AI 101
Una guía para principiantes sobre el análisis de sentimientos en 2023
Los humanos son seres sintientes; experimentamos emociones, sensaciones y sentimientos 90% del tiempo. El análisis de sentimientos se está volviendo cada vez más importante para que los investigadores, las empresas y las organizaciones comprendan los comentarios de los clientes e identifiquen áreas de mejora. Tiene varias aplicaciones, pero también enfrenta algunos desafíos.
Sentimiento se refiere a pensamientos, puntos de vista y actitudes, sostenidos o expresados, motivados por emociones. Por ejemplo, la mayoría de las personas hoy en día simplemente ingresan a las redes sociales para expresar sus sentimientos en un contenido como un tweet. Por lo tanto, los investigadores de minería de texto trabajan en el análisis de sentimientos de las redes sociales para comprender la opinión pública, predecir tendencias y mejorar la experiencia del cliente.
Analicemos el análisis de sentimiento en detalle a continuación.
¿Qué es el análisis de sentimiento?
Procesamiento natural del lenguaje (PNL) técnica para analizar datos textuales, como reseñas de clientes, para comprender la emoción detrás del texto y clasificarlo como positivo, negativo o neutral se llama análisis de sentimientos.
La cantidad de datos textuales compartidos en línea es enorme. Más que 500 millones de Los tweets se comparten diariamente con sentimientos y opiniones. Al desarrollar la capacidad de analizar estos datos de gran volumen, gran variedad y alta velocidad, las organizaciones pueden tomar decisiones basadas en datos.
Hay tres tipos principales de análisis de sentimientos:
1. Análisis de sentimiento multimodal
Es un tipo de análisis de sentimientos en el que consideramos múltiples modos de datos, como video, audio y texto, para analizar las emociones expresadas en el contenido. Teniendo en cuenta las señales visuales y auditivas, como las expresiones faciales, el tono de voz ofrece un amplio espectro de sentimientos.
2. Análisis de sentimiento basado en aspectos
El análisis basado en aspectos involucra métodos de PNL para analizar y extraer emociones y opiniones relacionadas con aspectos o características específicas de productos y servicios. Por ejemplo, en una reseña de un restaurante, los investigadores pueden extraer opiniones relacionadas con la comida, el servicio, el ambiente, etc.
3. Análisis de sentimiento multilingüe
Cada idioma tiene una gramática, sintaxis y vocabulario diferentes. El sentimiento se expresa de manera diferente en cada idioma. En el análisis de sentimiento multilingüe, cada idioma se entrena específicamente para extraer el sentimiento del texto que se analiza.
¿Qué herramientas puede usar para el análisis de sentimiento?
En el análisis de sentimientos, recopilamos los datos (reseñas de clientes, publicaciones en redes sociales, comentarios, etc.), los preprocesamos (eliminamos texto no deseado, tokenización, etiquetado de POS, derivación/lematización), extraemos características (conversión de palabras en números para el modelado), y clasificar el texto como positivo, negativo o neutral.
Varios Bibliotecas de Python y las herramientas disponibles comercialmente facilitan el proceso de análisis de sentimiento, que es el siguiente:
1. Bibliotecas de Python
NLTK (Natural Language Toolkit) es la biblioteca de procesamiento de texto ampliamente utilizada para el análisis de sentimientos. Varias otras bibliotecas como Vader (Valence Aware Dictionary y sEntiment Reasoner) y TextBlob están construidas sobre NLTK.
BERTI (Representaciones de codificador bidireccional de Transformers) es un poderoso modelo de representación de lenguaje que ha mostrado resultados de última generación en muchas tareas de NLP.
2. Herramientas disponibles comercialmente
Los desarrolladores y las empresas pueden utilizar muchas herramientas disponibles comercialmente para sus aplicaciones. Estas herramientas son personalizables, por lo que las técnicas de preprocesamiento y modelado se pueden adaptar a necesidades específicas. Las herramientas populares son:
IBM Watson NLU es un servicio basado en la nube que ayuda con el análisis de texto, como el análisis de sentimientos. Admite varios idiomas y utiliza el aprendizaje profundo para identificar sentimientos.
La API de lenguaje natural de Google puede realizar varias tareas de PNL. La API utiliza aprendizaje automático y modelos previamente entrenados para proporcionar puntuaciones de sentimiento y magnitud.
Aplicaciones del Análisis de Sentimiento
1. Gestión de la experiencia del cliente (CEM)
La extracción y el análisis de los sentimientos de los clientes a partir de los comentarios y las reseñas para mejorar los productos y servicios se denomina gestión de la experiencia del cliente. En pocas palabras, CEM, utilizando el análisis de sentimientos, puede mejorar la satisfacción del cliente, lo que a su vez aumenta los ingresos. Y cuando los clientes están satisfechos, 72% de ellos compartirán su experiencia con los demás.
2. Análisis de redes sociales
Sobre 65% de la población mundial utiliza las redes sociales. Hoy en día, podemos encontrar sentimientos y opiniones de personas sobre cualquier evento significativo. Los investigadores pueden evaluar la opinión pública recopilando datos sobre eventos específicos.
Por ejemplo, se realizó un estudio para comparar las opiniones que la gente de los países occidentales tiene sobre ISIS en comparación con los países orientales. La investigación concluyó que la gente ve a ISIS como una amenaza independientemente de su lugar de origen.
3. Análisis Político
Al analizar el sentimiento público en las redes sociales, las campañas políticas pueden comprender sus fortalezas y debilidades y responder a los problemas que más le importan al público. Además, los investigadores pueden predecir los resultados de las elecciones analizando los sentimientos hacia los partidos políticos y los candidatos.
Twitter tiene una correlación del 94% con los datos de las encuestas, lo que significa que es muy consistente en la predicción de elecciones.
Desafíos del análisis de sentimiento
1 Ambigüedad
La ambigüedad se refiere a instancias en las que una palabra o expresión tiene múltiples significados según el contexto que la rodea. Por ejemplo, la palabra enfermo puede tener connotaciones positivas ("Ese concierto estuvo enfermo") o connotaciones negativas ("Estoy enfermo"), según el contexto.
2. sarcasmo
Detectar sarcasmo en un texto puede ser un desafío porque las personas con el estímulo pueden usar palabras positivas para expresar sentimientos negativos o viceversa. Por ejemplo, el texto "Oh, genial, otra reunión" puede ser un comentario sarcástico según el contexto.
3. Calidad de los datos
Encontrar datos específicos de dominio de calidad sin preocupaciones de seguridad y privacidad de datos puede ser un desafío. Eliminar datos de sitios web de redes sociales es siempre una zona gris. Meta presentó una demanda contra dos empresas, BrandTotal y Unimania, por hacer extensiones de raspado para Facebook en contra de los términos y políticas de Facebook.
4 Emojis
Los emojis se utilizan cada vez más para expresar emociones en conversaciones en aplicaciones de redes sociales. Pero la interpretación de los emojis es subjetiva y depende del contexto. La mayoría de los profesionales eliminan los emojis del texto, lo que puede no ser la mejor opción en algunos casos. Por lo tanto, se vuelve difícil analizar el sentimiento del texto de manera integral.
¡Análisis del estado del sentimiento en 2023 y más allá!
Grandes modelos de lenguaje como BERT y GPT han logrado resultados de última generación en muchas tareas de PNL. Los investigadores están utilizando la incrustación de emoji y Arquitectura de autoatención de varios cabezales para abordar el desafío de los emojis y el sarcasmo en el texto, respectivamente. Con el tiempo, dichas técnicas lograrán una mayor precisión, escalabilidad y velocidad.
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