AI 101
Un guide du débutant pour l'analyse des sentiments en 2023
Les humains sont des êtres sensibles; nous éprouvons des émotions, des sensations et des sentiments 90% du temps. L'analyse des sentiments devient de plus en plus importante pour les chercheurs, les entreprises et les organisations afin de comprendre les commentaires des clients et d'identifier les domaines d'amélioration. Il a diverses applications, mais il fait également face à certains défis.
Le sentiment fait référence aux pensées, points de vue et attitudes – tenus ou exprimés – motivés par les émotions. Par exemple, la plupart des gens aujourd'hui se contentent d'accéder aux médias sociaux pour exprimer leurs sentiments dans un contenu tel qu'un tweet. Par conséquent, les chercheurs en text mining travaillent sur l'analyse des sentiments des médias sociaux pour comprendre l'opinion publique, prédire les tendances et améliorer l'expérience client.
Discutons en détail de l'analyse des sentiments ci-dessous.
Qu'est-ce que l'analyse des sentiments?
Traitement du langage naturel (PNL) pour analyser les données textuelles, telles que les avis des clients, pour comprendre l'émotion derrière le texte et la classer comme positive, négative ou neutre, s'appelle l'analyse des sentiments.
La quantité de données textuelles partagées en ligne est énorme. Plus que 500 millions les tweets sont partagés quotidiennement avec des sentiments et des opinions. En développant la capacité d'analyser ces données volumineuses, variées et rapides, les organisations peuvent prendre des décisions basées sur les données.
Il existe trois principaux types d'analyse des sentiments :
1. Analyse multimodale des sentiments
Il s'agit d'un type d'analyse des 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. Compte tenu des indices visuels et auditifs tels que les expressions faciales, le ton de la voix donne un large éventail de sentiments.
2. Analyse des sentiments basée sur les aspects
L'analyse basée sur les aspects implique des méthodes de PNL pour analyser et extraire les émotions et les opinions liées à des aspects ou caractéristiques spécifiques des produits et 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 multilingue des sentiments
Chaque langue a une grammaire, une syntaxe et un vocabulaire différents. Le sentiment s'exprime différemment dans chaque langue. Dans l'analyse de sentiment multilingue, chaque langue est spécifiquement entraînée pour extraire le sentiment du texte analysé.
Quels outils pouvez-vous utiliser pour l'analyse des sentiments ?
Dans l'analyse des sentiments, nous recueillons les données (avis clients, publications sur les réseaux sociaux, commentaires, etc.), les prétraitons (suppression du texte indésirable, tokenisation, marquage POS, stemming/lemmatisation), extrayons les caractéristiques (conversion des mots en nombres pour la modélisation), et classez le texte comme positif, négatif ou neutre.
Divers Bibliothèques Python et les outils disponibles dans le commerce facilitent le processus d'analyse du sentiment, qui est le suivant :
1. Bibliothèques Python
NLTK (Natural Language Toolkit) est la bibliothèque de traitement de texte largement utilisée pour l'analyse des sentiments. Diverses autres bibliothèques telles que Vader (Valence Aware Dictionary et 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 de pointe sur de nombreuses tâches NLP.
2. Outils disponibles dans le commerce
Les développeurs et les entreprises peuvent utiliser de nombreux outils disponibles dans le commerce pour leurs applications. Ces outils sont personnalisables, de sorte que 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 assiste l'analyse de texte, telle que l'analyse des sentiments. Il prend en charge plusieurs langues et utilise l'apprentissage en profondeur pour identifier les sentiments.
L'API Natural Language de Google peut effectuer diverses tâches NLP. L'API utilise l'apprentissage automatique et des modèles pré-entraînés pour fournir des scores de sentiment et d'ampleur.
Applications de l'analyse des sentiments
1. Gestion de l'expérience client (CEM)
L'extraction et l'analyse des sentiments des clients à partir des commentaires et des avis pour améliorer les produits et les services s'appelle la gestion de l'expérience client. En termes simples, CEM - en utilisant l'analyse des sentiments - peut améliorer la satisfaction des clients, ce qui à son tour augmente les revenus. Et lorsque les clients sont satisfaits, 72% d'entre eux partageront leur expérience avec d'autres.
2. Analyse des médias sociaux
Qui sommes-nous 65% de la population mondiale utilise les médias sociaux. Aujourd'hui, nous pouvons trouver les sentiments et les opinions des gens sur tout événement important. Les chercheurs peuvent évaluer l'opinion publique en recueillant des données sur des événements spécifiques.
Par exemple, une étude a été menée pour comparer les opinions des habitants des pays occidentaux sur l’EI par rapport à celles des pays de l’Est. L’étude conclut que les gens considèrent l’EI comme une menace, quel que soit leur pays d’origine.
3. Analyse politique
En analysant le sentiment public sur les médias sociaux, les campagnes politiques peuvent comprendre leurs forces et leurs faiblesses et répondre aux problèmes qui comptent le plus pour le public. De plus, les chercheurs peuvent prédire les résultats des élections en analysant les sentiments envers les partis politiques et les candidats.
Twitter a une corrélation de 94 % avec les données des sondages, ce qui signifie qu'il est très cohérent dans la prévision des élections.
Défis de l'analyse des 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 des connotations négatives ("Je suis malade"), selon le contexte.
2. Sarcasme
Détecter le sarcasme dans un texte peut être difficile car les personnes 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 selon le contexte.
3. Qualité des données
Trouver des données de qualité spécifiques à un domaine sans problèmes de confidentialité et de sécurité des données peut être difficile. La suppression des données des sites Web de médias 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 politiques de Facebook.
4. Emoji
Les emojis sont de plus en plus utilisés pour exprimer des émotions dans la conversation sur les applications de médias sociaux. Mais l'interprétation des emojis est subjective et dépendante du contexte. La plupart des praticiens suppriment les emojis 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.
Analyse de l'état des sentiments en 2023 et au-delà !
Les grands modèles de langage comme BERT et GPT ont obtenu des résultats de pointe sur de nombreuses tâches NLP. Les chercheurs utilisent l'intégration d'emojis et Architecture d'auto-attention multi-têtes pour relever le défi des emojis et du sarcasme dans le texte, respectivement. Au fil du temps, ces techniques permettront d'améliorer la précision, l'évolutivité et la vitesse.
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