IA 101
Um Guia para Iniciantes em Análise de Sentimentos em 2023
Os seres humanos são seres sensíveis; experimentamos emoções, sensações e sentimentos 90% do tempo. A análise de sentimentos 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, visões e atitudes – mantidos ou expressos – motivados por emoções. Por exemplo, a maioria das pessoas hoje entra nas redes sociais para expressar seus sentimentos em conteúdos como um tweet. Portanto, pesquisadores de mineração de texto trabalham na análise de sentimentos das redes sociais para entender a opinião pública, prever tendências e melhorar a experiência do cliente.
Vamos discutir a análise de sentimentos em detalhes abaixo.
O que é Análise de Sentimentos?
Técnica de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para analisar dados textuais, como avaliações de clientes, para entender a emoção por trás do texto e classificá-lo como positivo, negativo ou neutro é chamada de análise de sentimentos.
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 sentimentos:
1. Análise de Sentimentos Multimodais
É um tipo de análise de sentimentos no qual 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, tom de voz, fornece um amplo espectro de sentimentos.
2. Análise de Sentimentos 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 Sentimentos Multilíngue
Cada língua tem uma gramática, sintaxe e vocabulário diferentes. O sentimento é expresso de forma diferente em cada língua. Na análise de sentimentos multilíngue, cada língua é treinada especificamente para extrair o sentimento do texto sendo analisado.
Quais Ferramentas Você Pode Usar para Análise de Sentimentos?
Na análise de sentimentos, coletamos os dados (avaliações de clientes, posts de redes sociais, comentários, etc.), pré-processamos (removemos texto indesejado, tokenização, marcação de parte do discurso, estemming/lematização), extraímos recursos (converte palavras em números para modelagem) e classificamos o texto como positivo, negativo ou neutro.
Várias bibliotecas Python e ferramentas comercialmente disponíveis facilitam o processo de análise de sentimentos, que é o seguinte:
1. Bibliotecas Python
NLTK (Kit de Ferramentas de Linguagem Natural) é a biblioteca de processamento de texto mais usada para análise de sentimentos. Várias outras bibliotecas, como Vader (Dicionário e Raciocínio de Sentimento) e TextBlob, são construídas em cima do NLTK.
BERT (Representações de Codificador Bidirecional de Transformadores) 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 técnicas de pré-processamento e modelagem podem ser adaptadas às necessidades específicas. Ferramentas populares são:
IBM Watson NLU é um serviço baseado em nuvem que ajuda com análise de texto, como análise de sentimentos. Ele suporta vários idiomas e usa aprendizado profundo para identificar sentimentos.
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 Sentimentos
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, CEM – usando análise de sentimentos – 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. Pesquisadores podem avaliar a opinião pública reunindo 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 suas forças e fraquezas e responder aos problemas que mais importam ao público. Além disso, os pesquisadores podem prever os resultados das eleições analisando os sentimentos em relação a partidos e candidatos políticos.
O Twitter tem uma correlação de 94% com os dados de pesquisas, o que significa que é altamente consistente na previsão de eleições.
Desafios da Análise de Sentimentos
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 show foi doente”) ou conotações 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 “Oh, ótimo, mais uma reunião” pode ser um comentário irônico dependendo do contexto.
3. Qualidade dos Dados
Encontrar dados de domínio específico de qualidade sem preocupações de privacidade e segurança de dados pode ser desafiador. Raspar dados de sites de redes sociais é sempre uma zona cinzenta. Meta entrou com uma ação judicial contra duas empresas, BrandTotal e Unimania, por criar extensões de raspagem para o Facebook contra os termos e políticas do Facebook.
4. Emojis
Emojis estão sendo cada vez mais usados para expressar emoções em conversas em aplicativos de redes sociais. Mas a interpretação de emojis é subjetiva e depende do contexto. A maioria dos praticantes 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 Sentimentos 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 incorporação de emojis e Arquitetura de Atenção Auto-Dirigida Multicabeça para abordar o desafio de emojis e ironia no texto, respectivamente. Com o tempo, essas técnicas alcançarão melhor precisão, escalabilidade e velocidade.
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