si queremos comprobar cuáles son las palabras felices en cualquier texto de una novela que digamos “Falla en nuestras estrellas” escrito por John Green, seguiremos los pasos que se indican a continuación:
Ahora, para contar las palabras de alegría en esta novela, usaremos la función count (). Vea el siguiente ejemplo:
Es visible cuántas palabras de alegría hay en esta novela.
Llegando a Syuzhet, este paquete está equipado con una poderosa herramienta de extracción de opiniones. Para instalar este paquete, se debe instalar el paquete coreNLP, lo que permite que el entorno de programación R extraiga la opinión del texto. Este paquete incluye varias funciones como get_sentences, get_text_as_string, get_tokens, get_sentiment () y get_nrc_sentiment, que utilizan el léxico de emociones (ira, miedo, anticipación, confianza, sorpresa, tristeza, alegría y disgusto) y sentimientos (negativos y positivos ). Estas funciones, cuando se implementan, ayudan a los desarrolladores a extraer el estado de ánimo de cualquier texto cuando luego se pueden analizar trazando las emociones en un gráfico. Mira el siguiente código:
# get_tokens tokeniza las palabras en lugar de las oraciones.
# O si usa la palabra vector de token de arriba
#
Aquí tenemos los números de cuántas oraciones hay y cuáles son los sentimientos en ellas.
Sin embargo, las diferentes funciones obtienen diferentes resultados debido a las diferentes escalas utilizadas. Ahora usaremos la función de signo que convierte los sentimientos en números y asigna la emoción positiva a 1 y las emociones negativas a -1.
¿Detecta expresiones faciales usando R Programming? ¿Cómo?
Habiendo discutido el estado de ánimo del texto, pasamos a las expresiones faciales y su detección mediante la programación R. Bien, la instalación de Face API permite que el entorno de programación R tome la entrada en forma de imagen y obtenga la salida en la forma de su estado de ánimo. No solo esto, sino que R Programming también puede identificar las emociones en los videos.
Para ello, debe utilizar la API Emotion junto con el paquete httr que obtiene los resultados en el marco de datos R. Una vez acumulados los datos, se pueden trazar gráficos para analizar las expresiones y su porcentaje.
No hace falta decir que el entorno de programación proporcionado por R está impulsando el campo de la ciencia de datos y pronto se verá implementado en diversas operaciones de comercio electrónico, medios y publicidad debido a sus amplias aplicaciones.
Biografía del autor:
Sonal Maheshwari tiene 6 años de experiencia corporativa en varias plataformas tecnológicas como Big Data, Data Science, Salesforce, Digital Marketing, CRM, SQL, JAVA, Oracle, etc. Ha trabajado para multinacionales como Wenger & Watson Inc, CMC LIMITED, EXL Services Ltd. y Cognizant. Es una nerd de la tecnología y le encanta contribuir a varias plataformas abiertas a través de blogs. Actualmente está asociada con un proveedor líder de capacitación profesional, Intellipaat Software Solutions, y se esfuerza por brindar conocimientos a aspirantes y profesionales a través de blogs personales, investigaciones e ideas innovadoras.
