AI 101
Una guida per principianti all'analisi del sentiment nel 2023
Gli esseri umani sono esseri senzienti; sperimentiamo emozioni, sensazioni e sentimenti 90% del tempo. L'analisi del sentiment sta diventando sempre più importante per ricercatori, aziende e organizzazioni per comprendere il feedback dei clienti e identificare le aree di miglioramento. Ha varie applicazioni, ma deve affrontare anche alcune sfide.
Il sentimento si riferisce a pensieri, punti di vista e atteggiamenti - tenuti o espressi - motivati dalle emozioni. Ad esempio, la maggior parte delle persone oggi accede ai social media solo per esprimere i propri sentimenti in contenuti come un tweet. Pertanto, i ricercatori di text mining lavorano sull'analisi del sentiment dei social media per comprendere l'opinione pubblica, prevedere le tendenze e migliorare l'esperienza del cliente.
Discutiamo l'analisi del sentiment in dettaglio di seguito.
Che cos'è l'analisi del sentimento?
Elaborazione del linguaggio naturale (PNL) per analizzare i dati testuali, come le recensioni dei clienti, per comprendere l'emozione dietro il testo e classificarla come positiva, negativa o neutra è chiamata analisi del sentimento.
La quantità di dati testuali condivisi online è enorme. Più di 500 milioni i tweet sono condivisi quotidianamente con sentimenti e opinioni. Sviluppando la capacità di analizzare questi dati ad alto volume, varietà e velocità, le organizzazioni possono prendere decisioni basate sui dati.
Esistono tre tipi principali di analisi del sentiment:
1. Analisi del sentiment multimodale
È un tipo di analisi del sentiment in cui consideriamo più modalità di dati, come video, audio e testo, per analizzare le emozioni espresse nel contenuto. Considerando segnali visivi e uditivi come le espressioni facciali, il tono di voce offre un ampio spettro di sentimenti.
2. Analisi del sentiment basata sugli aspetti
L'analisi basata sugli aspetti coinvolge metodi di PNL per analizzare ed estrarre emozioni e opinioni relative a specifici aspetti o caratteristiche di prodotti e servizi. Ad esempio, in una recensione di un ristorante, i ricercatori possono estrarre sentimenti relativi al cibo, al servizio, all'atmosfera, ecc.
3. Analisi del sentiment multilingue
Ogni lingua ha una grammatica, una sintassi e un vocabolario diversi. Il sentimento è espresso in modo diverso in ogni lingua. Nell'analisi del sentiment multilingue, ogni lingua è specificamente addestrata per estrarre il sentiment del testo analizzato.
Quali strumenti puoi utilizzare per l'analisi del sentiment?
Nell'analisi del sentiment, raccogliamo i dati (recensioni dei clienti, post sui social media, commenti, ecc.), li preelaboriamo (rimuoviamo testo indesiderato, tokenizzazione, tagging POS, stemming/lemmatizzazione), estraiamo caratteristiche (conversione di parole in numeri per la modellazione), e classificare il testo come positivo, negativo o neutro.
vario Librerie Python e gli strumenti disponibili in commercio facilitano il processo di analisi del sentiment, che è il seguente:
1. Librerie Python
NLTK (Natural Language Toolkit) è la libreria di elaborazione del testo ampiamente utilizzata per l'analisi del sentiment. Varie altre librerie come Vader (Valence Aware Dictionary e sEntiment Reasoner) e TextBlob sono basate su NLTK.
BERTA (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un potente modello di rappresentazione del linguaggio che ha mostrato risultati all'avanguardia in molte attività di PNL.
2. Strumenti disponibili in commercio
Gli sviluppatori e le aziende possono utilizzare molti strumenti disponibili in commercio per le loro applicazioni. Questi strumenti sono personalizzabili, quindi le tecniche di pre-elaborazione e modellazione possono essere adattate a esigenze specifiche. Gli strumenti popolari sono:
IBM Watson NLU è un servizio basato su cloud che assiste con l'analisi del testo, come l'analisi del sentiment. Supporta più lingue e utilizza il deep learning per identificare i sentimenti.
L'API Natural Language di Google può eseguire varie attività di PNL. L'API utilizza l'apprendimento automatico e modelli preaddestrati per fornire punteggi di sentiment e grandezza.
Applicazioni dell'analisi del sentiment
1. Gestione dell'esperienza del cliente (CEM)
L'estrazione e l'analisi dei sentimenti dei clienti da feedback e recensioni per migliorare prodotti e servizi si chiama gestione dell'esperienza del cliente. In parole povere, il CEM, utilizzando l'analisi del sentiment, può migliorare la soddisfazione del cliente che a sua volta aumenta le entrate. E quando i clienti sono soddisfatti, 72% di loro condivideranno la loro esperienza con gli altri.
2. Analisi dei social media
Chi siamo 65% della popolazione mondiale utilizza i social media. Oggi possiamo trovare sentimenti e opinioni delle persone su qualsiasi evento significativo. I ricercatori possono valutare l'opinione pubblica raccogliendo dati su eventi specifici.
Ad esempio, è stato condotto uno studio per confrontare le opinioni delle persone nei paesi occidentali sull’Isis rispetto a quelle dei paesi orientali. La ricerca ha concluso che le persone vedono l’Isis come una minaccia indipendentemente dalla loro provenienza.
3. Analisi politica
Analizzando il sentimento pubblico sui social media, le campagne politiche possono comprenderne i punti di forza e di debolezza e rispondere alle questioni che contano di più per il pubblico. Inoltre, i ricercatori possono prevedere i risultati delle elezioni analizzando i sentimenti nei confronti di partiti e candidati politici.
Twitter ha una correlazione del 94% con i dati dei sondaggi, il che significa che è altamente coerente nel prevedere le elezioni.
Sfide dell'analisi del sentiment
1. Ambiguità
L'ambiguità si riferisce a casi in cui una parola o un'espressione ha più significati in base al contesto circostante. Ad esempio, la parola malato può avere connotazioni positive (“Quel concerto era malato”) o negative (“Sono malato”), a seconda del contesto.
2. Sarcasmo
Rilevare il sarcasmo in un testo può essere difficile perché le persone con lo stimolo possono usare parole positive per esprimere sentimenti negativi o viceversa. Ad esempio, il testo "Oh fantastico, un altro incontro" può essere un commento sarcastico a seconda del contesto.
3. Qualità dei dati
Trovare dati specifici di un dominio di qualità senza problemi di privacy e sicurezza dei dati può essere difficile. La rottamazione dei dati dai siti Web dei social media è sempre una zona grigia. Meta ha intentato una causa contro due società BrandTotal e Unimania, per aver realizzato estensioni di scraping per Facebook contro i termini e le politiche di Facebook.
4. Emoji
Gli emoji vengono sempre più utilizzati per esprimere emozioni nelle conversazioni sulle app dei social media. Ma l'interpretazione degli emoji è soggettiva e dipendente dal contesto. La maggior parte dei praticanti rimuove gli emoji dal testo, il che potrebbe non essere l'opzione migliore in alcuni casi. Diventa quindi difficile analizzare in modo olistico il sentimento del testo.
Analisi dello stato del sentiment nel 2023 e oltre!
Grandi modelli linguistici come BERT e GPT hanno raggiunto risultati all’avanguardia in molte attività di PNL. I ricercatori stanno utilizzando l’incorporamento di emoji e Architettura di auto-attenzione multi-testa per affrontare rispettivamente la sfida degli emoji e del sarcasmo nel testo. Nel tempo, tali tecniche raggiungeranno una migliore precisione, scalabilità e velocità.
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