Βασικές αρχές της AI
Ένας Οδηγός για την Ανάλυση Συναισθήματος το 2023
Προσθέστε το Unite.AI στις προτιμώμενες πηγές σας στο Google
Οι άνθρωποι είναι όντα με 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 ανακαλύψουν περιοχές για βελτίωση. Έχει διάφορες εφαρμογές, αλλά αντιμετωπίζει και κάποια προκλήματα.
Το συναισθήμα αναφέρεται σε σκέψεις, απόψεις και στάσεις – που κρατούνται 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 κειμένων 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 πιο λεπτομερώς παρακάτω.
Τι είναι η Ανάλυση Συναισθήματος;
Τεχνική Προcessing Φυσικής Γλώσσας (NLP) για την ανάλυση κειμένου, όπως οι κριτικές των πελατών, για να κατανοήσουμε το συναισθήμα πίσω από το κείμενο και να το ταξινομήσουμε ως θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο ονομάζεται ανάλυση συναισθήματος.
Η ποσότητα των κειμένων που μοιράζονται στο διαδίκτυο είναι τεράστια. Περισσότερα από 500 εκατομμύρια tweets μοιράζονται καθημερινά με συναισθήματα και γνώμες. Ανάπτυσσοντας την ικανότητα να αναλύουν αυτά τα δεδομένα υψηλής όγκου, ποικιλίας και ταχύτητας, οι οργανισμοί μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση τα δεδομένα.
Υπάρχουν τρεις κύριοι τύποι ανάλυσης συναισθήματος:
1. Ανάλυση Συναισθήματος Πολυμεσικών
Είναι ένας τύπος ανάλυσης συναισθήματος όπου λαμβάνουμε 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 αναλύσει και να εξαγάγει συναισθήματα και γνώμες σχετικές με συγκεκριμένα θέματα ή χαρακτηριστικά προϊόντων και υπηρεσιών. Για παράδειγμα, σε μια κριτική εστιατορίου, οι ερευνητές μπορούν να εξαγάγουν συναισθήματα σχετικά με το φαγητό, την υπηρεσία, την ατμόσφαιρα κ.λπ.
3. Ανάλυση Συναισθήματος Πολυγλωσσική
Κάθε γλώσσα έχει μια διαφορετική γραμματική, συντακτική και λεξιλόγιο. Το συναισθήμα εκφράζεται διαφορετικά σε κάθε γλώσσα. Στην ανάλυση συναισθήματος πολυγλωσσική, κάθε γλώσσα εκπαιδεύεται ειδικά για να εξαγάγει το συναισθήμα 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, τοκενισμός, POS tagging, stemming/lemmatization), εξάγουμε χαρακτηριστικά (μετατρέπουμε λέξεις σε αριθμούς για μοντέλα) και ταξινομούμε το κείμενο ως θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο.
Διάφορα πυθωνικά βιβλιοθήκες και εμπορικά διαθέσιμα εργαλεία διευκολύνουν τη διαδικασία ανάλυσης συναισθήματος, η οποία είναι η εξής:
1. Πυθωνικές Βιβλιοθήκες
Το NLTK (Natural Language Toolkit) είναι η ευρέως χρησιμοποιούμενη βιβλιοθήκη επεξεργασίας κειμένου για την ανάλυση συναισθήματος. Διάφορες άλλες βιβλιοθήκες όπως το Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) και το TextBlob είναι χτισμένες πάνω στο NLTK.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) είναι ένα ισχυρό μοντέλο αναπαράστασης γλώσσας που έχει δείξει αποτελέσματα state-of-the-art σε πολλές εργασίες NLP.
2. Εμπορικά Διαθέσιμα Εργαλεία
Οι déveloperes 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. 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 βαθμολογίες συναισθήματος και 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 βελτιώσουν τα προϊόντα και τις υπηρεσίες ονομάζεται διαχείριση εμπειρίας πελάτη. Απλά, η CEM – χρησιμοποιώντας την ανάλυση συναισθήματος – μπορεί να βελτιώσει 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 τα κοινωνικά μέσα. Σήμερα, μπορούμε να βρούμε συναισθήματα και γνώμες ανθρώπων για οποιαδήποτε σημαντική εκδήλωση. Οι ερευνητές μπορούν να αξιολογήσουν την κοινή γνώμη συλλέγοντας δεδομένα για συγκεκριμένες εκδηλώσεις.
Για παράδειγμα, μια μελέτη διεξήχθη για να συγκρίνει τις απόψεις των ανθρώπων 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 την προέλευσή τους.
3. Πολιτική Ανάλυση
Αναλύοντας την κοινή γνώμη στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι πολιτικές εκστρατείες μπορούν να κατανοήσουν τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα τους και να απαντήσουν στα θέματα 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 της δημοσκοπικής έρευνας, που σημαίνει ότι είναι πολύ συνεπές στην πρόβλεψη των εκλογών.
Προκλήσεις της Ανάλυσης Συναισθήματος
1. Αμφισημία
Η αμφισημία αναφέρεται σε περιπτώσεις όπου μια λέξη ή έκφραση έχει πολλαπλά νοήματα με βάση το περιβάλλον κείμενο. Για παράδειγμα, η λέξη “αστέγος” μπορεί να έχει θετικές συνnotations (“Αυτό το κονσέρτο ήταν αστέγος”) ή αρνητικές συνnotations (“Είμαι αστέγος”), ανάλογα με το контέκστ.
2. Σαρκασμός
Η ανίχνευση του σαρκασμού σε ένα κείμενο μπορεί να είναι προκλητική επειδή οι άνθρωποι με το ερέθισμα μπορούν να χρησιμοποιήσουν θετικές λέξεις για να εκφράσουν αρνητικά συναισθήματα ή αντίστροφα. Για παράδειγμα, το κείμενο “Ω, υπέροχο, άλλη μια συνάντηση” μπορεί να είναι ένα σαρκαστικό σχόλιο ανάλογα με το контέκστ.
3. Ποιότητα Δεδομένων
Η εύρεση ποιότητας δεδομένων με ειδικότητα χωρίς προβλήματα προστασίας και ασφάλειας δεδομένων μπορεί να είναι προκλητική. Η συλλογή δεδομένων από ιστοσελίδες κοινωνικών μέσων είναι πάντα μια γκρίζα ζώνη. Meta κατέθεσε μήνυση κατά δύο εταιρειών BrandTotal και Unimania, για τη δημιουργία επεκτάσεων συλλογής δεδομένων για το Facebook (META ) ενάντια στις όρους και τις πολιτικές του Facebook.
4. Εικονίδια
Τα εικονίδια χρησιμοποιούνται ολοένα και περισσότερο για να εκφράσουν συναισθήματα σε συνομιλίες στα κοινωνικά μέσα. Αλλά η ερμηνεία των εικονιδιών είναι υποκειμενική και εξαρτάται από το контέκστ. Οι περισσότεροι praktikantes αφαιρούν τα εικονίδια από το κείμενο, το οποίο μπορεί να μην είναι η καλύτερη επιλογή σε ορισμένες περιπτώσεις. Έτσι, γίνεται δύσκολο να αναλύσουμε το συναισθήμα του κειμένου ολιστικά.
Κατάσταση της Ανάλυσης Συναισθήματος το 2023 και Πέρα!
Μεγάλες γλώσσες όπως το BERT και το GPT έχουν επιτύχει αποτελέσματα state-of-the-art σε πολλές εργασίες NLP. Οι ερευνητές χρησιμοποιούν εικονίδια και Αρχιτεκτονική Αυτο-Προσοχής για να αντιμετωπίσουν την πρόκληση των εικονιδιών και του σαρκασμού στο κείμενο, αντίστοιχα. Με τον καιρό, τέτοιες τεχνικές θα επιτύχουν καλύτερη ακρίβεια, κλιμάκωση και ταχύτητα.
Για περισσότερο περιεχόμενο σχετικό με την τεχνητή νοημοσύνη, επισκεφθείτε unite.ai.
