AI:n perusteet
Sentimentin analyysin aloittajan opas vuonna 2023
Lisää Unite.AI suosikkilähteisiisi Google-palvelussa
Ihmiset ovat tunteellisia olentoja; me kokiemme tunteita, aistimia ja tunteita 90% ajasta. Sentimentin analyysi on tulevaisuudessa yhä tärkeämpää tutkijoille, liiketoiminnalle ja organisaatioille ymmärtääkseen asiakaspalautetta ja tunnistamaan parantamisen kohteita. Sillä on monia sovelluksia, mutta se kohtaa myös haasteita.
Sentimentti viittaa ajatuksiin, näkemyksiin ja asenteisiin – pidettyihin tai ilmaistuihin – jotka ovat motivoituneita tunteista. Esimerkiksi useimmat ihmiset tänään vain menevät sosiaaliseen mediaan ilmaisemaan sentimenttejä sisällössä, kuten twiitissä. Sen vuoksi tekstiaineistojen kaivauksen tutkijat työskentelevät sosiaalisen median sentimentin analyysin parissa ymmärtääkseen yleisen mielipiteen, ennustamaan trendejä ja parantamaan asiakaskokemusta.
Käydään käymään sentimentin analyysin yksityiskohtia alla.
Mitä on Sentimentin analyysi?
Luonnollisen kielen prosessoinnin (NLP) tekniikka, jolla analyysi tekstuaalista dataa, kuten asiakasarvosteluita, ymmärtääkseen emotion takana tekstin ja luokitella sitä positiiviseksi, negatiiviseksi tai neutraaliksi, on sentimentin analyysi.
Verkossa jaettava tekstuaalinen data on valtava. Yli 500 miljoonaa twiittiä jaetaan päivittäin sentimenteillä ja mielipiteillä. Kehittämällä kykyä analyysia tätä suurta määrää dataa, organisaatiot voivat tehdä päätöksiä, jotka perustuvat dataan.
On olemassa kolme päätyyppiä sentimentin analyysille:
1. Monitieteinen Sentimentin analyysi
Se on tyyppi sentimentin analyysille, jossa otetaan huomioon useita datatyyppiä, kuten video, ääni ja teksti, analyysiä varten. Ottaen huomioon visuaaliset ja kuulovirtaukset, kuten kasvojen ilmeet, äänensävy, antaa laajan spektrin sentimenteille.
2. Osittainen Sentimentin analyysi
Osittainen analyysi käyttää NLP-menetelmiä analyysiin ja ekstraktioon tunteista ja mielipiteistä, jotka liittyvät tiettyihin ominaisuuksiin tai tuotteiden ja palvelujen piirteisiin. Esimerkiksi ravintolaravintola-arvostelussa tutkijat voivat ekstraktoida sentimenttejä, jotka liittyvät ruokaan, palveluun, ilmapiiriin jne.
3. Monikielinen Sentimentin analyysi
Jokaisella kielellä on erilainen kielioppi, syntaksi ja sanasto. Sentimentti ilmaistaan eri tavoin kussakin kielessä. Monikielisessä sentimentin analyysissä kunkin kielen koulutus on erityisesti kohdistettu ekstraktioon sentimentistä analyysissä olevasta tekstin osasta.
Mitä työkaluja voit käyttää Sentimentin analyysissä?
Sentimentin analyysissä keräämme dataa (asiakasarvosteluita, sosiaalisen median postauksia, kommentteja jne.), esikäsittelemme sitä (poistamme ei-toivottua tekstiä, tokenisointi, POS-merkintä, johtaminen/ lemmatisointi), ekstraktoida ominaisuuksia (muunnetaan sanoja numeeriseen muotoon mallinnukseen) ja luokittelemme tekstin joko positiiviseksi, negatiiviseksi tai neutraaliksi.
Eri Python-kirjastot ja kaupallisesti saatavilla olevat työkalut helpottavat sentimentin analyysin prosessia, joka on seuraava:
1. Python-kirjastot
NLTK (Natural Language Toolkit) on laajasti käytetty tekstinkäsittelykirjasto sentimentin analyysille. Useat muut kirjastot, kuten Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) ja TextBlob, on rakennettu NLTK:n päälle.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) on voimakas kielen esitysmalli, joka on osoittanut huipputuloksia monilla NLP-tehtävillä.
2. Kaupallisesti saatavilla olevat työkalut
Kehittäjät ja liiketoiminta voivat käyttää monia kaupallisesti saatavilla olevia työkaluja sovelluksiinsa. Nämä työkalut ovat mukautettavissa, joten esikäsittely- ja mallinnustekniikat voidaan räätälöidä tiettyihin tarpeisiin. Suosittuja työkaluja ovat:
IBM Watson NLU on pilvipalvelu, joka auttaa tekstianalyysissä, kuten sentimentin analyysissä. Se tukee useita kieliä ja käyttää syvää oppimista tunnistamaan sentimenttejä.
Google Cloud Natural Language API voi suorittaa useita NLP-tehtäviä. API käyttää koneoppimista ja esikoulutettuja malleja tarjoamaan sentimentin ja magnitudin arvoja.
Sentimentin analyysin sovellukset
1. Asiakaskokemushallinta (CEM)
Ekstraktointi ja analyysi asiakkaiden sentimenteistä palautteesta ja arvostelusta parantamaan tuotteita ja palveluita kutsutaan asiakaskokemushallinnaksi. Yksinkertaisesti sanottuna, CEM – käyttäen sentimentin analyysiä – voi parantaa asiakastyytyväisyyttä, mikä vuorostaan lisää liikevaihtoa. Ja kun asiakkaat ovat tyytyväisiä, 72% heistä jakaa kokemuksensa muiden kanssa.
2. Sosiaalisen median analyysi
Noin 65% maailman väestöstä käyttää sosiaalista mediaa. Tänään voimme löytää sentimentit ja mielipiteet ihmisten merkittävistä tapahtumista. Tutkijat voivat arvioida yleisen mielipidettä keräämällä tietoa tiettyjen tapahtumien ympärillä.
Esimerkiksi tutkimus tehtiin vertaamaan, mitä mielipidettä ihmiset länsimaissa ja itämaissa ovat ISIS:stä. Tutkimus osoitti, että ihmiset pitävät ISIS:ää uhkana riippumatta siitä, mistä he ovat kotoisin.
3. Poliittinen analyysi
Analysoimalla yleisen mielipidettä sosiaalisessa mediassa poliittiset kampanjat voivat ymmärtää vahvuutensa ja heikkoutensa ja reagoida asioihin, jotka ovat tärkeitä yleisölle. Lisäksi tutkijat voivat ennustaa vaalituloksia analysoimalla sentimenttejä poliittisia puolueita ja ehdokkaita kohtaan.
Twitterillä on 94%:n korrelaatio mielipidemittauksiin, mikä tarkoittaa, että se on erittäin johdonmukainen vaalituloksien ennustamisessa.
Sentimentin analyysin haasteet
1. Epäselvyys
Epäselvyys viittaa tilanteisiin, joissa sana tai ilmaisu voi tarkoittaa useita asioita riippuen ympäröivästä kontekstista. Esimerkiksi sana “sairas” voi olla positiivinen (“Se konsertti oli sairas”) tai negatiivinen (“Olen sairas”), riippuen kontekstista.
2. Sarcasm
Sarcastisen tekstin havaitseminen voi olla haasteellista, koska ihmiset voivat käyttää positiivisia sanoja ilmaisemaan negatiivisia sentimentejeä tai päinvastoin. Esimerkiksi teksti “Oh, hienoa, toinen kokous” voi olla sarkastinen kommentti riippuen kontekstista.
3. Datatila
Löytäminen laadukasta, alakohtaista dataa ilman datahenkilökohtaisia ja -turvallisuusuhkia voi olla haasteellista. Sosiaalisen median verkkosivustojen datan kerääminen on aina harmaa alue. Meta haasti kaksi yritystä, BrandTotal ja Unimania, Facebookin vastaisia scraping-laajennuksia vastaan.
4. Emojit
Emojit ovat yhä enemmän käytössä tunteiden ilmaisemiseen sosiaalisessa mediassa. Mutta emojien tulkinta on subjektiivinen ja kontekstiriippuva. Useimmat käytännön toteuttajat poistavat emojit tekstin joukosta, mikä ei välttämättä ole paras vaihtoehto joissakin tapauksissa. Sen vuoksi on haasteellista analyysia tekstin sentimenttiä kokonaisuutena.
Sentimentin analyysin tila vuonna 2023 ja sen jälkeen!
Suuret kielen mallit, kuten BERT ja GPT, ovat saavuttaneet huipputuloksia monilla NLP-tehtävillä. Tutkijat käyttävät emojien upottamista ja Moni-Pää-Itse-Huomio-Arkitehtuuri ratkaisemaan emojien ja sarkasmin haasteita tekstin analyysissä. Ajan myötä nämä tekniikat saavuttavat paremman tarkin, skaalautuvuuden ja nopeuden.
Lisää AI-aiheista sisältöä löytyy unite.ai:sta.
