AI 101
Een beginnersgids voor sentimentanalyse in 2023
Mensen zijn gevoelige wezens; we ervaren emoties, sensaties en gevoelens 90% van de tijd. Sentimentanalyse wordt steeds belangrijker voor onderzoekers, bedrijven en organisaties om klantfeedback te begrijpen en gebieden van verbetering te identificeren. Het heeft verschillende toepassingen, maar het staat ook voor enkele uitdagingen.
Sentiment verwijst naar gedachten, meningen en houdingen – gehouden of uitgedrukt – gemotiveerd door emoties. Bijvoorbeeld, de meeste mensen gaan vandaag de dag gewoon naar sociale media om hun sentimenten uit te drukken in inhoud zoals een tweet. Daarom werken onderzoekers in tekstmine aan sociale media-sentimentanalyse om publieke opinie te begrijpen, trends te voorspellen en klantervaring te verbeteren.
Laten we sentimentanalyse in detail bespreken.
Wat is Sentimentanalyse?
Natural Language Processing (NLP) techniek om tekstuele gegevens te analyseren, zoals klantbeoordelingen, om de emotie achter de tekst te begrijpen en te classificeren als positief, negatief of neutraal wordt sentimentanalyse genoemd.
De hoeveelheid tekstuele gegevens die online wordt gedeeld is enorm. Meer dan 500 miljoen tweets worden dagelijks gedeeld met sentimenten en meningen. Door de capaciteit te ontwikkelen om deze high-volume, high-variety en high-velocity gegevens te analyseren, kunnen organisaties gegevensgestuurde beslissingen nemen.
Er zijn drie belangrijke soorten sentimentanalyse:
1. Multimodale Sentimentanalyse
Het is een type sentimentanalyse waarbij we meerdere gegevensmodi overwegen, zoals video, audio en tekst, om de emoties uitgedrukt in de inhoud te analyseren. Het overwegen van visuele en auditieve signalen zoals gezichtsuitdrukkingen, toon van de stem geeft een breed spectrum van sentimenten.
2. Aspect-gebaseerde Sentimentanalyse
De aspect-gebaseerde analyse omvat NLP-methoden om emoties en meningen te analyseren en te extraheren die verband houden met specifieke aspecten of kenmerken van producten en diensten. Bijvoorbeeld, in een restaurantbeoordeling kunnen onderzoekers sentimenten extraheren die verband houden met eten, service, ambiance, enz.
3. Meertalige Sentimentanalyse
Elke taal heeft een andere grammatica, syntaxis en vocabulaire. Het sentiment wordt op een andere manier uitgedrukt in elke taal. In meertalige sentimentanalyse wordt elke taal specifiek getraind om het sentiment van de te analyseren tekst te extraheren.
Welke Tools Kun Je Gebruiken voor Sentimentanalyse?
Bij sentimentanalyse verzamelen we gegevens (klantbeoordelingen, sociale media-berichten, reacties, enz.), verwerken we ze (on gewenste tekst verwijderen, tokenisatie, POS-tagging, stemming/lemmatisatie), extraheren we kenmerken (woorden omzetten in nummers voor modellering) en classificeren we de tekst als positief, negatief of neutraal.
Verschillende Python-bibliotheken en commercieel beschikbare tools vergemakkelijken het proces van sentimentanalyse, dat als volgt is:
1. Python-bibliotheken
NLTK (Natural Language Toolkit) is de breed gebruikte tekstverwerkingsbibliotheek voor sentimentanalyse. Verschillende andere bibliotheken zoals Vader (Valence Aware Dictionary en sEntiment Reasoner) en TextBlob zijn gebouwd op NLTK.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is een krachtig taalrepresentatiemodel dat state-of-the-art resultaten heeft behaald op veel NLP-taken.
2. Commercieel Beschikbare Tools
Ontwikkelaars en bedrijven kunnen veel commercieel beschikbare tools gebruiken voor hun toepassingen. Deze tools zijn aanpasbaar, dus voorverwerkings- en modelleringstechnieken kunnen worden aangepast aan specifieke behoeften. Populaire tools zijn:
IBM Watson NLU is een cloud-gebaseerde dienst die helpt bij tekstanalyse, zoals sentimentanalyse. Het ondersteunt meerdere talen en gebruikt diepe leer om sentimenten te identificeren.
Google’s Natural Language API kan verschillende NLP-taken uitvoeren. De API gebruikt machine learning en vooraf getrainde modellen om sentiment- en magnitude-scores te bieden.
Toepassingen van Sentimentanalyse
1. Klantervaringbeheer (CEM)
Het extraheren en analyseren van klantensentimenten uit feedback en beoordelingen om producten en diensten te verbeteren wordt klantervaringbeheer genoemd. Om het simpel te zeggen, CEM – met behulp van sentimentanalyse – kan klanttevredenheid verbeteren, wat op zijn beurt de omzet verhoogt. En wanneer klanten tevreden zijn, 72% van hen zal hun ervaring met anderen delen.
2. Sociale Media-analyse
Ongeveer 65% van de wereldbevolking gebruikt sociale media. Vandaag de dag kunnen we sentimenten en meningen van mensen over elk belangrijk evenement vinden. Onderzoekers kunnen publieke opinie beoordelen door gegevens te verzamelen over specifieke evenementen.
Bijvoorbeeld, een studie werd uitgevoerd om te vergelijken wat mensen in westerse landen vinden van ISIS in vergelijking met oosterse landen. Het onderzoek concludeerde dat mensen ISIS zien als een bedreiging, ongeacht waar ze vandaan komen.
3. Politieke Analyse
Door het analyseren van publieke sentimenten op sociale media kunnen politieke campagnes hun sterke en zwakke punten begrijpen en reageren op de kwesties die het meest belangrijk zijn voor het publiek. Bovendien kunnen onderzoekers verkiezingsresultaten voorspellen door sentimenten ten opzichte van politieke partijen en kandidaten te analyseren.
Twitter heeft een 94% correlatie met peilinggegevens, wat betekent dat het zeer consistent is in het voorspellen van verkiezingen.
Uitdagingen van Sentimentanalyse
1. Ambiguïteit
Ambiguïteit verwijst naar gevallen waarin een woord of uitdrukking meerdere betekenissen heeft op basis van de omringende context. Bijvoorbeeld, het woord “ziek” kan positieve connotaties hebben (“Dat concert was ziek”) of negatieve connotaties (“Ik ben ziek”), afhankelijk van de context.
2. Sarcasme
Het detecteren van sarcasme in een tekst kan moeilijk zijn omdat mensen met de stimulus positieve woorden kunnen gebruiken om negatieve sentimenten uit te drukken of vice versa. Bijvoorbeeld, de tekst “Oh, geweldig, nog een vergadering” kan een sarcastische opmerking zijn, afhankelijk van de context.
3. Gegevenskwaliteit
Het vinden van kwalitatief hoogwaardige, domeinspecifieke gegevens zonder gegevensbeschermings- en beveiligingsproblemen kan moeilijk zijn. Het schrapen van gegevens van sociale media-websites is altijd een grijs gebied. Meta heeft een rechtszaak aangespannen tegen twee bedrijven, BrandTotal en Unimania, voor het maken van schraapextensies voor Facebook in strijd met de voorwaarden en beleid van Facebook.
4. Emoticons
Emoticons worden steeds vaker gebruikt om emoties uit te drukken in conversaties op sociale media-apps. Maar de interpretatie van emoticons is subjectief en contextafhankelijk. De meeste praktijkmensen verwijderen emoticons uit de tekst, wat niet altijd de beste optie is. Daarom kan het moeilijk zijn om het sentiment van de tekst holistisch te analyseren.
De Staat van Sentimentanalyse in 2023 en Verder!
Grote taalmodellen zoals BERT en GPT hebben state-of-the-art resultaten behaald op veel NLP-taken. Onderzoekers gebruiken emoji-embedding en Multi-Head Self-Attention Architecture om de uitdagingen van emoticons en sarcasme in de tekst aan te pakken. Na verloop van tijd zullen dergelijke technieken betere nauwkeurigheid, schaalbaarheid en snelheid bereiken.
Voor meer AI-gerelateerde inhoud, bezoek unite.ai.
