AI 101
Útmutató kezdőknek a hangulatelemzéshez 2023-ban
Az emberek érző lények; érzelmeket, érzéseket és érzéseket tapasztalunk 90% az idő. A hangulatelemzés egyre fontosabbá válik a kutatók, a vállalkozások és a szervezetek számára, hogy megértsék az ügyfelek visszajelzéseit és azonosítsák a fejlesztendő területeket. Különféle alkalmazásai vannak, de néhány kihívással is szembesül.
Az érzelmek olyan gondolatokra, nézetekre és attitűdökre utalnak, amelyeket érzelmek motiválnak vagy kifejeznek. Például manapság a legtöbb ember csak azért lép be a közösségi médiába, hogy kifejezze érzéseit olyan tartalmakban, mint például egy tweet. Ezért a szövegbányászattal foglalkozó kutatók a közösségi média hangulatelemzésén dolgoznak, hogy megértsék a közvéleményt, előre jelezzék a trendeket és javítsák a vásárlói élményt.
Az alábbiakban részletesen tárgyaljuk a hangulatelemzést.
Mi az a hangulatelemzés?
Természetes nyelvi feldolgozás (NLP) technikát a szöveges adatok, például a vásárlói vélemények elemzésére, a szöveg mögött rejlő érzelmek megértésére és pozitív, negatív vagy semleges kategóriába sorolására, hangulatelemzésnek nevezzük.
Az online megosztott szöveges adatok mennyisége óriási. Több mint 500 millió tweeteket naponta osztanak meg érzésekkel és véleményekkel. A nagy volumenű, sokféle és nagy sebességű adatok elemzésére szolgáló kapacitás fejlesztésével a szervezetek adatvezérelt döntéseket hozhatnak.
A hangulatelemzésnek három fő típusa van:
1. Multimodális hangulatelemzés
Ez egyfajta érzelemelemzés, amelyben többféle adatmódot, például videót, hangot és szöveget veszünk figyelembe a tartalomban kifejezett érzelmek elemzéséhez. Figyelembe véve a vizuális és hallási jeleket, például az arckifejezéseket, a hangszín az érzelmek széles spektrumát adja.
2. Aspektus alapú érzelemelemzés
Az aspektus alapú elemzés magában foglalja az NLP-módszereket a termékek és szolgáltatások meghatározott szempontjaihoz vagy jellemzőihez kapcsolódó érzelmek és vélemények elemzésére és kinyerésére. Például egy éttermi értékelésben a kutatók kibonthatják az ételekkel, a kiszolgálással, a hangulattal stb. kapcsolatos érzéseket.
3. Többnyelvű hangulatelemzés
Minden nyelvnek más a nyelvtana, szintaxisa és szókincse. Az érzelmeket minden nyelven másként fejezik ki. A többnyelvű érzéselemzés során minden nyelvet kifejezetten arra képeznek ki, hogy kivonják az elemzett szöveg hangulatát.
Milyen eszközöket használhat a hangulatelemzéshez?
A hangulatelemzés során összegyűjtjük az adatokat (vásárlói vélemények, közösségi média bejegyzések, megjegyzések stb.), előfeldolgozást végzünk (nem kívánt szöveg eltávolítása, tokenizálás, POS címkézés, törzsezés/lemmatizálás), kivonjuk a funkciókat (szavakat számokká alakítunk modellezéshez), és a szöveget pozitív, negatív vagy semleges kategóriába sorolja.
Különféle Python könyvtárak és a kereskedelemben kapható eszközök megkönnyítik a hangulatelemzés folyamatát, amely a következő:
1. Python könyvtárak
Az NLTK (Natural Language Toolkit) a hangulatelemzésre széles körben használt szövegfeldolgozó könyvtár. Számos más könyvtár, például a Vader (Valence Aware Dictionary és sEntiment Reasoner) és a TextBlob az NLTK-ra épül.
BERTI (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) egy hatékony nyelvi reprezentációs modell, amely számos NLP-feladatnál a legkorszerűbb eredményeket mutatta.
2. Kereskedelmi forgalomban kapható eszközök
A fejlesztők és a vállalkozások számos kereskedelmi forgalomban kapható eszközt használhatnak alkalmazásaikhoz. Ezek az eszközök testreszabhatók, így az előfeldolgozási és modellezési technikák egyedi igényekre szabhatók. A népszerű eszközök a következők:
Az IBM Watson NLU egy felhőalapú szolgáltatás, amely segíti a szövegelemzést, például a hangulatelemzést. Több nyelvet támogat, és mély tanulást használ az érzelmek azonosítására.
A Google Natural Language API különféle NLP-feladatokat tud végrehajtani. Az API gépi tanulást és előre betanított modelleket használ a hangulati és nagyságrendi pontszámok biztosításához.
A hangulatelemzés alkalmazásai
1. Ügyfélélmény-kezelés (CEM)
Az ügyfelek véleményének visszajelzésekből és értékelésekből való kinyerését és elemzését a termékek és szolgáltatások javítása érdekében ügyfélélmény-menedzsmentnek nevezzük. Leegyszerűsítve, a CEM – hangulatelemzés segítségével – növelheti az ügyfelek elégedettségét, ami viszont növeli a bevételt. És amikor az ügyfelek elégedettek, 72% közülük megosztják tapasztalataikat másokkal.
2. Közösségi média elemzése
Rólunk 65% a világ népességének a közösségi médiát. Ma minden jelentős eseményről megtudhatjuk az emberek érzelmeit és véleményét. A kutatók úgy tudják felmérni a közvéleményt, hogy konkrét eseményekről gyűjtenek adatokat.
Például egy tanulmányt végeztek annak összehasonlítására, hogy a nyugati országokban élő emberek milyen nézeteket vallanak az ISIS-ről a keleti országokhoz képest. A kutatás arra a következtetésre jutott, hogy az emberek az ISIS-t fenyegetésnek tekintik, függetlenül attól, hogy honnan származnak.
3. Politikai elemzés
A közösségi médiában kialakult közhangulat elemzésével a politikai kampányok megérthetik erősségeiket és gyengeségeiket, és reagálhatnak a nyilvánosság számára leginkább fontos kérdésekre. Ezenkívül a kutatók a politikai pártokkal és jelöltekkel kapcsolatos érzelmek elemzésével megjósolhatják a választási eredményeket.
A Twitter 94%-os korrelációt mutat a közvélemény-kutatási adatokkal, ami azt jelenti, hogy nagyon konzisztens a választások előrejelzésében.
A hangulatelemzés kihívásai
1. Kétértelműség
A kétértelműség olyan esetekre utal, amikor egy szónak vagy kifejezésnek több jelentése van a környező kontextus alapján. Például a beteg szónak lehetnek pozitív konnotációi ("Az a koncert beteg volt"), vagy negatív konnotációja ("beteg vagyok"), a szövegkörnyezettől függően.
2. Szarkazmus
A szarkazmus felismerése egy szövegben kihívást jelenthet, mivel az ingert kapó emberek pozitív szavakkal fejezhetik ki negatív érzéseiket, vagy fordítva. Például az „Ó, remek, egy újabb találkozó” szöveg a kontextustól függően lehet szarkasztikus megjegyzés.
3. Adatminőség
Kihívást jelenthet minőségi, tartományspecifikus adatok megtalálása adatvédelmi és biztonsági aggályok nélkül. A közösségi oldalakról származó adatok selejtezése mindig szürke zóna. meta pert indított két BrandTotal és Unimania cég ellen, mert a Facebook feltételeinek és irányelveinek ellentmondó kiterjesztéseket készítettek a Facebook számára.
4. Hangulatjelek
A hangulatjeleket egyre gyakrabban használják érzelmek kifejezésére a közösségi médiaalkalmazásokban folytatott beszélgetésekben. De az emojik értelmezése szubjektív és kontextusfüggő. A legtöbb gyakorló eltávolítja a hangulatjeleket a szövegből, ami bizonyos esetekben nem a legjobb megoldás. Emiatt nehéz lesz holisztikusan elemezni a szöveg hangulatát.
Hangulatelemzés 2023-ban és utána!
Az olyan nagy nyelvi modellek, mint a BERT és a GPT, számos NLP-feladatnál a legkorszerűbb eredményeket értek el. A kutatók emoji beágyazást és Többfejű önfigyelő architektúra a szövegben megjelenő hangulatjelek és szarkazmus kihívásának kezelésére. Idővel az ilyen technikák nagyobb pontosságot, skálázhatóságot és sebességet érnek el.
További AI-val kapcsolatos tartalomért látogassa meg a webhelyet egyesülj.ai.
