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Guide de démarrage pour l’analyse de sentiments en 2023
Les humains sont des êtres sensibles ; nous éprouvons des émotions, des sensations et des sentiments 90% du temps. L’analyse de sentiments devient de plus en plus importante pour les chercheurs, les entreprises et les organisations pour comprendre les commentaires des clients et identifier les domaines d’amélioration. Elle a diverses applications, mais elle rencontre également certains défis.
Le sentiment fait référence aux pensées, aux opinions et aux attitudes – tenues ou exprimées – motivées par les émotions. Par exemple, la plupart des gens aujourd’hui se connectent simplement aux réseaux sociaux pour exprimer leurs sentiments dans des contenus tels qu’un tweet. Par conséquent, les chercheurs en extraction de données travaillent sur l’analyse de sentiments des réseaux sociaux pour comprendre l’opinion publique, prédire les tendances et améliorer l’expérience client.
Discutons de l’analyse de sentiments en détail ci-dessous.
Qu’est-ce que l’analyse de sentiments ?
La technique de traitement automatique des langues naturelles (NLP) pour analyser les données textuelles, telles que les commentaires des clients, pour comprendre l’émotion derrière le texte et le classer en positif, négatif ou neutre est appelée analyse de sentiments.
La quantité de données textuelles partagées en ligne est énorme. Plus de 500 millions de tweets sont partagés quotidiennement avec des sentiments et des opinions. En développant la capacité d’analyser ces données à haut volume, à grande variété et à grande vitesse, les organisations peuvent prendre des décisions fondées sur les données.
Il existe trois principaux types d’analyse de sentiments :
1. Analyse de sentiments multimodale
Il s’agit d’un type d’analyse de sentiments dans lequel nous considérons plusieurs modes de données, tels que la vidéo, l’audio et le texte, pour analyser les émotions exprimées dans le contenu. La prise en compte de signaux visuels et auditifs tels que les expressions faciales, le ton de la voix donne un large spectre de sentiments.
2. Analyse de sentiments basée sur les aspects
L’analyse basée sur les aspects implique des méthodes de NLP pour analyser et extraire les émotions et les opinions liées à des aspects ou des fonctionnalités spécifiques de produits et de services. Par exemple, dans une critique de restaurant, les chercheurs peuvent extraire des sentiments liés à la nourriture, au service, à l’ambiance, etc.
3. Analyse de sentiments multilingue
Chaque langue a une grammaire, une syntaxe et un vocabulaire différents. Le sentiment est exprimé différemment dans chaque langue. Dans l’analyse de sentiments multilingue, chaque langue est spécifiquement formée pour extraire le sentiment du texte analysé.
Quels outils pouvez-vous utiliser pour l’analyse de sentiments ?
Dans l’analyse de sentiments, nous collectons les données (commentaires des clients, publications sur les réseaux sociaux, commentaires, etc.), les prétraitons (supprimons le texte indésirable, tokenisation, étiquetage POS, racinisation/lemmatisation), extrayons les fonctionnalités (convertissons les mots en nombres pour la modélisation) et classifions le texte en positif, négatif ou neutre.
Diverses bibliothèques Python et outils commercialement disponibles facilitent le processus d’analyse de sentiments, qui est le suivant :
1. Bibliothèques Python
NLTK (Natural Language Toolkit) est la bibliothèque de traitement de texte la plus utilisée pour l’analyse de sentiments. D’autres bibliothèques telles que Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) et TextBlob sont construites sur NLTK.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un puissant modèle de représentation de langage qui a montré des résultats à l’état de l’art sur de nombreuses tâches de NLP.
2. Outils commercialement disponibles
Les développeurs et les entreprises peuvent utiliser de nombreux outils commercialement disponibles pour leurs applications. Ces outils sont personnalisables, donc les techniques de prétraitement et de modélisation peuvent être adaptées à des besoins spécifiques. Les outils populaires sont :
IBM Watson NLU est un service basé sur le cloud qui aide à l’analyse de texte, telle que l’analyse de sentiments. Il prend en charge plusieurs langues et utilise l’apprentissage automatique pour identifier les sentiments.
L’API de langage naturel de Google peut effectuer diverses tâches de NLP. L’API utilise l’apprentissage automatique et des modèles pré-entraînés pour fournir des scores de sentiment et de grandeur.
Applications de l’analyse de sentiments
1. Gestion de l’expérience client (CEM)
Extraire et analyser les sentiments des clients à partir des commentaires et des critiques pour améliorer les produits et les services est appelé gestion de l’expérience client. Pour simplifier, la CEM – en utilisant l’analyse de sentiments – peut améliorer la satisfaction client, ce qui à son tour augmente les revenus. Et lorsque les clients sont satisfaits, 72% d’entre eux partageront leur expérience avec les autres.
2. Analyse des réseaux sociaux
Environ 65% de la population mondiale utilise les réseaux sociaux. Aujourd’hui, nous pouvons trouver des sentiments et des opinions des gens sur tout événement important. Les chercheurs peuvent évaluer l’opinion publique en collectant des données sur des événements spécifiques.
Par exemple, une étude a été menée pour comparer les points de vue des gens dans les pays occidentaux sur l’État islamique par rapport aux pays orientaux. La recherche a conclu que les gens considèrent l’État islamique comme une menace, quelle que soit leur origine.
3. Analyse politique
En analysant le sentiment public sur les réseaux sociaux, les campagnes politiques peuvent comprendre leurs forces et leurs faiblesses et répondre aux questions qui préoccupent le plus le public. De plus, les chercheurs peuvent prédire les résultats des élections en analysant les sentiments envers les partis et les candidats politiques.
Twitter a une corrélation de 94% avec les données de sondage, ce qui signifie qu’il est très cohérent dans la prédiction des élections.
Défis de l’analyse de sentiments
1. Ambiguïté
L’ambiguïté fait référence aux cas où un mot ou une expression a plusieurs significations en fonction du contexte environnant. Par exemple, le mot malade peut avoir des connotations positives (« Ce concert était malade ») ou négatives (« Je suis malade »), selon le contexte.
2. Sarcasme
La détection du sarcasme dans un texte peut être difficile car les gens avec le stimulus peuvent utiliser des mots positifs pour exprimer des sentiments négatifs ou vice versa. Par exemple, le texte « Oh, super, une autre réunion » peut être un commentaire sarcastique en fonction du contexte.
3. Qualité des données
Trouver des données de qualité spécifiques au domaine sans problèmes de confidentialité et de sécurité des données peut être difficile. Le scraping de données à partir de sites Web de réseaux sociaux est toujours une zone grise. Meta a déposé une plainte contre deux sociétés, BrandTotal et Unimania, pour avoir créé des extensions de scraping pour Facebook contre les conditions et les politiques de Facebook.
4. Émojis
Les émojis sont de plus en plus utilisés pour exprimer des émotions dans les conversations sur les applications de réseaux sociaux. Mais l’interprétation des émojis est subjective et dépendante du contexte. La plupart des praticiens suppriment les émojis du texte, ce qui peut ne pas être la meilleure option dans certains cas. Par conséquent, il devient difficile d’analyser le sentiment du texte de manière holistique.
État de l’analyse de sentiments en 2023 et au-delà !
Les grands modèles de langage comme BERT et GPT ont obtenu des résultats à l’état de l’art sur de nombreuses tâches de NLP. Les chercheurs utilisent l’intégration d’émojis et l’architecture d’auto-attention à plusieurs têtes pour résoudre le défi des émojis et du sarcasme dans le texte, respectivement. Au fil du temps, de telles techniques atteindront une meilleure précision, une meilleure scalabilité et une meilleure vitesse.
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