الذكاء الاصطناعي 101
دليل المبتدئين إلى تحليل المشاعر في 2023
البشر مخلوقات حية؛ نحن نخبر بالمشاعر والاحساسات والانفعالات 90% من الوقت. يصبح تحليل المشاعر أكثر أهمية للأبحاث والشركات والمنظمات لفهم ملاحظات العملاء وتحديد مجالات التحسين. لديها تطبيقات مختلفة، ومع ذلك تواجه بعض التحديات أيضًا.
تُشير المشاعر إلى الأفكار والآراء والمواقف – المحتضنة أو المعبر عنها – مدفوعة بالمشاعر. على سبيل المثال، يذهب معظم الناس اليوم إلى وسائل التواصل الاجتماعي للتعبير عن مشاعرهم في المحتوى مثل التغريدة. لذلك، يعمل باحثو تعدين النص على تحليل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي لفهم الرأي العام وتوقع الاتجاهات وتحسين تجربة العملاء.
دعونا نناقش تحليل المشاعر بالتفصيل أدناه.
ما هو تحليل المشاعر؟
تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل البيانات النصية، مثل تقييمات العملاء، لفهم المشاعر وراء النص وتصنيفه على أنه إيجابي أو سلبي أو محايد يسمى تحليل المشاعر.
كمية البيانات النصية المشتركة على الإنترنت ضخمة. أكثر من 500 مليون تغريدة يتم نشرها يوميًا مع المشاعر والآراء. من خلال تطوير القدرة على تحليل هذه البيانات الكبيرة والمتغيرة بسرعة، يمكن للمنظمات اتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات.
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من تحليل المشاعر:
1. تحليل المشاعر المتعددة
هو نوع من تحليل المشاعر الذي نعتبر فيه عدة أنواع من البيانات، مثل الفيديو والصوت والنص، لتحليل المشاعر المعبر عنها في المحتوى. النظر في الإشارات البصرية والسمعية مثل تعابير الوجه وطريقة النطق يعطي طيفًا واسعًا من المشاعر.
2. تحليل المشاعر المستند إلى الجوانب
يتضمن التحليل المستند إلى الجوانب أساليب معالجة اللغة الطبيعية لتحليل واستخراج المشاعر والآراء المتعلقة بخصائص أو ميزات محددة من المنتجات والخدمات. على سبيل المثال، في تقييم لمطعم، يمكن للباحثين استخراج المشاعر المتعلقة بالطعام والخدمة والمناخ، إلخ.
3. تحليل المشاعر المتعددة اللغات
لكل لغة قواعد وتركيب ومفردات مختلفة. تُعبر عن المشاعر بشكل مختلف في كل لغة. في تحليل المشاعر المتعددة اللغات، يتم تدريب كل لغة بشكل خاص لاستخراج مشاعر النص الذي يتم تحليله.
ما هي الأدوات التي يمكنك استخدامها لتحليل المشاعر؟
في تحليل المشاعر، نجمع البيانات (تقييمات العملاء ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي والتعليقات، إلخ)، ومعالجتها (إزالة النص غير المرغوب فيه، وتجزئة الكلمات، ووضع علامات على الجمل، وتقليل الكلمات إلى أصلها)، واستخراج الميزات (تحويل الكلمات إلى أرقام للنمذجة)، وتصنيف النص على أنه إيجابي أو سلبي أو محايد.
تسهل مكتبات بايثون والأدوات المتاحة تجاريًا عملية تحليل المشاعر، والتي هي كما يلي:
1. مكتبات بايثون
NLTK (أداة معالجة اللغة الطبيعية) هي مكتبة معالجة النصوص الأكثر استخدامًا لتحليل المشاعر. تم بناء مكتبات أخرى مثل Vader (قاموس وتحليل المشاعر) وTextBlob على NLTK.
BERT (تمثيلات التشفير ثنائي الاتجاه من المحولات) هو نموذج تمثيل اللغة القوي الذي أظهر نتائج متقدمة في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية.
2. الأدوات المتاحة تجاريًا
يمكن للمطورين والشركات استخدام العديد من الأدوات المتاحة تجاريًا لتطبيقاتهم. هذه الأدوات قابلة للتخصيص، لذلك يمكن تtailor تقنيات المعالجة والنمذجة إلى احتياجات محددة. الأدوات الشهيرة هي:
IBM Watson NLU هو خدمة سحابية تساعد في تحليل النص، مثل تحليل المشاعر. يدعم العديد من اللغات ويتضمن التعلم العميق لتحديد المشاعر.
يمكن ل-API اللغة الطبيعية من جوجل أداء مهام معالجة اللغة الطبيعية المختلفة. يستخدم API التعلم الآلي والنمذجة المسبقة لتقديم درجات المشاعر والقوة.
تطبيقات تحليل المشاعر
1. إدارة تجربة العملاء (CEM)
استخراج وتحليل مشاعر العملاء من التعليقات والتقييمات لتحسين المنتجات والخدمات يسمى إدارة تجربة العملاء. باختصار، CEM – باستخدام تحليل المشاعر – يمكن تحسين رضا العملاء مما يزيد الإيرادات. وعندما يكون العملاء راضين، 72% منهم سيشاركون تجربتهم مع الآخرين.
2. تحليل وسائل التواصل الاجتماعي
حوالي 65% من سكان العالم يستخدمون وسائل التواصل الاجتماعي. اليوم، يمكننا العثور على مشاعر وآراء الناس حول أي حدث هام. يمكن للباحثين تقييم الرأي العام من خلال جمع البيانات حول أحداث محددة.
على سبيل المثال، تم إجراء دراسة لمقارنة آراء الناس في البلدان الغربية حول داعش مقارنة بالبلدان الشرقية. وخلصت الدراسة إلى أن الناس يرون داعش تهديدًا بغض النظر عن مكانهم.
3. التحليل السياسي
من خلال تحليل مشاعر العامة على وسائل التواصل الاجتماعي، يمكن للحملات السياسية فهم نقاط قوتهم وضعفهم والاستجابة للقضايا التي تهم العامة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للباحثين توقع نتائج الانتخابات من خلال تحليل المشاعر تجاه الأحزاب والمرشحين السياسيين.
تويتر له علاقة بنسبة 94% مع بيانات التصويت، مما يعني أنه يتنبأ بشكل كبير بالانتخابات.
تحديات تحليل المشاعر
1. الغموض
الغموض يشير إلى الحالات التي يكون فيها كلمة أو تعبير لها معانٍ متعددة بناءً على السياق المحيط. على سبيل المثال، يمكن أن يكون للكلمة “مريض” معنى إيجابي (“كان الحفلة مريضًا”) أو سلبي (“أنا مريض”), اعتمادًا على السياق.
2. السخرية
يمكن أن يكون اكتشاف السخرية في النص تحديًا لأن الناس يمكنهم استخدام كلمات إيجابية للتعبير عن مشاعر سلبية أو العكس. على سبيل المثال، يمكن أن يكون النص “يا لها من اجتماع رائع” تعليقًا ساخرًا اعتمادًا على السياق.
3. جودة البيانات
يمكن أن يكون العثور على بيانات ذات جودة عالية ومحددة بالمجال دون أي مخاوف بشأن خصوصية البيانات وأمانها تحديًا. دائمًا ما يكون جمع البيانات من مواقع وسائل التواصل الاجتماعي في منطقة رمادية. ميتا قامت برفع دعوى قضائية ضد شركتين BrandTotal وUnimania، لإنشاء ملحقات لجمع البيانات لفيسبوك ضد شروط وأحكام فيسبوك.
4. الرموز التعبيرية
تستخدم الرموز التعبيرية بشكل متزايد للتعبير عن المشاعر في المحادثات على تطبيقات وسائل التواصل الاجتماعي. ومع ذلك، فإن تفسير الرموز التعبيرية هو موضوعي ويعتمد على السياق. يزيل معظم المتخصصين الرموز التعبيرية من النص، وهو قد لا يكون الخيار الأفضل في بعض الحالات. وبالتالي، يصبح من الصعب تحليل مشاعر النص بشكل شامل.
حالة تحليل المشاعر في 2023 وما بعدها!
النماذج اللغة الكبيرة مثل BERT وGPT حققت نتائج متقدمة في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية. يستخدم الباحثون تضمين الرموز التعبيرية وهيكل الانتباه الذاتي المتعدد الرؤوس لمواجهة تحدي الرموز التعبيرية والسخرية في النص. مع مرور الوقت، ستتحقق هذه التقنيات دقة وسرعة أفضل.
لمزيد من المحتوى المتعلق بالذكاء الاصطناعي، قم بزيارة Unite.AI.
