Τεχνητή νοημοσύνη 101
Ένας Οδηγός για Αρχάριους στην Ανάλυση Συναισθήματος το 2023
Οι άνθρωποι είναι όντα που διαθέτουν συναισθήματα· βιώνουμε συναισθήματα, αισθήσεις και συναισθήματα 90% του χρόνου. Η ανάλυση συναισθήματος γίνεται ολοένα και πιο σημαντική για ερευνητές, επιχειρήσεις και οργανισμούς για να κατανοήσουν τις αντιδράσεις των πελατών και να αναγνωρίσουν περιοχές για βελτίωση. Έχει διάφορες εφαρμογές, αλλά αντιμετωπίζει επίσης κάποια προκλήματα.
Το συναισθΗΜΑ αναφέρεται σε σκέψεις, απόψεις και στάσεις – κατέχονται ή εκφράζονται – που мотιβώνουν τα συναισθήματα. Για παράδειγμα, οι περισσότεροι άνθρωποι σήμερα μπαίνουν στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για να εκφράσουν τα συναισθήματά τους σε περιεχόμενο όπως ένα tweet. Έτσι, οι ερευνητές της εξόρυξης κειμένου εργάζονται στην ανάλυση συναισθήματος στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για να κατανοήσουν την κοινή γνώμη, να προβλέψουν τάσεις και να βελτιώσουν την εμπειρία του πελάτη.
Ας συζητήσουμε την ανάλυση συναισθήματος σε λεπτομέρειες παρακάτω.
Τι είναι η Ανάλυση Συναισθήματος;
Η τεχνική Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP) για την ανάλυση κειμένων δεδομένων, όπως οι κριτικές των πελατών, για να κατανοήσουμε το συναισθΗΜΑ πίσω από το κείμενο και να ταξινομήσουμε ως θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο ονομάζεται ανάλυση συναισθήματος.
Η ποσότητα των κειμένων δεδομένων που μοιράζονται στο διαδίκτυο είναι τεράστια. Περισσότερα από 500 εκατομμύρια tweets μοιράζονται καθημερινά με συναισθήματα και απόψεις. Αναπτύσσοντας την ικανότητα να αναλύουμε αυτά τα δεδομένα υψηλού όγκου, ποικιλίας και ταχύτητας, οι οργανισμοί μπορούν να λάβουν αποφάσεις με βάση τα δεδομένα.
Υπάρχουν τρεις основικοί τύποι ανάλυσης συναισθήματος:
1. Πολυμεσική Ανάλυση Συναισθήματος
Αυτός ο τύπος ανάλυσης συναισθήματος λαμβάνει υπόψη πολλαπλά δεδομένα, όπως βίντεο, ήχο και κείμενο, για να αναλύσουμε τα συναισθήματα που εκφράζονται στο περιεχόμενο. Λαμβάνοντας υπόψη οπτικά και ακουστικά σημάδια όπως οι εκφράσεις του προσώπου, ο τόνος της φωνής δίνει ένα ευρύ φάσμα συναισθημάτων.
2. Ανάλυση Συναισθήματος με βάση το Θέμα
Η ανάλυση με βάση το θέμα περιλαμβάνει μεθόδους NLP για να αναλύσουμε και να εξαγάγουμε συναισθήματα και απόψεις που σχετίζονται με συγκεκριμένα θέματα ή χαρακτηριστικά προϊόντων και υπηρεσιών. Για παράδειγμα, σε μια κριτική εστιατορίου, οι ερευνητές μπορούν να εξαγάγουν συναισθήματα που σχετίζονται με το φαγητό, την υπηρεσία, την ατμόσφαιρα κ.λπ.
3. Πολυγλωσσική Ανάλυση Συναισθήματος
Κάθε γλώσσα έχει διαφορετική γραμματική, συντακτική και λεξιλόγιο. Το συναισθΗΜΑ εκφράζεται διαφορετικά σε κάθε γλώσσα. Στην πολυγλωσσική ανάλυση συναισθήματος, κάθε γλώσσα εκπαιδεύεται ειδικά για να εξαγάγει το συναισθΗΜΑ του κειμένου που αναλύεται.
Ποια Εργαλεία Μπορείτε να Χρησιμοποιήσετε για την Ανάλυση Συναισθήματος;
Στην ανάλυση συναισθήματος, συλλέγουμε τα δεδομένα (κριτικές πελατών, αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, σχόλια κ.λπ.), τα προεπεξεργαζόμαστε (αφαιρούμε άχρηστο κείμενο, τομεατόληξη, POS tagging, stemming/lemmatization), εξάγουμε χαρακτηριστικά (μετατρέπουμε λέξεις σε αριθμούς για μοντελοποίηση) και ταξινομήσουμε το κείμενο ως θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο.
Διάφορα πυθωνικά βιβλιοθήκες και εμπορικά διαθέσιμα εργαλεία διευκολύνουν τη διαδικασία ανάλυσης συναισθήματος, η οποία είναι η ακόλουθη:
1. Πυθωνικές Βιβλιοθήκες
Το NLTK (Φυσική Γλώσσα Toolkit) είναι η ευρέως χρησιμοποιούμενη βιβλιοθήκη επεξεργασίας κειμένου για την ανάλυση συναισθήματος. Διάφορες άλλες βιβλιοθήκες όπως το Vader (Valence Aware Dictionary και sEntiment Reasoner) και το TextBlob είναι κατασκευασμένα πάνω στο NLTK.
BERT (Bidirectional Encoder Representations από Transformers) είναι ένα ισχυρό μοντέλο αναπαράστασης γλώσσας που έχει δείξει αποτελέσματα κατάσταση-of-the-τέχνη σε πολλές εργασίες NLP.
2. Εμπορικά Διαθέσιμα Εργαλεία
Οι dévelopers και οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν πολλά εμπορικά διαθέσιμα εργαλεία για τις εφαρμογές τους. Αυτά τα εργαλεία είναι προσαρμόσιμα, οπότε οι τεχνικές προεπεξεργασίας και μοντελοποίησης μπορούν να προσαρμοστούν στις συγκεκριμένες ανάγκες. Τα δημοφιλή εργαλεία είναι:
Το IBM Watson NLU είναι μια υπηρεσία cloud που βοηθά με την ανάλυση κειμένου, όπως η ανάλυση συναισθήματος. Υποστηρίζει πολλές γλώσσες και χρησιμοποιεί βαθιά μάθηση για να αναγνωρίσει συναισθήματα.
Η API Φυσικής Γλώσσας του Google μπορεί να εκτελέσει διάφορες εργασίες NLP. Η API χρησιμοποιεί μηχανική μάθηση και προ-εκπαιδευμένα μοντέλα για να παρέχει συναισθήματα και βαθμούς μεγέθους.
Εφαρμογές της Ανάλυσης Συναισθήματος
1. Διαχείριση Εμπειρίας Πελάτη (CEM)
Η εξαγωγή και ανάλυση των συναισθημάτων των πελατών από τις αντιδράσεις και τις κριτικές για να βελτιώσουμε τα προϊόντα και τις υπηρεσίες ονομάζεται διαχείριση εμπειρίας πελάτη. Απλά, η CEM – χρησιμοποιώντας την ανάλυση συναισθήματος – μπορεί να ενισχύσει την ικανοποίηση του πελάτη, η οποία με τη σειρά της αυξάνει τις πωλήσεις. Και όταν οι πελάτες είναι ικανοποιημένοι, 72% από αυτούς θα μοιράσουν την εμπειρία τους με άλλους.
2. Ανάλυση Κοινωνικών Μέσων
Περίπου 65% του παγκόσμιου πληθυσμού χρησιμοποιεί κοινωνικά μέσα. Σήμερα, μπορούμε να βρούμε συναισθήματα και απόψεις ανθρώπων για οποιαδήποτε σημαντική εκδήλωση. Οι ερευνητές μπορούν να αξιολογήσουν την κοινή γνώμη συλλέγοντας δεδομένα για συγκεκριμένες εκδηλώσεις.
Για παράδειγμα, διεξήχθη μια μελέτη για να συγκρίνει τι απόψεις έχουν οι άνθρωποι στις δυτικές χώρες για το ISIS σε σύγκριση με τις ανατολικές χώρες. Η έρευνα κατέληξε στο συμπέρασμα ότι οι άνθρωποι θεωρούν το ISIS ως απειλή ανεξάρτητα από το πού προέρχονται.
3. Πολιτική Ανάλυση
Αναλύοντας τα συναισθήματα του κοινού στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι πολιτικές εκστρατείες μπορούν να κατανοήσουν τα πλεονεκτήματά τους και τα μειονεκτήματά τους και να απαντήσουν στα ζητήματα που ενδιαφέρουν περισσότερο το κοινό. Επιπλέον, οι ερευνητές μπορούν να προβλέψουν τα αποτελέσματα των εκλογών αναλύοντας τα συναισθήματα προς τα πολιτικά κόμματα και τους υποψήφιους.
Το Twitter έχει μια συσχέτιση 94% με τα δεδομένα δημοσκοπήσεων, που σημαίνει ότι είναι εξαιρετικά συνεπές στην πρόβλεψη των εκλογών.
Προκλήσεις της Ανάλυσης Συναισθήματος
1. Αμφισημία
Η αμφισημία αναφέρεται σε περιπτώσεις όπου μια λέξη ή έκφραση έχει πολλαπλά σημεία με βάση το περιβάλλον контекст. Για παράδειγμα, η λέξη άρρωστος μπορεί να έχει θετικές συνδηλώσεις (“Αυτή η συναυλία ήταν άρρωστη”) ή αρνητικές συνδηλώσεις (“Είμαι άρρωστος”), ανάλογα με το контекστ.
2. Σαρκασμός
Η ανίχνευση σαρκασμού σε ένα κείμενο μπορεί να είναι προκλήση επειδή οι άνθρωποι με το ερέθισμα μπορούν να χρησιμοποιήσουν θετικές λέξεις για να εκφράσουν αρνητικά συναισθήματα ή το αντίστροφο. Για παράδειγμα, το κείμενο “Ω, υπέροχο, άλλη μια συνάντηση” μπορεί να είναι ένα σαρκαστικό σχόλιο ανάλογα με το контекστ.
3. Ποιότητα Δεδομένων
Η εύρεση ποιότητας domaine-συγκεκριμένων δεδομένων χωρίς προβλήματα προστασίας δεδομένων και ασφάλειας μπορεί να είναι προκλήση. Η συλλογή δεδομένων από ιστοσελίδες κοινωνικών μέσων είναι πάντα μια γκρίζα ζώνη. Meta κατέθεσε μήνυση εναντίον δύο εταιρειών BrandTotal και Unimania, για τη δημιουργία επεκτάσεων συλλογής δεδομένων για το Facebook ενάντια στις πολιτικές του Facebook.
4. Εικόνες
Οι εικόνες χρησιμοποιούνται ολοένα και περισσότερο για να εκφράσουν συναισθήματα σε συνομιλίες στα κοινωνικά μέσα. Αλλά η ερμηνεία των εικόνων είναι υποκειμενική και εξαρτάται από το контекστ. Οι περισσότεροι praktikoi αφαιρούν τις εικόνες από το κείμενο, το οποίο μπορεί να μην είναι η καλύτερη επιλογή σε ορισμένες περιπτώσεις. Έτσι, γίνεται δύσκολο να αναλύσουμε το συναισθΗΜΑ του κειμένου ολιστικά.
Κατάσταση της Ανάλυσης Συναισθήματος το 2023 & Πέρα;
Μεγάλα μοντέλα γλώσσας όπως το BERT και το GPT έχουν επιτύχει αποτελέσματα κατάσταση-of-the-τέχνη σε πολλές εργασίες NLP. Οι ερευνητές χρησιμοποιούν εικόνα-εμφύσημα και Μοντέλο Αυτο-Προσοχής για να αντιμετωπίσουν την προκλήση των εικόνων και του σαρκασμού στο κείμενο, αντίστοιχα. Με την πάροδο του χρόνου, τέτοιες τεχνικές θα επιτύχουν καλύτερη ακρίβεια, κλιμάκωση και ταχύτητα.
Για περισσότερο περιεχόμενο σχετικό με την τεχνητή νοημοσύνη, επισκεφτείτε unite.ai.
