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Ein Anfänger-Leitfaden zur Sentiment-Analyse im Jahr 2023
Menschen sind fühlende Wesen; wir erleben Emotionen, Empfindungen und Gefühle 90% der Zeit. Sentiment-Analyse wird für Forscher, Unternehmen und Organisationen immer wichtiger, um Kundenfeedback zu verstehen und Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren. Sie hat verschiedene Anwendungen, steht aber auch vor einigen Herausforderungen.
Sentiment bezieht sich auf Gedanken, Ansichten und Einstellungen – gehalten oder ausgedrückt – die durch Emotionen motiviert sind. Zum Beispiel gehen die meisten Menschen heute nur auf soziale Medien, um ihre Sentiments in Inhalten wie einem Tweet auszudrücken. Daher arbeiten Forscher im Bereich der Textmining an der Sentiment-Analyse sozialer Medien, um die öffentliche Meinung zu verstehen, Trends vorherzusagen und die Kundenerfahrung zu verbessern.
Lassen Sie uns die Sentiment-Analyse im Detail besprechen.
Was ist Sentiment-Analyse?
Natural Language Processing (NLP)-Technik, um textbasierte Daten wie Kundenbewertungen zu analysieren, um die Emotion hinter dem Text zu verstehen und sie als positiv, negativ oder neutral zu klassifizieren, wird als Sentiment-Analyse bezeichnet.
Die Menge an textbasierten Daten, die online geteilt werden, ist enorm. Mehr als 500 Millionen Tweets werden täglich mit Sentiments und Meinungen geteilt. Durch die Entwicklung der Fähigkeit, diese Daten mit hohem Volumen, hoher Vielfalt und hoher Geschwindigkeit zu analysieren, können Organisationen datengetriebene Entscheidungen treffen.
Es gibt drei Haupttypen von Sentiment-Analyse:
1. Multimodale Sentiment-Analyse
Es handelt sich um eine Art von Sentiment-Analyse, bei der wir mehrere Datenmodi wie Video, Audio und Text berücksichtigen, um die in den Inhalten ausgedrückten Emotionen zu analysieren. Die Berücksichtigung visueller und auditiver Hinweise wie Gesichtsausdrücke, Tonfall gibt ein breites Spektrum von Sentiments.
2. Aspekt-basierte Sentiment-Analyse
Die aspektbasierte Analyse umfasst NLP-Methoden, um Emotionen und Meinungen in Bezug auf bestimmte Aspekte oder Funktionen von Produkten und Dienstleistungen zu analysieren und zu extrahieren. Zum Beispiel können Forscher in einer Restaurant-Bewertung Sentiments in Bezug auf Essen, Service, Ambiente usw. extrahieren.
3. Mehrsprachige Sentiment-Analyse
Jede Sprache hat eine andere Grammatik, Syntax und Vokabular. Das Sentiment wird in jeder Sprache anders ausgedrückt. Bei der mehrsprachigen Sentiment-Analyse wird jede Sprache speziell trainiert, um das Sentiment des zu analysierenden Textes zu extrahieren.
Welche Tools können Sie für die Sentiment-Analyse verwenden?
Bei der Sentiment-Analyse sammeln wir die Daten (Kundenbewertungen, Social-Media-Beiträge, Kommentare usw.), verarbeiten sie (entfernen unerwünschten Text, Tokenisierung, POS-Tagging, Stemming/Lematisierung), extrahieren Merkmale (Wörter in Zahlen für die Modellierung) und klassifizieren den Text als positiv, negativ oder neutral.
Verschiedene Python-Bibliotheken und kommerziell verfügbare Tools erleichtern den Prozess der Sentiment-Analyse, der wie folgt ist:
1. Python-Bibliotheken
NLTK (Natural Language Toolkit) ist die weit verbreitete Textverarbeitungsbibliothek für die Sentiment-Analyse. Verschiedene andere Bibliotheken wie Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) und TextBlob sind auf NLTK aufgebaut.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das auf vielen NLP-Aufgaben state-of-the-art-Ergebnisse erzielt hat.
2. Kommerziell verfügbare Tools
Entwickler und Unternehmen können viele kommerziell verfügbare Tools für ihre Anwendungen verwenden. Diese Tools sind anpassbar, sodass Vorverarbeitungs- und Modellierungstechniken an spezifische Bedürfnisse angepasst werden können. Beliebte Tools sind:
IBM Watson NLU ist ein Cloud-basierter Dienst, der bei der Textanalyse, wie der Sentiment-Analyse, hilft. Es unterstützt mehrere Sprachen und verwendet Deep Learning, um Sentiments zu identifizieren.
Google’s Natural Language API kann verschiedene NLP-Aufgaben ausführen. Die API verwendet Machine Learning und vorgefertigte Modelle, um Sentiment- und Magnituden-Scores zu liefern.
Anwendungen der Sentiment-Analyse
1. Customer Experience Management (CEM)
Das Extrahieren und Analysieren von Kunden-Sentiments aus Feedback und Bewertungen, um Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, wird als Customer Experience Management bezeichnet. Einfach ausgedrückt, CEM – unter Verwendung der Sentiment-Analyse – kann die Kundenzufriedenheit erhöhen, was wiederum den Umsatz steigert. Und wenn Kunden zufrieden sind, 72% von ihnen teilen ihre Erfahrungen mit anderen.
2. Soziale Medien-Analyse
Ungefähr 65% der Weltbevölkerung nutzt soziale Medien. Heute können wir Sentiments und Meinungen von Menschen über jedes bedeutende Ereignis finden. Forscher können die öffentliche Meinung durch die Sammlung von Daten über bestimmte Ereignisse bewerten.
Zum Beispiel wurde eine Studie durchgeführt, um die Ansichten von Menschen in westlichen Ländern über den ISIS im Vergleich zu osteuropäischen Ländern zu vergleichen. Die Forschung kam zu dem Schluss, dass Menschen den ISIS unabhängig von ihrer Herkunft als Bedrohung betrachten.
3. Politische Analyse
Durch die Analyse der öffentlichen Sentiments in sozialen Medien können politische Kampagnen ihre Stärken und Schwächen verstehen und auf die Themen reagieren, die der Öffentlichkeit am meisten bedeuten. Darüber hinaus können Forscher Wahlergebnisse durch die Analyse von Sentiments gegenüber politischen Parteien und Kandidaten vorhersagen.
Twitter hat eine 94%ige Korrelation mit Umfragedaten, was bedeutet, dass es sehr konsistent in der Vorhersage von Wahlen ist.
Herausforderungen der Sentiment-Analyse
1. Mehrdeutigkeit
Mehrdeutigkeit bezieht sich auf Fälle, in denen ein Wort oder Ausdruck mehrere Bedeutungen basierend auf dem umgebenden Kontext hat. Zum Beispiel kann das Wort “sick” positive Konnotationen (“Das Konzert war sick”) oder negative Konnotationen (“Ich bin krank”), je nach Kontext, haben.
2. Sarkasmus
Die Erkennung von Sarkasmus in einem Text kann herausfordernd sein, da Menschen mit dem Reiz positive Wörter verwenden können, um negative Sentiments auszudrücken oder umgekehrt. Zum Beispiel kann der Text “Oh großartig, noch ein Meeting” ein sarkastischer Kommentar sein, je nach Kontext.
3. Datenqualität
Die Suche nach qualitativ hochwertigen, domänenspezifischen Daten ohne Datenschutz- und Sicherheitsbedenken kann herausfordernd sein. Das Scraping von Daten von sozialen Medien-Websites ist immer eine Grauzone. Meta hat eine Klage gegen zwei Unternehmen, BrandTotal und Unimania, eingereicht, weil sie Scraping-Extensions für Facebook gegen Facebooks Nutzungsbedingungen und Richtlinien erstellt haben.
4. Emojis
Emojis werden zunehmend verwendet, um Emotionen in Konversationen auf sozialen Medien-Apps auszudrücken. Die Interpretation von Emojis ist jedoch subjektiv und kontextabhängig. Die meisten Praktiker entfernen Emojis aus dem Text, was in einigen Fällen nicht die beste Option ist. Daher wird es schwierig, das Sentiment des Textes ganzheitlich zu analysieren.
Zustand der Sentiment-Analyse im Jahr 2023 und darüber hinaus!
Große Sprachmodelle wie BERT und GPT haben auf vielen NLP-Aufgaben state-of-the-art-Ergebnisse erzielt. Forscher verwenden Emoji-Embeddings und Multi-Head-Self-Attention-Architektur, um die Herausforderungen von Emojis und Sarkasmus im Text zu bewältigen. Im Laufe der Zeit werden solche Techniken eine bessere Genauigkeit, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit erreichen.
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