IA 101
Ghid pentru începători despre analiza sentimentului în 2023
Oamenii sunt ființe senzitive; experimentăm emoții, senzații și sentimente 90% din timp. Analiza sentimentului devine din ce în ce mai importantă pentru cercetători, afaceri și organizații pentru a înțelege feedback-ul clienților și a identifica domeniile de îmbunătățire. Are diverse aplicații, dar și unele provocări.
Sentimentul se referă la gânduri, opinii și atitudini – ținute sau exprimate – motivate de emoții. De exemplu, majoritatea oamenilor astăzi se conectează pe rețelele sociale pentru a-și exprima sentimentele în conținuturi precum un tweet. Prin urmare, cercetătorii în domeniul mineritului de texte lucrează la analiza sentimentului pe rețelele sociale pentru a înțelege opinia publică, a prevedea tendințe și a îmbunătăți experiența clienților.
Să discutăm despre analiza sentimentului în detaliu mai jos.
Ce este analiza sentimentului?
Procesarea limbajului natural (NLP) tehnica de analiză a datelor textuale, cum ar fi recenziile clienților, pentru a înțelege emoția din spatele textului și a-l clasifica ca pozitiv, negativ sau neutru se numește analiza sentimentului.
Cantitatea de date textuale partajate online este uriașă. Mai mult de 500 de milioane de tweet-uri sunt partajate zilnic cu sentimente și opinii. Dezvoltând capacitatea de a analiza aceste date de volum mare, varietate mare și viteză mare, organizațiile pot lua decizii bazate pe date.
Există trei tipuri principale de analiza sentimentului:
1. Analiza multimodală a sentimentului
Este un tip de analiza sentimentului în care considerăm multiple moduri de date, cum ar fi video, audio și text, pentru a analiza emoțiile exprimate în conținut. Luarea în considerare a indiciilor vizuale și auditive, cum ar fi expresiile faciale, tonul vocii, oferă un spectru larg de sentimente.
2. Analiza bazată pe aspect a sentimentului
Analiza bazată pe aspect implică metode NLP pentru a analiza și extrage emoții și opinii legate de aspecte sau caracteristici specifice ale produselor și serviciilor. De exemplu, într-o recenzie a unui restaurant, cercetătorii pot extrage sentimente legate de mâncare, serviciu, ambianță etc.
3. Analiza multilingvă a sentimentului
Fiecare limbă are o gramatică, sintaxă și vocabular diferit. Sentimentul este exprimat diferit în fiecare limbă. În analiza multilingvă a sentimentului, fiecare limbă este antrenată în mod special pentru a extrage sentimentul textului analizat.
Ce unelte puteți utiliza pentru analiza sentimentului?
În analiza sentimentului, colectăm datele (recenziile clienților, postările de pe rețelele sociale, comentariile etc.), le prelucrăm (ștergem textul nedorit, tokenizare, etichetare POS, reducere/lematizare), extragem caracteristici (conversia cuvintelor în numere pentru modelare) și clasificăm textul ca pozitiv, negativ sau neutru.
Diverse biblioteci Python și unelte comerciale disponibile facilitează procesul de analiză a sentimentului, care este următorul:
1. Biblioteci Python
NLTK (Natural Language Toolkit) este biblioteca de procesare a textului utilizată în mod frecvent pentru analiza sentimentului. Diverse alte biblioteci, cum ar fi Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) și TextBlob, sunt construite pe baza NLTK.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) este un model puternic de reprezentare a limbajului care a obținut rezultate de ultimă generație la multe sarcini NLP.
2. Unelte comerciale disponibile
Dezvoltatorii și afacerile pot utiliza multe unelte comerciale disponibile pentru aplicațiile lor. Aceste unelte sunt personalizabile, astfel încât tehnicile de prelucrare și modelare pot fi adaptate nevoilor specifice. Unelte populare sunt:
IBM Watson NLU este un serviciu bazat pe cloud care asistă la analiza textului, cum ar fi analiza sentimentului. Suportă multiple limbi și utilizează învățarea profundă pentru a identifica sentimentele.
API-ul Natural Language al Google poate efectua diverse sarcini NLP. API-ul utilizează învățarea automată și modele preantrenate pentru a oferi scoruri de sentiment și magnitudine.
Aplicații ale analizei sentimentului
1. Managementul experienței clienților (CEM)
Extragerea și analiza sentimentelor clienților din feedback și recenzii pentru a îmbunătăți produsele și serviciile se numește managementul experienței clienților. Simplu spus, CEM – utilizând analiza sentimentului – poate îmbunătăți satisfacția clienților, ceea ce la rândul său crește veniturile. Și atunci când clienții sunt mulțumiți, 72% dintre ei vor împărtăși experiența lor cu alții.
2. Analiza rețelelor sociale
Aproximativ 65% din populația lumii utilizează rețelele sociale. Astăzi, putem găsi sentimente și opinii ale oamenilor despre orice eveniment semnificativ. Cercetătorii pot evalua opinia publică prin colectarea de date despre evenimente specifice.
De exemplu, a fost efectuat un studiu pentru a compara ce viziuni au oamenii din țările occidentale despre ISIS în comparație cu țările estice. Cercetarea a concluzionat că oamenii văd ISIS ca pe o amenințare, indiferent de unde sunt.
3. Analiza politică
Prin analiza sentimentului public pe rețelele sociale, campaniile politice pot înțelege punctele lor forte și slabe și răspunde la problemele care contează cel mai mult pentru public. Mai mult, cercetătorii pot prevedea rezultatele alegerilor prin analiza sentimentelor față de partidele și candidații politici.
Twitter are o corelație de 94% cu datele de sondaj, ceea ce înseamnă că este foarte consistent în prezicerea alegerilor.
Provocările analizei sentimentului
1. Ambiguitate
Ambiguitatea se referă la situațiile în care un cuvânt sau o expresie are mai multe înțelesuri în funcție de contextul înconjurător. De exemplu, cuvântul “bolnav” poate avea conotații pozitive (“Concertul a fost bolnav”) sau conotații negative (“Sunt bolnav”), în funcție de context.
2. Sarcasm
Detectarea sarcasmului într-un text poate fi o provocare, deoarece oamenii cu stimulii pot utiliza cuvinte pozitive pentru a exprima sentimente negative sau invers. De exemplu, textul “Oh, minunat, încă o ședință” poate fi un comentariu sarcastic, în funcție de context.
3. Calitatea datelor
Găsirea de date de calitate, specifice domeniului, fără probleme de confidențialitate și securitate a datelor poate fi o provocare. Colectarea de date de pe site-urile de rețele sociale este întotdeauna o zonă gri. Meta a intentat un proces împotriva a două companii, BrandTotal și Unimania, pentru crearea de extensii de colectare de date pentru Facebook, împotriva termenilor și politicilor Facebook.
4. Emoții
Emoțiile sunt din ce în ce mai utilizate pentru a exprima emoții în conversații pe aplicații de rețele sociale. Dar interpretarea emoțiilor este subiectivă și dependentă de context. Majoritatea practicienilor elimină emoțiile din text, ceea ce nu poate fi cea mai bună opțiune în anumite situații. Prin urmare, devine dificil să se analizeze sentimentul textului în mod holistic.
Starea analizei sentimentului în 2023 și dincolo!
Modelele de limbaj mare, cum ar fi BERT și GPT, au obținut rezultate de ultimă generație la multe sarcini NLP. Cercetătorii utilizează încorporarea de emoții și arhitectura Multi-Head Self-Attention pentru a aborda provocarea emoțiilor și a sarcasmului în text. În timp, astfel de tehnici vor atinge o mai bună acuratețe, scalabilitate și viteză.
Pentru mai mult conținut legat de inteligența artificială, vizitați unite.ai.
