Průvodce pro začátečníky analýzou sentimentu v roce 2023

Lidé jsou vnímající bytosti; prožíváme emoce, pocity a pocity 90% času. Analýza sentimentu je pro výzkumníky, podniky a organizace stále důležitější, aby porozuměli zpětné vazbě zákazníků a identifikovali oblasti zlepšení. Má různé aplikace, ale čelí také některým výzvám.

Sentiment se týká myšlenek, názorů a postojů – držených nebo vyjádřených – motivovaných emocemi. Většina lidí se dnes například dostane na sociální média, aby vyjádřila své pocity v obsahu, jako je tweet. Proto výzkumníci dolování textu pracují na analýze sentimentu sociálních médií, aby pochopili veřejné mínění, předpovídali trendy a zlepšili zákaznickou zkušenost.

Proberme analýzu sentimentu podrobně níže.

Co je analýza sentimentu?

Zpracování přirozeného jazyka Technika (NLP) pro analýzu textových dat, jako jsou zákaznické recenze, s cílem porozumět emocím za textem a klasifikovat je jako pozitivní, negativní nebo neutrální, se nazývá analýza sentimentu.

Množství textových dat sdílených online je obrovské. Více než 500 milionu tweety jsou denně sdíleny s pocity a názory. Díky rozvoji schopnosti analyzovat tato objemná, různorodá a vysokorychlostní data mohou organizace činit rozhodnutí na základě dat.

Existují tři hlavní typy analýzy sentimentu:

1. Multimodální analýza sentimentu

Jedná se o typ analýzy sentimentu, ve které zvažujeme více režimů dat, jako je video, zvuk a text, abychom analyzovali emoce vyjádřené v obsahu. S ohledem na vizuální a sluchové podněty, jako jsou výrazy obličeje, poskytuje tón hlasu široké spektrum pocitů.

2. Analýza sentimentu založená na aspektech

Analýza založená na aspektech zahrnuje metody NLP k analýze a extrakci emocí a názorů souvisejících s konkrétními aspekty nebo vlastnostmi produktů a služeb. Například v recenzi restaurace mohou výzkumníci extrahovat pocity související s jídlem, službami, atmosférou atd.

3. Vícejazyčná analýza sentimentu

Každý jazyk má jinou gramatiku, syntaxi a slovní zásobu. Sentiment se v každém jazyce projevuje jinak. Při vícejazyčné analýze sentimentu je každý jazyk specificky trénován k extrakci sentimentu z analyzovaného textu.

Jaké nástroje můžete použít pro analýzu sentimentu?

Při analýze sentimentu shromažďujeme data (zákaznické recenze, příspěvky na sociálních sítích, komentáře atd.), předzpracujeme je (odstranění nežádoucího textu, tokenizace, tagování POS, stemming/lemmatizace), extrahujeme funkce (převod slov na čísla pro modelování), a klasifikujte text jako pozitivní, negativní nebo neutrální.

Různý Knihovny Pythonu a komerčně dostupné nástroje usnadňují proces analýzy sentimentu, který je následující:

1. Knihovny Pythonu

NLTK (Natural Language Toolkit) je široce používaná knihovna pro zpracování textu pro analýzu sentimentu. Různé další knihovny jako Vader (Valence Aware Dictionary a sEntiment Reasoner) a TextBlob jsou postaveny na NLTK.

BERTI (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je výkonný model jazykové reprezentace, který ukázal nejmodernější výsledky u mnoha úloh NLP.

2. Komerčně dostupné nástroje

Vývojáři a podniky mohou pro své aplikace používat mnoho komerčně dostupných nástrojů. Tyto nástroje jsou přizpůsobitelné, takže techniky předběžného zpracování a modelování lze přizpůsobit konkrétním potřebám. Oblíbené nástroje jsou:

• Porozumění přirozenému jazyku IBM Watson

IBM Watson NLU je cloudová služba, která pomáhá s analýzou textu, jako je analýza sentimentu. Podporuje více jazyků a používá hluboké učení k identifikaci sentimentů.

• Google Cloud Natural Language API

Rozhraní Google Natural Language API může provádět různé úkoly NLP. Rozhraní API využívá strojové učení a předem trénované modely k poskytování skóre sentimentu a velikosti.

Aplikace analýzy sentimentu

1. Řízení zákaznické zkušenosti (CEM)

Získávání a analýza pocitů zákazníků ze zpětné vazby a recenzí za účelem zlepšení produktů a služeb se nazývá správa zákaznické zkušenosti. Jednoduše řečeno, CEM – pomocí analýzy sentimentu – může zvýšit spokojenost zákazníků, což zase zvýší příjmy. A když jsou zákazníci spokojeni, 72% z nich se podělí o své zkušenosti s ostatními.

2. Analýza sociálních médií

O Nás 65% světové populace používá sociální média. Dnes najdeme pocity a názory lidí na jakoukoli významnou událost. Výzkumníci mohou hodnotit veřejné mínění sběrem dat o konkrétních událostech.

Například byla provedena studie s cílem porovnat, 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 jsou.

3. Politická analýza

Analýzou nálady veřejnosti na sociálních sítích mohou politické kampaně porozumět jejich silným a slabým stránkám a reagovat na problémy, které jsou pro veřejnost nejdůležitější. Výzkumníci navíc mohou předpovídat výsledky voleb pomocí analýzy nálad vůči politickým stranám a kandidátům.

Twitter má 94% korelaci s daty z průzkumů, což znamená, že je vysoce konzistentní v předpovídání voleb.

Výzvy analýzy sentimentu

1. Nejednoznačnost

Nejednoznačnost se týká případů, kdy má slovo nebo výraz více významů na základě okolního kontextu. Například slovo nemocný může mít pozitivní konotace („Ten koncert byl nemocný“) nebo negativní („Je mi špatně“), v závislosti na kontextu.

2. Sarkasmus

Detekce sarkasmu v textu může být náročná, protože lidé s podnětem mohou používat pozitivní slova k vyjádření negativních nálad nebo naopak. Například text „Výborně, další setkání“ může být sarkastický komentář v závislosti na kontextu.

3. Kvalita dat

Najít kvalitní data specifická pro doménu bez obav o soukromí a zabezpečení dat může být náročné. Odstraňování dat z webů sociálních médií je vždy šedou zónou. meta podala žalobu proti dvěma společnostem BrandTotal a Unimania za to, že pro Facebook vytvořily rozšíření pro scraping proti podmínkám a zásadám Facebooku.

4. Emoji

Emoji se stále častěji používají k vyjádření emocí v konverzaci v aplikacích sociálních médií. Ale výklad emotikonů je subjektivní a závisí na kontextu. Většina praktikujících odstraňuje emotikony z textu, což v některých případech nemusí být nejlepší volbou. Proto je obtížné analyzovat sentiment textu holisticky.

Analýza stavu sentimentu v roce 2023 a dále!

Velké jazykové modely jako BERT a GPT dosáhly v mnoha úkolech NLP nejmodernějších výsledků. Výzkumníci používají vkládání emodži a Vícehlavá sebepozorná architektura řešit výzvu emotikonů a sarkasmu v textu, resp. Postupem času tyto techniky dosáhnou lepší přesnosti, škálovatelnosti a rychlosti.

Další obsah týkající se umělé inteligence naleznete na adrese unite.ai.