Základy AI
Přehled sentimentální analýzy pro začátečníky v roce 2023
Přidejte Unite.AI mezi své preferované zdroje na Google
Lidé jsou cítící bytosti; prožíváme emoce, pocity a city 90% času. Sentimentální analýza se stává stále důležitější pro výzkumníky, podniky a organizace, aby pochopily zpětnou vazbu zákazníků a identifikovaly oblasti, které je třeba zlepšit. Má různé aplikace, ale také čelí některým výzvám.
Sentiment se týká myšlenek, názorů a postojů – držených nebo vyjádřených – motivovaných emocemi. Například většina lidí dnes vstoupí na sociální média, aby vyjádřila své city v obsahu, jako je tweet. Proto výzkumníci v oblasti textové analýzy pracují na sentimentální analýze sociálních médií, aby pochopili veřejné mínění, předpověděli trendy a zlepšili zákaznickou zkušenost.
Podrobněji se sentimentální analýze budeme věnovat níže.
Co je sentimentální analýza?
Přírodní jazykové zpracování (NLP) technika pro analýzu textových dat, jako jsou recenze zákazníků, aby pochopila emoci za textem a klasifikovala jej jako pozitivní, negativní nebo neutrální, se nazývá sentimentální analýza.
Množství textových dat sdílených online je obrovské. Více než 500 milionů tweetů je sdíleno denně se city a názory. Rozvíjením kapacity analyzovat tato data s vysokým objemem, variabilitou a rychlostí mohou organizace činit rozhodnutí založená na datech.
Existují tři hlavní typy sentimentální analýzy:
1. Multimodální sentimentální analýza
Jedná se o typ sentimentální analýzy, ve kterém zvažujeme více datových módů, jako je video, audio a text, aby analyzovaly emoce vyjádřené v obsahu. Zvažování vizuálních a sluchových signálů, jako jsou mimické výrazy, tón hlasu, poskytuje široký spektrum citů.
2. Aspektová sentimentální analýza
Aspektová analýza zahrnuje metody NLP pro analýzu a extrakci emocí a názorů souvisejících s konkrétními aspekty nebo funkcemi produktů a služeb. Například v recenzi restaurace mohou výzkumníci extrahovat city související s jídlem, službou, atmosférou atd.
3. Multijazyková sentimentální analýza
Každý jazyk má odlišnou gramatiku, syntaxi a slovní zásobu. Sentiment je vyjádřen odlišně v každém jazyce. V multijazykové sentimentální analýze je každý jazyk specificky trénován pro extrakci sentimentu textu, který je analyzován.
Jaké nástroje můžete použít pro sentimentální analýzu?
Při sentimentální analýze shromažďujeme data (recenze zákazníků, příspěvky na sociálních médiích, komentáře atd.), předzpracováváme je (odstraníme nežádoucí text, tokenizaci, POS tagování, stemming/lemmatizaci), extrahujeme funkce (převádíme slova na čísla pro modelování) a klasifikujeme text jako pozitivní, negativní nebo neutrální.
Různé Python knihovny a komerčně dostupné nástroje usnadňují proces sentimentální analýzy, který je následující:
1. Python knihovny
NLTK (Natural Language Toolkit) je široce používaná knihovna pro zpracování textu pro sentimentální analýzu. Různé další knihovny, jako je Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) a TextBlob, jsou postaveny na NLTK.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je silný model jazykového vyjádření, který dosáhl špičkových výsledků v mnoha úkolech NLP.
2. Komerčně dostupné nástroje
Vývojáři a podniky mohou použít mnoho komerčně dostupných nástrojů pro své aplikace. Tyto nástroje jsou přizpůsobitelné, takže metody předzpracování a modelování lze přizpůsobit konkrétním potřebám. Mezi populární nástroje patří:
IBM Watson NLU je cloudový služba, která pomáhá s textovou analýzou, jako je sentimentální analýza. Podporuje více jazyků a používá hluboké učení pro identifikaci sentimentů.
Google’s Natural Language API může provádět různé úkoly NLP. API používá strojové učení a předtrénované modely pro poskytování sentimentů a magnitudy skóre.
Aplikace sentimentální analýzy
1. Řízení zákaznické zkušenosti (CEM)
Extrakce a analýza sentimentů zákazníků z zpětné vazby a recenzí pro zlepšení produktů a služeb se nazývá řízení zákaznické zkušenosti. Jinými slovy, CEM – pomocí sentimentální analýzy – může zlepšit spokojenost zákazníků, což vede ke zvýšení příjmů. A když jsou zákazníci spokojeni, 72% z nich bude sdílet svou zkušenost s ostatními.
2. Analýza sociálních médií
Přes 65% světové populace používá sociální média. Dnes můžeme najít city a názory lidí na jakoukoli významnou událost. Výzkumníci mohou hodnotit veřejné mínění shromažďováním dat o konkrétních událostech.
Například byla provedena studie, která srovnávala, jaké názory mají lidé v západních zemích na ISIS ve srovnání s východními zeměmi. Výzkum dospěl k závěru, že lidé považují ISIS za hrozbu, bez ohledu na to, odkud pocházejí.
3. Politická analýza
Analyzováním veřejného sentimentu na sociálních médiích mohou politické kampaně pochopit své silné a slabé stránky a reagovat na otázky, které jsou pro veřejnost nejdůležitější. Kromě toho mohou výzkumníci předpovídat výsledky voleb analýzou sentimentů vůči politickým stranám a kandidátům.
Twitter má 94% korelaci s daty z průzkumů, což znamená, že je vysoce konzistentní v předpovídání voleb.
Výzvy sentimentální analýzy
1. Dvojznačnost
Dvojznačnost se týká instancí, kdy má slovo nebo výraz více významů na základě okolního kontextu. Například slovo “nemocný” může mít pozitivní konotace (“Ten koncert byl nemocný”) nebo negativní konotace (“Jsem nemocný”), v závislosti na kontextu.
2. Sarcasmus
Detekce sarkasmu v textu může být obtížná, protože lidé se stimulem mohou používat pozitivní slova pro vyjádření negativních sentimentů nebo naopak. Například text “Ó, skvělé, další schůzka” může být sarkastický komentář v závislosti na kontextu.
3. Kvalita dat
Nalezení kvalitních doménově specifických dat bez problémů s ochranou soukromí a bezpečností může být obtížné. Škrábání dat ze sociálních médií je vždy šedou zónou. Meta podala žalobu proti dvěma společnostem BrandTotal a Unimania, za vytváření škrabacích rozšíření pro Facebook (META ) proti podmínkám a zásadám Facebooku.
4. Emotikony
Emotikony se stále více používají k vyjádření emocí v konverzaci na sociálních médiích. Ale interpretace emotikon je subjektivní a závislá na kontextu. Mnozí praktici odstraňují emotikony z textu, což nemusí být vždy nejlepší volba. Proto je obtížné analyzovat sentiment textu komplexně.
Stav sentimentální analýzy v roce 2023 a dále!
Velké jazykové modely, jako je BERT a GPT, dosáhly špičkových výsledků v mnoha úkolech NLP. Výzkumníci používají embedování emotikon a architekturu Multi-Head Self-Attention pro řešení výzev emotikon a sarkasmu v textu. S časem takové techniky dosáhnou lepší přesnosti, škálovatelnosti a rychlosti.
Pro více obsahu souvisejícího s umělou inteligencí navštivte unite.ai.
