AI 101
Ένας οδηγός για αρχάριους για την ανάλυση συναισθημάτων το 2023
Οι άνθρωποι είναι αισθανόμενα όντα. βιώνουμε συναισθήματα, αισθήσεις και συναισθήματα 90% της εποχής. Η ανάλυση συναισθήματος γίνεται ολοένα και πιο σημαντική για τους ερευνητές, τις επιχειρήσεις και τους οργανισμούς ώστε να κατανοήσουν τα σχόλια των πελατών και να εντοπίσουν τομείς βελτίωσης. Έχει διάφορες εφαρμογές, αλλά αντιμετωπίζει και κάποιες προκλήσεις.
Το συναίσθημα αναφέρεται σε σκέψεις, απόψεις και στάσεις – που διατηρούνται ή εκφράζονται – που παρακινούνται από συναισθήματα. Για παράδειγμα, οι περισσότεροι άνθρωποι σήμερα απλώς μπαίνουν στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για να εκφράσουν τα συναισθήματά τους σε περιεχόμενο όπως ένα tweet. Ως εκ τούτου, οι ερευνητές εξόρυξης κειμένου εργάζονται στην ανάλυση συναισθήματος των μέσων κοινωνικής δικτύωσης για να κατανοήσουν την κοινή γνώμη, να προβλέψουν τις τάσεις και να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών.
Ας συζητήσουμε την ανάλυση συναισθήματος λεπτομερώς παρακάτω.
Τι είναι η ανάλυση συναισθημάτων;
Επεξεργασία φυσικής γλώσσας Η τεχνική (NLP) για την ανάλυση δεδομένων κειμένου, όπως κριτικές πελατών, για την κατανόηση του συναισθήματος πίσω από το κείμενο και την ταξινόμηση του ως θετικού, αρνητικού ή ουδέτερου ονομάζεται ανάλυση συναισθήματος.
Ο όγκος των δεδομένων κειμένου που μοιράζονται στο διαδίκτυο είναι τεράστιος. Περισσότερο από 500 εκατομμύρια Τα tweets μοιράζονται καθημερινά με συναισθήματα και απόψεις. Αναπτύσσοντας την ικανότητα ανάλυσης αυτών των δεδομένων μεγάλου όγκου, μεγάλης ποικιλίας και υψηλής ταχύτητας, οι οργανισμοί μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα.
Υπάρχουν τρεις κύριοι τύποι ανάλυσης συναισθήματος:
1. Πολυτροπική Ανάλυση Συναισθήματος
Είναι ένας τύπος ανάλυσης συναισθήματος κατά τον οποίο λαμβάνουμε υπόψη πολλαπλούς τρόπους δεδομένων, όπως βίντεο, ήχο και κείμενο, για να αναλύσουμε τα συναισθήματα που εκφράζονται στο περιεχόμενο. Λαμβάνοντας υπόψη οπτικές και ακουστικές ενδείξεις, όπως οι εκφράσεις του προσώπου, ο τόνος της φωνής δίνει ένα ευρύ φάσμα συναισθημάτων.
2. Ανάλυση συναισθήματος βάσει πτυχών
Η ανάλυση που βασίζεται σε πτυχές περιλαμβάνει μεθόδους NLP για την ανάλυση και την εξαγωγή συναισθημάτων και απόψεων που σχετίζονται με συγκεκριμένες πτυχές ή χαρακτηριστικά προϊόντων και υπηρεσιών. Για παράδειγμα, σε μια κριτική εστιατορίου, οι ερευνητές μπορούν να εξαγάγουν συναισθήματα που σχετίζονται με το φαγητό, την εξυπηρέτηση, την ατμόσφαιρα κ.λπ.
3. Πολυγλωσσική Ανάλυση Συναισθημάτων
Κάθε γλώσσα έχει διαφορετική γραμματική, σύνταξη και λεξιλόγιο. Το συναίσθημα εκφράζεται διαφορετικά σε κάθε γλώσσα. Στην πολυγλωσσική ανάλυση συναισθήματος, κάθε γλώσσα εκπαιδεύεται ειδικά για να εξάγει το συναίσθημα του κειμένου που αναλύεται.
Ποια εργαλεία μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για την ανάλυση συναισθημάτων;
Στην ανάλυση συναισθήματος, συλλέγουμε τα δεδομένα (κριτικές πελατών, αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης, σχόλια κ.λπ.), τα προεπεξεργαζόμαστε (αφαίρεση ανεπιθύμητου κειμένου, tokenization, ετικέτες POS, stemming/lemmatization), εξάγουμε χαρακτηριστικά (μετατροπή λέξεων σε αριθμούς για μοντελοποίηση). και ταξινομήστε το κείμενο ως θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο.
Διάφορος Βιβλιοθήκες Python και τα εργαλεία που διατίθενται στο εμπόριο διευκολύνουν τη διαδικασία ανάλυσης του συναισθήματος, η οποία έχει ως εξής:
1. Βιβλιοθήκες Python
Το NLTK (Natural Language Toolkit) είναι η ευρέως χρησιμοποιούμενη βιβλιοθήκη επεξεργασίας κειμένου για ανάλυση συναισθήματος. Διάφορες άλλες βιβλιοθήκες όπως η Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) και το TextBlob είναι χτισμένα πάνω από το NLTK.
ΜΠΕΡΤ Το (Amidirectional Encoder Representations from Transformers) είναι ένα ισχυρό μοντέλο αναπαράστασης γλώσσας που έχει δείξει τελευταίας τεχνολογίας αποτελέσματα σε πολλές εργασίες NLP.
2. Εμπορικά Διαθέσιμα Εργαλεία
Οι προγραμματιστές και οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν πολλά εμπορικά διαθέσιμα εργαλεία για τις εφαρμογές τους. Αυτά τα εργαλεία είναι προσαρμόσιμα, επομένως οι τεχνικές προεπεξεργασίας και μοντελοποίησης μπορούν να προσαρμοστούν στις συγκεκριμένες ανάγκες. Τα δημοφιλή εργαλεία είναι:
Το IBM Watson NLU είναι μια υπηρεσία που βασίζεται σε σύννεφο που βοηθά στην ανάλυση κειμένου, όπως η ανάλυση συναισθήματος. Υποστηρίζει πολλές γλώσσες και χρησιμοποιεί βαθιά μάθηση για τον εντοπισμό συναισθημάτων.
Το API φυσικής γλώσσας της Google μπορεί να εκτελέσει διάφορες εργασίες NLP. Το API χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση και προεκπαιδευμένα μοντέλα για να παρέχει βαθμολογίες συναισθήματος και μεγέθους.
Εφαρμογές Ανάλυσης Συναισθημάτων
1. Διαχείριση εμπειρίας πελατών (CEM)
Η εξαγωγή και η ανάλυση των συναισθημάτων των πελατών από σχόλια και κριτικές για τη βελτίωση των προϊόντων και των υπηρεσιών ονομάζεται διαχείριση εμπειρίας πελατών. Με απλά λόγια, η CEM – χρησιμοποιώντας ανάλυση συναισθήματος – μπορεί να ενισχύσει την ικανοποίηση των πελατών, η οποία με τη σειρά της αυξάνει τα έσοδα. Και όταν οι πελάτες είναι ικανοποιημένοι, 72% από αυτούς θα μοιραστούν την εμπειρία τους με άλλους.
2. Ανάλυση μέσων κοινωνικής δικτύωσης
Σχετικά 65% του παγκόσμιου πληθυσμού χρησιμοποιεί τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Σήμερα, μπορούμε να βρούμε τα συναισθήματα και τις απόψεις των ανθρώπων για οποιοδήποτε σημαντικό γεγονός. Οι ερευνητές μπορούν να αξιολογήσουν την κοινή γνώμη συλλέγοντας δεδομένα για συγκεκριμένα γεγονότα.
Για παράδειγμα, διεξήχθη μια μελέτη για να συγκριθεί ποιες απόψεις έχουν οι άνθρωποι στις δυτικές χώρες για το ISIS σε σύγκριση με τις ανατολικές χώρες. Η έρευνα κατέληξε στο συμπέρασμα ότι οι άνθρωποι βλέπουν το ISIS ως απειλή, ανεξάρτητα από την καταγωγή τους.
3. Πολιτική Ανάλυση
Αναλύοντας το συναίσθημα του κοινού στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι πολιτικές εκστρατείες μπορούν να κατανοήσουν τα δυνατά και τα αδύνατα σημεία τους και να ανταποκριθούν στα ζητήματα που έχουν μεγαλύτερη σημασία για το κοινό. Επιπλέον, οι ερευνητές μπορούν να προβλέψουν τα αποτελέσματα των εκλογών αναλύοντας τα συναισθήματα προς τα πολιτικά κόμματα και τους υποψηφίους.
Το Twitter έχει 94% συσχέτιση με τα δεδομένα δημοσκοπήσεων, πράγμα που σημαίνει ότι είναι εξαιρετικά συνεπές στην πρόβλεψη εκλογών.
Προκλήσεις της Ανάλυσης Συναισθημάτων
1. Αμφισημία
Η αμφισημία αναφέρεται σε περιπτώσεις όπου μια λέξη ή έκφραση έχει πολλαπλές σημασίες με βάση το περιβάλλον. Για παράδειγμα, η λέξη άρρωστος μπορεί να έχει θετική σημασία ("Η συναυλία ήταν άρρωστη") ή αρνητική ("Είμαι άρρωστη"), ανάλογα με το πλαίσιο.
2. Σαρκασμός
Η ανίχνευση σαρκασμού σε ένα κείμενο μπορεί να είναι πρόκληση, επειδή τα άτομα με το ερέθισμα μπορούν να χρησιμοποιήσουν θετικές λέξεις για να εκφράσουν αρνητικά συναισθήματα ή το αντίστροφο. Για παράδειγμα, το κείμενο "Ωχ υπέροχα, άλλη μια συνάντηση" μπορεί να είναι ένα σαρκαστικό σχόλιο ανάλογα με το πλαίσιο.
3. Ποιότητα δεδομένων
Η εύρεση ποιοτικών δεδομένων για συγκεκριμένο τομέα χωρίς προβλήματα απορρήτου και ασφάλειας δεδομένων μπορεί να είναι δύσκολη. Η απόσυρση δεδομένων από ιστότοπους κοινωνικής δικτύωσης είναι πάντα μια γκρίζα ζώνη. Meta κατέθεσε μήνυση κατά δύο εταιρειών BrandTotal και Unimania, επειδή έκαναν επεκτάσεις απόξεσης για το Facebook ενάντια στους όρους και τις πολιτικές του Facebook.
4. Emoji
Τα emoji χρησιμοποιούνται όλο και περισσότερο για να εκφράσουν συναισθήματα σε συνομιλίες σε εφαρμογές κοινωνικών μέσων. Αλλά η ερμηνεία των emojis είναι υποκειμενική και εξαρτάται από το πλαίσιο. Οι περισσότεροι επαγγελματίες αφαιρούν emoji από το κείμενο, το οποίο μπορεί να μην είναι η καλύτερη επιλογή σε ορισμένες περιπτώσεις. Ως εκ τούτου, καθίσταται δύσκολο να αναλυθεί ολιστικά το συναίσθημα του κειμένου.
Ανάλυση κατάστασης συναισθήματος το 2023 και μετά!
Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα όπως το BERT και το GPT έχουν επιτύχει αποτελέσματα τελευταίας τεχνολογίας σε πολλές εργασίες NLP. Οι ερευνητές χρησιμοποιούν την ενσωμάτωση emoji και Αρχιτεκτονική αυτοπροσοχής πολλαπλών κεφαλών να αντιμετωπίσει την πρόκληση των emojis και του σαρκασμού στο κείμενο, αντίστοιχα. Με την πάροδο του χρόνου, τέτοιες τεχνικές θα επιτύχουν καλύτερη ακρίβεια, επεκτασιμότητα και ταχύτητα.
Για περισσότερο περιεχόμενο που σχετίζεται με την τεχνητή νοημοσύνη, επισκεφθείτε ενω.αι.
