دليل المبتدئين إلى تحليل المشاعر في 2023

الbashar هي كائنات حية؛ نحن نخبر بالمشاعر والاحساسات والانفعالات 90% من الوقت. أصبح تحليل المشاعر أكثر أهمية للأبحاث والشركات والمنظمات لفهم反馈 العملاء وتحديد مجالات التحسين. لديها تطبيقات مختلفة، لكنها تواجه بعض التحديات أيضًا.

المشاعر هي الأفكار والآراء والمواقف – المحتفظ بها أو المعبر عنها – مدفوعة بالمشاعر. على سبيل المثال، يذهب معظم الناس اليوم إلى وسائل التواصل الاجتماعي للتعبير عن مشاعرهم في المحتوى مثل التغريدات. وبالتالي، يعمل باحثو تعدين النصوص على تحليل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي لفهم الرأي العام وتوقع الاتجاهات وتحسين تجربة العملاء.

دعونا نناقش تحليل المشاعر بالتفصيل أدناه.

ما هو تحليل المشاعر؟

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تقنية لتحليل البيانات النصية، مثل تقييمات العملاء، لفهم العاطفة وراء النص وتصنيفها على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة يسمى تحليل المشاعر.

كمية البيانات النصية التي يتم تبادلها عبر الإنترنت ضخمة. أكثر من 500 مليون تغريدة يتم تبادلها 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 أنماط 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 القائم على الجوانب

يتضمن التحليل القائم على الجوانب أساليب معالجة اللغة الطبيعية لتحليل واستخراج المشاعر والآراء المتعلقة بجانب معين أو ميزة من ميزات المنتجات والخدمات. على سبيل المثال، في تقييم لمطعم، يمكن للباحثين استخراج المشاعر المتعلقة بالطعام والخدمة والمناخ وغيرها.

3. تحليل المشاعر المتعددة اللغات

كل لغة لها قواعد وتركيبات ومفردات مختلفة. يتم التعبير 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، منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، التعليقات، إلخ)، ونقوم بمعالجتها (إزالة النص غير المرغوب فيه، وتجزئة الكلمات، ووضع علامات التركيب النحوي، والتقليص/التنقيح)، ونستخرج الميزات (تحويل الكلمات إلى أرقام للنمذجة)، ونصنف النص على أنه إيجابي أو سلبي أو محايد.

تسهل مكتبات بايثون المختلفة والأدوات المتاحة تجارياً عملية تحليل المشاعر، والتي هي كما يلي:

1. مكتبات بايثون

NLTK (Natural Language Toolkit) هي مكتبة معالجة النص الواسعة الاستخدام لتحليل المشاعر. تم بناء مكتبات أخرى مثل Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) وTextBlob على基础 NLTK.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) هو نموذج تمثيل لغة قوي حقق نتائج متقدمة في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية.

2. الأدوات المتاحة تجاريا

يمكن للمطورين والشركات استخدام العديد من الأدوات المتاحة تجارياً لتطبيقاتهم. هذه الأدوات قابلة للتخصيص، لذلك يمكن تtailor تقنيات المعالجة والمعالجة إلى احتياجات محددة. الأدوات الشهيرة هي:

• IBM Watson Natural Language Understanding

IBM Watson NLU هو خدمة سحابية تساعد في تحليل النص، مثل تحليل المشاعر. يدعم عدة لغات ويتضمن التعلم العميق لتحديد المشاعر.

• Google Cloud Natural Language API (GOOGL )

يمكن لAPI اللغة الطبيعية من جوجل أداء مهام مختلفة لمعالجة اللغة الطبيعية. يستخدم API التعلم الآلي والنمذجة المسبقة لتوفير درجات المشاعر والقوة.

تطبيقات تحليل المشاعر

1. إدارة تجربة العملاء (CEM)

استخراج وتحليل مشاعر العملاء من التقييمات والتعليقات لتحسين المنتجات والخدمات يسمى إدارة تجربة العملاء. وبعبارة أخرى، يمكن لتحليل المشاعر – باستخدام CEM – 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 معينة.

على سبيل المثال، تم إجراء دراسة لمقارنة آراء الناس في البلدان الغربية حول داعش بالمقارنة مع البلدان 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 ارتباط بنسبة 94% مع بيانات التصويت، مما يعني أنه يتنبأ بالانتخابات بدقة.

تحديات تحليل المشاعر

1. الغموض

الغموض يشير إلى الحالات التي يكون فيها لكلمة أو تعبير معاني متعددة بناءً على السياق المحيط. على سبيل المثال، يمكن أن يكون للكلمة “مريض” معاني إيجابية (“كان الحفلة مريضة”) أو سلبية (“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 بالdomain دون مخاوف بشأن خصوصية البيانات وأمانها تحديًا. دائمًا ما يكون جمع البيانات من مواقع وسائل التواصل الاجتماعي في منطقة رمادية. ميتا أقامت دعوى قضائية ضد شركتين BrandTotal و Unimania لإنشاء ملحقات لجمع البيانات من فيسبوك ضد شروط وأحكام فيسبوك.

4. الرموز التعبيرية

تستخدم الرموز التعبيرية بشكل متزايد للتعبير عن المشاعر في المحادثات على تطبيقات وسائل التواصل الاجتماعي. لكن تفسير الرموز التعبيرية هو موضوعي ويعتمد على السياق. يزيل معظم الممارسين 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!

نماذج اللغة الكبيرة مثل BERT و GPT حققت نتائج متقدمة في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية. يستخدم الباحثون تضمين الرموز التعبيرية و هياكل الانتباه الذاتي المتعددة لمواجهة تحدي الرموز التعبيرية والسخرية في النص، على التوالي. مع مرور الوقت، ستحقق هذه التقنيات دقة وسرعة أفضل.

لمزيد من المحتوى المتعلق بالذكاء الاصطناعي، قم بزيارة unite.ai.