AI 101
Sentimenta analīzes ceļvedis iesācējiem 2023. gadā
Cilvēki ir jutīgas būtnes; mēs piedzīvojam emocijas, sajūtas un jūtas 90% Laikā. Sentimenta analīze kļūst arvien svarīgāka pētniekiem, uzņēmumiem un organizācijām, lai izprastu klientu atsauksmes un noteiktu uzlabošanas jomas. Tam ir dažādas lietojumprogrammas, taču tas arī saskaras ar dažām problēmām.
Sentiments attiecas uz emocijām motivētām domām, uzskatiem un attieksmēm, kuras tiek turētas vai izteiktas. Piemēram, vairums cilvēku mūsdienās vienkārši izmanto sociālos medijus, lai paustu savu noskaņojumu saturā, piemēram, tvītā. Tādējādi teksta ieguves pētnieki strādā pie sociālo mediju noskaņojuma analīzes, lai izprastu sabiedrisko domu, prognozētu tendences un uzlabotu klientu pieredzi.
Tālāk sīkāk apspriedīsim noskaņojuma analīzi.
Kas ir noskaņojuma analīze?
Dabas valodas apstrāde (NLP) paņēmienu teksta datu, piemēram, klientu atsauksmju, analīzei, lai izprastu teksta emocijas un klasificētu tās kā pozitīvas, negatīvas vai neitrālas, sauc par sentimenta analīzi.
Tiešsaistē kopīgoto teksta datu apjoms ir milzīgs. Vairāk par 500 miljoni tvīti tiek kopīgoti katru dienu ar jūtām un viedokļiem. Attīstot spēju analizēt šos liela apjoma, daudzveidīgus un liela ātruma datus, organizācijas var pieņemt uz datiem balstītus lēmumus.
Ir trīs galvenie sentimenta analīzes veidi:
1. Multimodālā sentimenta analīze
Tas ir sentimenta analīzes veids, kurā mēs ņemam vērā vairākus datu režīmus, piemēram, video, audio un tekstu, lai analizētu saturā paustās emocijas. Ņemot vērā vizuālos un dzirdes signālus, piemēram, sejas izteiksmes, balss tonis sniedz plašu sajūtu spektru.
2. Uz aspektiem balstīta sentimenta analīze
Aspektu analīze ietver NLP metodes, lai analizētu un iegūtu emocijas un viedokļus, kas saistīti ar konkrētiem produktu un pakalpojumu aspektiem vai iezīmēm. Piemēram, restorāna pārskatā pētnieki var iegūt sajūtu, kas saistīta ar pārtiku, apkalpošanu, gaisotni utt.
3. Daudzvalodu noskaņojuma analīze
Katrai valodai ir atšķirīga gramatika, sintakse un vārdu krājums. Katrā valodā noskaņojums izpaužas atšķirīgi. Daudzvalodu sentimenta analīzē katra valoda ir īpaši apmācīta, lai iegūtu analizējamā teksta noskaņojumu.
Kādus rīkus varat izmantot sentimenta analīzei?
Noskaņojuma analīzē mēs apkopojam datus (klientu atsauksmes, ierakstus sociālajos tīklos, komentārus utt.), apstrādājam tos (noņemam nevēlamu tekstu, tokenizāciju, POS marķēšanu, cilmes veidošanu/lematizāciju), izņemam funkcijas (vārdus pārvērš skaitļos modelēšanai), un klasificēt tekstu kā pozitīvu, negatīvu vai neitrālu.
dažādi Python bibliotēkas un komerciāli pieejamie rīki atvieglo noskaņojuma analīzes procesu, kas ir šāds:
1. Python bibliotēkas
NLTK (Natural Language Toolkit) ir plaši izmantota teksta apstrādes bibliotēka noskaņojuma analīzei. Uz NLTK ir izveidotas dažādas citas bibliotēkas, piemēram, Vader (Valence Aware Dictionary un sEntiment Reasoner) un TextBlob.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ir spēcīgs valodas attēlojuma modelis, kas ir parādījis vismodernākos rezultātus daudzos NLP uzdevumos.
2. Komerciāli pieejamie rīki
Izstrādātāji un uzņēmumi savām lietojumprogrammām var izmantot daudzus komerciāli pieejamus rīkus. Šie rīki ir pielāgojami, tāpēc priekšapstrādes un modelēšanas metodes var pielāgot īpašām vajadzībām. Populārie rīki ir:
IBM Watson NLU ir mākoņpakalpojums, kas palīdz veikt teksta analīzi, piemēram, noskaņojuma analīzi. Tā atbalsta vairākas valodas un izmanto dziļu mācīšanos, lai identificētu jūtas.
Google dabiskās valodas API var veikt dažādus NLP uzdevumus. API izmanto mašīnmācīšanos un iepriekš apmācītus modeļus, lai nodrošinātu noskaņojuma un apjoma rādītājus.
Sentimenta analīzes pielietojumi
1. Klientu pieredzes pārvaldība (CEM)
Klientu viedokļu iegūšana un analīze no atsauksmēm un atsauksmēm, lai uzlabotu produktus un pakalpojumus, tiek saukta par klientu pieredzes pārvaldību. Vienkārši sakot, CEM, izmantojot noskaņojuma analīzi, var uzlabot klientu apmierinātību, kas savukārt palielina ieņēmumus. Un, kad klienti ir apmierināti, 72% no viņiem dalīsies pieredzē ar citiem.
2. Sociālo mediju analīze
Par mums 65% pasaules iedzīvotāju izmanto sociālos medijus. Mūsdienās mēs varam uzzināt cilvēku noskaņojumus un viedokļus par jebkuru nozīmīgu notikumu. Pētnieki var novērtēt sabiedrisko domu, apkopojot datus par konkrētiem notikumiem.
Piemēram, tika veikts pētījums, lai salīdzinātu Rietumu valstu iedzīvotāju uzskatus par ISIS salīdzinājumā ar Austrumu valstīm. Pētījumā secināts, ka cilvēki uzskata ISIS par draudu neatkarīgi no tā, no kurienes viņi ir.
3. Politiskā analīze
Analizējot sabiedrības noskaņojumu sociālajos medijos, politiskās kampaņas var izprast savas stiprās un vājās puses un reaģēt uz jautājumiem, kas sabiedrībai ir vissvarīgākie. Turklāt pētnieki var prognozēt vēlēšanu rezultātus, analizējot noskaņojumu pret politiskajām partijām un kandidātiem.
Twitter ir 94% korelācija ar aptauju datiem, kas nozīmē, ka tas ir ļoti konsekvents vēlēšanu prognozēšanā.
Sentimenta analīzes izaicinājumi
1. Neskaidrība
Neskaidrība attiecas uz gadījumiem, kad vārdam vai izteicienam ir vairākas nozīmes, pamatojoties uz apkārtējo kontekstu. Piemēram, vārdam slims atkarībā no konteksta var būt pozitīvas konotācijas (“Tas koncerts bija slims”) vai negatīvas (“Es esmu slims”).
2. Sarkasms
Sarkasma noteikšana tekstā var būt sarežģīta, jo cilvēki, kuriem ir stimuls, var izmantot pozitīvus vārdus, lai paustu negatīvas sajūtas, vai otrādi. Piemēram, teksts “Ok, lieliski, vēl viena tikšanās” atkarībā no konteksta var būt sarkastisks komentārs.
3. Datu kvalitāte
Kvalitatīvu domēna datu atrašana bez datu konfidencialitātes un drošības problēmām var būt sarežģīta. Datu izgriešana no sociālo mediju vietnēm vienmēr ir pelēkā zona. meta iesniedza prasību tiesā pret diviem uzņēmumiem BrandTotal un Unimania par to, ka tie veica Facebook paplašinājumus, kas neatbilst Facebook noteikumiem un politikām.
4. Emocijas
Emocijas arvien vairāk tiek izmantotas, lai izteiktu emocijas sarunās sociālo mediju lietotnēs. Taču emocijzīmju interpretācija ir subjektīva un atkarīga no konteksta. Lielākā daļa praktiķu no teksta noņem emocijzīmes, kas dažos gadījumos var nebūt labākais risinājums. Līdz ar to kļūst grūti holistiski analizēt teksta noskaņojumu.
Noskaņojuma stāvokļa analīze 2023. gadā un turpmāk!
Lieli valodu modeļi, piemēram, BERT un GPT, ir sasnieguši vismodernākos rezultātus daudzos NLP uzdevumos. Pētnieki izmanto emocijzīmju iegulšanu un Vairāku galvu pašapziņas arhitektūra lai attiecīgi risinātu emociju un sarkasma izaicinājumu tekstā. Laika gaitā šādas metodes sasniegs labāku precizitāti, mērogojamību un ātrumu.
Lai iegūtu vairāk ar AI saistīta satura, apmeklējiet vietni apvienoties.ai.
