Análisis de reseñas de MercadoLibre con NLP

Clase 14 de 16Curso de NLP con Python

Resumen

Explorar las reseñas de MercadoLibre mediante técnicas avanzadas de NLP permite obtener información clave sobre sentimientos y entidades mencionadas por los usuarios. Utilizando herramientas como Transformers, pandas y WorkCloud se generan análisis que destacan opiniones y términos importantes eficientemente, proporcionando insights valiosos para toma de decisiones.

¿Cómo funciona el análisis de texto en reseñas individuales?

Con un modelo previamente entrenado, el análisis de texto permite:

  • Detectar sentimientos con una alta precisión, indicando comentarios como positivos o negativos.
  • Identificar entidades importantes, tales como marcas o localidades mencionadas.

Por ejemplo, al ingresar "me gustó el pantalón Levis comprado en Belgrano", el modelo reconoce la reseña como positiva en un 99% y destaca claramente "Levis" como marca y "Belgrano" como ubicación.

¿Qué ventajas ofrece analizar reseñas masivamente desde un archivo CSV?

Para datasets completos con múltiples reseñas, la técnica permite:

  • Realizar automáticamente análisis de sentimiento para cada ítem del archivo.
  • Identificar entidades mencionadas recurrentemente, como Nike, Adidas, Zara, Levi's, aportando información valiosa sobre marcas populares entre usuarios.
  • Generar visualizaciones útiles tipo WorkCloud con entidades relevantes extraídas del texto.

Además, permite visualizar métricas como tamaño del archivo y porcentaje de confianza asociado a las predicciones generadas.

¿Cómo implementar y adaptar estas funcionalidades con NLP?

A fin de crear una interfaz práctica y útil son necesarios algunos pasos clave:

Preparar el entorno de trabajo

  • Conectar una GPU para mejorar la eficiencia al utilizar modelos de Transformer.
  • Instalar dependencias esenciales: Transformers, pandas, WorkCloud y Pillow para procesamiento y exportación de visualizaciones.

Definir y adaptar funciones esenciales

  • Función para limpiar texto preservando mayúsculas y minúsculas, eliminando elementos irrelevantes como URLs, etiquetas HTML y espacios extras.
  • Reconstrucción de entidades, agrupando menciones sin diferenciar tipos (marca, ubicación) para facilitar análisis gráfico mediante WorkCloud.

Procesar texto individual o CSV

  • Para texto: captura de sentimiento y entidades, generando un resultado fácil de interpretar en la interfaz.
  • Para CSV: fundamental disponer una columna específica llamada review body, correspondiente a la reseña o comentario, facilitando el análisis sistemático y generación automática de entidades gráficas mediante WorkCloud.

Estos pasos detallados proporcionan la capacidad de realizar análisis robustos mediante NLP, generando información práctica y valiosa para comprensión rápida de grandes volúmenes de datos provenientes de reseñas en MercadoLibre,

¿Tenés alguna duda o sugerencia acerca de este proceso? No dudes en comentarla.