מדריך למתחילים לניתוח סנטימנטים בשנת 2023

בני אדם הם יצורים חיים; אנו חווים רגשות, תחושות ורגשות 90% מהזמן. ניתוח סנטימנטים הופך להיות חשוב יותר ויותר עבור חוקרים, עסקים וארגונים כדי להבין את המשוב של הלקוחות ולזהות תחומי שיפור. יש לו יישומים שונים, אבל הוא גם מתמודד עם כמה אתגרים.

סנטימנט מתייחס למחשבות, השקפות ועמדות - מוחזקות או מובעות - המונעות על ידי רגשות. לדוגמה, רוב האנשים היום פשוט נכנסים לרשתות החברתיות כדי להביע את רגשותיהם בתוכן כמו ציוץ. לפיכך, חוקרי כריית טקסט עובדים על ניתוח סנטימנטים במדיה חברתית כדי להבין את דעת הקהל, לחזות מגמות ולשפר את חווית הלקוח.

הבה נדון בניתוח סנטימנטים בפירוט להלן.

מהי ניתוח סנטימנט?

עיבוד שפה טבעית טכניקה (NLP) לניתוח נתונים טקסטואליים, כגון ביקורות של לקוחות, כדי להבין את הרגש מאחורי הטקסט ולסווג אותו כחיובי, שלילי או ניטרלי נקראת ניתוח סנטימנט.

כמות הנתונים הטקסטואליים המשותפים באינטרנט היא עצומה. יותר מ 500 מיליון ציוצים משותפים מדי יום עם סנטימנטים ודעות. על ידי פיתוח היכולת לנתח נתונים בנפח גבוה, במגוון גבוה ובמהירות גבוהה, ארגונים יכולים לקבל החלטות מונחות נתונים.

ישנם שלושה סוגים עיקריים של ניתוח סנטימנטים:

1. ניתוח סנטימנט רב-מודאלי

זהו סוג של ניתוח סנטימנטים שבו אנו שוקלים מספר מצבי נתונים, כגון וידאו, אודיו וטקסט, כדי לנתח את הרגשות המובעים בתוכן. בהתחשב ברמזים חזותיים ושמיעתיים כגון הבעות פנים, גוון הקול נותן קשת רחבה של סנטימנטים.

2. ניתוח סנטימנט מבוסס היבט

הניתוח מבוסס היבטים כולל שיטות NLP לניתוח וחילוץ רגשות ודעות הקשורים להיבטים או מאפיינים ספציפיים של מוצרים ושירותים. לדוגמה, בסקירת מסעדה, חוקרים יכולים לחלץ סנטימנטים הקשורים לאוכל, שירות, אווירה וכו'.

3. ניתוח סנטימנטים רב לשוני

לכל שפה יש דקדוק, תחביר ואוצר מילים שונים. הסנטימנט בא לידי ביטוי שונה בכל שפה. בניתוח סנטימנט רב לשוני, כל שפה מאומנת במיוחד כדי לחלץ את הסנטימנט של הטקסט המנותח.

באילו כלים אתה יכול להשתמש לניתוח סנטימנטים?

בניתוח סנטימנטים, אנו אוספים את הנתונים (ביקורות לקוחות, פוסטים במדיה חברתית, הערות וכו'), מעבדים אותם מראש (מסירים טקסט לא רצוי, טוקניזציה, תיוג POS, steating/lematization), מחלצים תכונות (המרת מילים למספרים לצורך מודלים), ולסווג את הטקסט כחיובי, שלילי או ניטרלי.

שׁוֹנִים ספריות פייתון וכלים זמינים מסחרית מקלים על תהליך ניתוח הסנטימנט, שהוא כדלקמן:

1. ספריות פייתון

NLTK (Natural Language Toolkit) היא ספריית עיבוד הטקסט הנפוצה לניתוח סנטימנטים. ספריות שונות אחרות כגון Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) ו-TextBlob בנויות על גבי NLTK.

ברט (ייצוגי קודן דו-כיווני מרובוטריקים) הוא מודל ייצוג שפה רב עוצמה שהראה תוצאות מתקדמות במשימות NLP רבות.

2. כלים זמינים מסחרית

מפתחים ועסקים יכולים להשתמש בכלים זמינים מסחרית רבים עבור היישומים שלהם. כלים אלה ניתנים להתאמה אישית, כך שניתן להתאים טכניקות עיבוד מקדים ומידול לצרכים ספציפיים. הכלים הפופולריים הם:

• הבנת השפה הטבעית של IBM Watson

IBM Watson NLU הוא שירות מבוסס ענן המסייע בניתוח טקסט, כגון ניתוח סנטימנטים. הוא תומך במספר שפות ומשתמש בלמידה עמוקה כדי לזהות סנטימנטים.

• Google Cloud Natural Language API

ה-Natural Language API של גוגל יכול לבצע משימות NLP שונות. ה-API משתמש בלמידת מכונה ובמודלים שהוכשרו מראש כדי לספק ציוני סנטימנט וגודל.

יישומים של ניתוח סנטימנטים

1. ניהול חוויית לקוח (CEM)

חילוץ וניתוח סנטימנטים של לקוחות ממשוב וביקורות כדי לשפר מוצרים ושירותים נקרא ניהול חווית לקוח. במילים פשוטות, CEM - באמצעות ניתוח סנטימנטים - יכול לשפר את שביעות רצון הלקוחות אשר בתורו מגדיל את ההכנסות. וכשהלקוחות מרוצים, 72% מהם ישתפו אחרים בניסיון שלהם.

2. ניתוח מדיה חברתית

אודות 65% מאוכלוסיית העולם משתמשת במדיה חברתית. כיום, אנו יכולים למצוא רגשות ודעות של אנשים על כל אירוע משמעותי. חוקרים יכולים להעריך את דעת הקהל על ידי איסוף נתונים על אירועים ספציפיים.

לדוגמה, מחקר נערך כדי להשוות את הדעות שיש לאנשים במדינות המערב על דאעש בהשוואה למדינות המזרח. המחקר הגיע למסקנה שאנשים רואים בדאעש איום ללא קשר למוצאם.

3. ניתוח פוליטי

על ידי ניתוח רגשות הציבור ברשתות החברתיות, קמפיינים פוליטיים יכולים להבין את החוזקות והחולשות שלהם ולהגיב לנושאים החשובים ביותר לציבור. יתרה מכך, חוקרים יכולים לחזות את תוצאות הבחירות על ידי ניתוח סנטימנטים כלפי מפלגות ומועמדים פוליטיים.

לטוויטר יש מתאם של 94% עם נתוני הסקרים, כלומר היא עקבית מאוד בחיזוי בחירות.

אתגרים של ניתוח סנטימנטים

1. עמימות

עמימות מתייחסת למקרים שבהם למילה או לביטוי יש משמעויות מרובות המבוססות על ההקשר הסובב. לדוגמה, למילה חולה יכולות להיות קונוטציות חיוביות ("הקונצרט הזה היה חולה") או קונוטציות שליליות ("אני חולה"), תלוי בהקשר.

2. סרקזם

זיהוי סרקזם בטקסט יכול להיות מאתגר מכיוון שאנשים עם הגירוי יכולים להשתמש במילים חיוביות כדי להביע רגשות שליליים או להיפך. לדוגמה, הטקסט "אוי נהדר, עוד פגישה" יכול להיות הערה סרקסטית בהתאם להקשר.

3. איכות נתונים

מציאת נתונים איכותיים ספציפיים לדומיין ללא חששות פרטיות ואבטחה יכולה להיות מאתגרת. גריטת נתונים מאתרי מדיה חברתית היא תמיד אזור אפור. meta הגישה תביעה נגד שתי חברות BrandTotal ו-Unimania, בגין ביצוע הרחבות גרידה לפייסבוק בניגוד לתנאים ולמדיניות של פייסבוק.

4. אימוג'ים

יותר ויותר נעשה שימוש באמוג'י כדי להביע רגשות בשיחה באפליקציות מדיה חברתית. אבל הפרשנות של אימוג'ים היא סובייקטיבית ותלויה בהקשר. רוב המתרגלים מסירים אימוג'י מהטקסט, שאולי לא תהיה האפשרות הטובה ביותר במקרים מסוימים. לפיכך, קשה לנתח את הרגש של הטקסט בצורה הוליסטית.

ניתוח מצב סנטימנט בשנת 2023 ואילך!

מודלים של שפה גדולים כמו BERT ו- GPT השיגו תוצאות מתקדמות במשימות NLP רבות. חוקרים משתמשים בהטמעת אימוג'י ו ארכיטקטורת תשומת לב עצמית מרובה ראשים להתמודד עם האתגר של אימוג'ים וסרקזם בטקסט, בהתאמה. עם הזמן, טכניקות כאלה ישיגו דיוק, מדרגיות ומהירות טובים יותר.

לתוכן נוסף הקשור לבינה מלאכותית, בקר unite.ai.