AI 101
Um guia para iniciantes sobre análise de sentimentos em 2023
Os humanos são seres sencientes; 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 do cliente e identificar áreas de melhoria. Tem várias aplicações, mas também enfrenta alguns desafios.
Sentimento refere-se a pensamentos, pontos de vista e atitudes – mantidos ou expressos – motivados por emoções. Por exemplo, a maioria das pessoas hoje apenas acessa as mídias sociais para expressar seus sentimentos em um conteúdo como um tweet. Portanto, os pesquisadores de mineração de texto trabalham na análise de sentimento de mídia social 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 do que 500 milhões tweets são compartilhados diariamente com sentimentos e opiniões. Ao desenvolver a capacidade de analisar esses dados de alto volume, alta variedade e alta velocidade, as organizações podem tomar decisões baseadas em dados.
Existem três tipos principais de análise de sentimento:
1. Análise de sentimento multimodal
É um tipo de análise de sentimento em que consideramos vários modos de dados, como vídeo, áudio e texto, para analisar as emoções expressas no conteúdo. Considerando pistas visuais e auditivas, como expressões faciais, o tom de voz dá um amplo espectro de sentimentos.
2. Análise de sentimento baseada em aspectos
A análise baseada em aspectos envolve métodos de PNL para analisar e extrair emoções e opiniões relacionadas a aspectos ou características específicas 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 especificamente treinado para extrair o sentimento do texto que está sendo analisado.
Quais ferramentas você pode usar para análise de sentimento?
Na análise de sentimento, reunimos os dados (avaliações de clientes, postagens de mídia social, comentários, etc.), pré-processamos (remove texto indesejado, tokenização, marcação de PDV, lematização/lematização), extraímos recursos (convertemos palavras em números para modelagem), e classifique o texto como positivo, negativo ou neutro.
Vários Bibliotecas Python e ferramentas disponíveis comercialmente 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 amplamente utilizada para análise de sentimentos. Várias outras bibliotecas, como Vader (Valence Aware Dictionary e sEntiment Reasoner) e TextBlob, são construídas sobre o NLTK.
BERT (Representações de Codificador Bidirecional de Transformers) é um poderoso modelo de representação de linguagem que mostrou resultados de ponta em muitas tarefas de NLP.
2. Ferramentas disponíveis comercialmente
Desenvolvedores e empresas podem usar muitas ferramentas disponíveis comercialmente para seus aplicativos. Essas ferramentas são personalizáveis, portanto, as técnicas de pré-processamento e modelagem podem ser adaptadas às necessidades específicas. As ferramentas populares são:
O IBM Watson NLU é um serviço baseado em nuvem que auxilia na análise de texto, como análise de sentimento. Ele oferece suporte a vários idiomas e usa aprendizado profundo para identificar sentimentos.
A API Natural Language do Google pode executar várias tarefas de PNL. A API usa aprendizado de máquina e modelos pré-treinados para fornecer pontuações de sentimento e magnitude.
Aplicações da Análise de Sentimentos
1. Gestão da Experiência do Cliente (CEM)
Extrair e analisar os sentimentos dos clientes a partir de feedback e avaliações para melhorar produtos e serviços é chamado de gerenciamento da experiência do cliente. Simplificando, o CEM – usando a análise de sentimento – pode aumentar a satisfação do cliente, o que, por sua vez, aumenta a receita. E quando os clientes estão satisfeitos, 72% deles compartilhará sua experiência com outros.
2. Análise de Mídia Social
Sobre 65% da população mundial usa mídias sociais. Hoje, podemos encontrar sentimentos e opiniões de pessoas sobre qualquer evento significativo. Os pesquisadores podem avaliar a opinião pública reunindo dados sobre eventos específicos.
Por exemplo, foi realizado um estudo para comparar as opiniões que as pessoas nos países ocidentais têm sobre o ISIS em comparação com os países orientais. A investigação concluiu que as pessoas vêem o ISIS como uma ameaça, independentemente da sua origem.
3. Análise Política
Ao analisar o sentimento público nas mídias sociais, as campanhas políticas podem entender seus pontos fortes e fracos e responder às questões que mais importam para o público. Além disso, os pesquisadores podem prever os resultados das eleições analisando os sentimentos em relação aos partidos políticos e candidatos.
O Twitter tem uma correlação de 94% com os dados das pesquisas, o que significa que é altamente consistente na previsão de eleições.
Desafios da Análise de Sentimentos
1. Ambiguidade
A ambigüidade refere-se a instâncias em que uma palavra ou expressão tem múltiplos significados com base no contexto circundante. Por exemplo, a palavra doente pode ter conotações positivas (“Aquele show foi doentio”) ou conotações negativas (“Estou doente”), dependendo do contexto.
2. Sarcasmo
Detectar sarcasmo 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 “Ótimo, outra reunião” pode ser um comentário sarcástico dependendo do contexto.
3. Qualidade de dados
Encontrar dados específicos de domínio de qualidade sem privacidade de dados e preocupações de segurança pode ser um desafio. A coleta de dados de sites de mídia social é sempre uma zona cinzenta. Meta entrou com uma ação contra duas empresas BrandTotal e Unimania, por fazer extensões de sucata para o Facebook contra os termos e políticas do Facebook.
4. Emoticons
Os emojis estão sendo cada vez mais usados para expressar emoções em conversas em aplicativos de mídia social. Mas a interpretação dos emojis é subjetiva e dependente do contexto. A maioria dos profissionais remove os emojis do texto, o que pode não ser a melhor opção em alguns casos. Assim, torna-se difícil analisar o sentimento do texto de forma holística.
Análise do estado de sentimento em 2023 e além!
Grandes modelos de linguagem como BERT e GPT alcançaram resultados de última geração em muitas tarefas de PNL. Os pesquisadores estão usando a incorporação de emojis e Arquitetura de auto-atenção de várias cabeças para enfrentar o desafio de emojis e sarcasmo no texto, respectivamente. Com o tempo, essas técnicas alcançarão melhor precisão, escalabilidade e velocidade.
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