Um Guia para Iniciantes em Análise de Sentimento em 2023

Os seres humanos são seres sensíveis; experimentamos emoções, sensações e sentimentos 90% do tempo. A análise de sentimento está se tornando cada vez mais importante para pesquisadores, empresas e organizações para entender o feedback dos clientes e identificar áreas de melhoria. Ela tem várias aplicações, mas também enfrenta alguns desafios.

Sentimento refere-se a pensamentos, opiniões e atitudes – mantidas ou expressas – motivadas por emoções. Por exemplo, a maioria das pessoas hoje entra nas redes sociais para expressar seus sentimentos em conteúdo, como um tweet. Portanto, os pesquisadores de mineração de texto trabalham na análise de sentimento das redes sociais para entender a opinião pública, prever tendências e melhorar a experiência do cliente.

Vamos discutir a análise de sentimento em detalhes abaixo.

O que é Análise de Sentimento?

Processamento de Linguagem Natural (NLP) técnica para analisar dados textuais, como avaliações de clientes, para entender a emoção por trás do texto e classificá-la como positiva, negativa ou neutra é chamada de análise de sentimento.

A quantidade de dados textuais compartilhados online é enorme. Mais de 500 milhões de tweets são compartilhados diariamente com sentimentos e opiniões. Ao desenvolver a capacidade de analisar esses dados de alto volume, variedade e velocidade, as organizações podem tomar decisões baseadas em dados.

Existem três principais tipos de análise de sentimento:

1. Análise de Sentimento Multimodal

É um tipo de análise de sentimento em que consideramos múltiplos modos de dados, como vídeo, áudio e texto, para analisar as emoções expressas no conteúdo. Considerar pistas visuais e auditivas, como expressões faciais e tom de voz, fornece um amplo espectro de sentimentos.

2. Análise de Sentimento Baseada em Aspectos

A análise baseada em aspectos envolve métodos de NLP para analisar e extrair emoções e opiniões relacionadas a aspectos ou recursos específicos de produtos e serviços. Por exemplo, em uma avaliação de restaurante, os pesquisadores podem extrair sentimentos relacionados à comida, serviço, ambiente, etc.

3. Análise de Sentimento Multilíngue

Cada idioma tem uma gramática, sintaxe e vocabulário diferentes. O sentimento é expresso de forma diferente em cada idioma. Na análise de sentimento multilíngue, cada idioma é treinado especificamente para extrair o sentimento do texto sendo analisado.

Quais Ferramentas Você Pode Usar para Análise de Sentimento?

Na análise de sentimento, coletamos os dados (avaliações de clientes, posts de redes sociais, comentários, etc.), pré-processamos (removemos texto indesejado, tokenização, marcação de partes do discurso, estemming/lematização), extraímos recursos (convertemos palavras em números para modelagem) e classificamos o texto como positivo, negativo ou neutro.

Vários bibliotecas Python e ferramentas comercialmente disponíveis facilitam o processo de análise de sentimento, que é o seguinte:

1. Bibliotecas Python

NLTK (Natural Language Toolkit) é a biblioteca de processamento de texto mais utilizada para análise de sentimento. Várias outras bibliotecas, como Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) e TextBlob, são construídas em cima do NLTK.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um poderoso modelo de representação de linguagem que alcançou resultados de estado da arte em muitas tarefas de NLP.

2. Ferramentas Comercialmente Disponíveis

Desenvolvedores e empresas podem usar muitas ferramentas comercialmente disponíveis para suas aplicações. Essas ferramentas são personalizáveis, então as técnicas de pré-processamento e modelagem podem ser adaptadas às necessidades específicas. Ferramentas populares são:

• IBM Watson Natural Language Understanding

IBM Watson NLU é um serviço baseado em nuvem que ajuda com análise de texto, como análise de sentimento. Ele suporta vários idiomas e usa aprendizado profundo para identificar sentimentos.

• Google Cloud Natural Language API (GOOGL )

A API de Linguagem Natural do Google pode realizar várias tarefas de NLP. A API usa aprendizado de máquina e modelos pré-treinados para fornecer pontuações de sentimento e magnitude.

Aplicações da Análise de Sentimento

1. Gerenciamento de Experiência do Cliente (CEM)

Extrair e analisar os sentimentos dos clientes de feedback e avaliações para melhorar produtos e serviços é chamado de gerenciamento de experiência do cliente. Em resumo, o CEM – usando a análise de sentimento – pode melhorar a satisfação do cliente, o que por sua vez aumenta a receita. E quando os clientes estão satisfeitos, 72% deles compartilharão sua experiência com os outros.

2. Análise de Redes Sociais

Cerca de 65% da população mundial usa redes sociais. Hoje, podemos encontrar sentimentos e opiniões das pessoas sobre qualquer evento significativo. Os pesquisadores podem avaliar a opinião pública coletando dados sobre eventos específicos.

Por exemplo, um estudo foi realizado para comparar as visões das pessoas nos países ocidentais sobre o ISIS em comparação com os países orientais. A pesquisa concluiu que as pessoas veem o ISIS como uma ameaça, independentemente de onde elas estão.

3. Análise Política

Ao analisar o sentimento público nas redes sociais, as campanhas políticas podem entender seus pontos fortes e fracos e responder às questões que mais importam ao público. Além disso, os pesquisadores podem prever os resultados das eleições analisando os sentimentos em relação aos partidos e candidatos políticos.

O Twitter tem uma correlação de 94% com os dados de pesquisas, o que significa que é altamente consistente em prever eleições.

Desafios da Análise de Sentimento

1. Ambiguidade

Ambiguidade refere-se a instâncias em que uma palavra ou expressão tem vários significados com base no contexto circundante. Por exemplo, a palavra “doente” pode ter conotações positivas (“Aquele concerto foi doente”) ou negativas (“Estou doente”), dependendo do contexto.

2. Ironia

Detectar ironia em um texto pode ser desafiador porque as pessoas com o estímulo podem usar palavras positivas para expressar sentimentos negativos ou vice-versa. Por exemplo, o texto “Ah, ótimo, mais uma reunião” pode ser um comentário irônico, dependendo do contexto.

3. Qualidade dos Dados

Encontrar dados de domínio específico de alta qualidade sem preocupações de privacidade e segurança de dados pode ser desafiador. Coletar dados de sites de redes sociais é sempre uma zona cinzenta. A Meta entrou com uma ação judicial contra duas empresas, BrandTotal e Unimania, por criar extensões de raspagem de dados para o Facebook (META ) contra os termos e políticas do Facebook.

4. Emojis

Os emojis estão sendo cada vez mais usados para expressar emoções em conversas em aplicativos de redes sociais. No entanto, a interpretação de emojis é subjetiva e depende do contexto. A maioria dos práticos remove os emojis do texto, o que pode não ser a melhor opção em alguns casos. Portanto, torna-se difícil analisar o sentimento do texto de forma holística.

Estado da Análise de Sentimento em 2023 e Além!

Modelos de linguagem grandes, como BERT e GPT, alcançaram resultados de estado da arte em muitas tarefas de NLP. Os pesquisadores estão usando embeddings de emojis e Arquitetura de Atenção Auto-Multicabeçuda para lidar com o desafio dos emojis e da ironia no texto, respectivamente. Com o tempo, essas técnicas alcançarão melhor precisão, escalabilidade e velocidade.

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