AI 101
Un ghid pentru începători pentru analiza sentimentelor în 2023
Oamenii sunt ființe simțitoare; trăim emoții, senzații și sentimente 90% a timpului. Analiza sentimentelor devine din ce în ce mai importantă pentru cercetători, companii și organizații pentru a înțelege feedback-ul clienților și pentru a identifica zonele de îmbunătățire. Are diverse aplicații, dar se confruntă și cu unele provocări.
Sentimentul se referă la gânduri, opinii și atitudini – deținute sau exprimate – motivate de emoții. De exemplu, majoritatea oamenilor din ziua de azi intră pe rețelele sociale doar pentru a-și exprima sentimentele în conținut, cum ar fi un tweet. Prin urmare, cercetătorii de text mining lucrează la analiza sentimentului rețelelor sociale pentru a înțelege opinia publică, a prezice tendințele și a îmbunătăți experiența clienților.
Să discutăm analiza sentimentelor în detaliu mai jos.
Ce este analiza sentimentelor?
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 pozitive, negative sau neutre se numește analiză a sentimentelor.
Cantitatea de date textuale partajată online este uriașă. Mai mult decât 500 milioane de euro tweet-urile sunt distribuite zilnic cu sentimente și opinii. Prin dezvoltarea capacității de a analiza aceste date de mare volum, varietate și mare viteză, organizațiile pot lua decizii bazate pe date.
Există trei tipuri principale de analiză a sentimentelor:
1. Analiza multimodală a sentimentelor
Este un tip de analiză a sentimentelor în care luăm în considerare mai multe moduri de date, cum ar fi video, audio și text, pentru a analiza emoțiile exprimate în conținut. Luând în considerare indicii vizuale și auditive, cum ar fi expresiile faciale, tonul vocii oferă un spectru larg de sentimente.
2. Analiza sentimentelor bazată pe aspecte
Analiza bazată pe aspecte 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 sentimentelor
Fiecare limbă are o gramatică, sintaxă și vocabular diferit. Sentimentul este exprimat diferit în fiecare limbă. În analiza sentimentelor multilingve, fiecare limbă este instruită special pentru a extrage sentimentul textului analizat.
Ce instrumente puteți folosi pentru analiza sentimentelor?
În analiza sentimentelor, adunăm datele (evaluări ale clienților, postări pe rețelele sociale, comentarii etc.), le preprocesăm (eliminăm textul nedorit, tokenizarea, etichetarea POS, stemming/lematization), extragem caracteristici (conversia cuvintelor în numere pentru modelare), și clasificați textul ca pozitiv, negativ sau neutru.
Variat Biblioteci Python și instrumentele disponibile comercial ușurează procesul de analiză a sentimentului, care este după cum urmează:
1. Biblioteci Python
NLTK (Natural Language Toolkit) este biblioteca de procesare a textului utilizată pe scară largă pentru analiza sentimentelor. Diverse alte biblioteci, cum ar fi Vader (Valence Aware Dictionary și sentiment Reasoner) și TextBlob sunt construite pe NLTK.
OARET (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) este un model puternic de reprezentare a limbajului care a arătat rezultate de ultimă generație pentru multe sarcini NLP.
2. Instrumente disponibile comercial
Dezvoltatorii și companiile pot folosi multe instrumente disponibile comercial pentru aplicațiile lor. Aceste instrumente sunt personalizabile, astfel încât tehnicile de preprocesare și modelare pot fi adaptate nevoilor specifice. Instrumentele populare sunt:
IBM Watson NLU este un serviciu bazat pe cloud care ajută la analiza textului, cum ar fi analiza sentimentelor. Acceptă mai multe limbi și folosește învățarea profundă pentru a identifica sentimentele.
API-ul Google Natural Language poate efectua diverse sarcini NLP. API-ul folosește învățarea automată și modele pre-antrenate pentru a oferi scoruri de sentiment și magnitudine.
Aplicații ale analizei sentimentelor
1. Managementul experienței clienților (CEM)
Extragerea și analizarea sentimentelor clienților din feedback și recenzii pentru a îmbunătăți produsele și serviciile se numește managementul experienței clienților. Mai simplu spus, CEM – folosind analiza sentimentelor – poate spori satisfacția clienților, ceea ce, la rândul său, crește veniturile. Și când clienții sunt mulțumiți, 72% dintre ei își vor împărtăși experiența cu alții.
2. Analiza Social Media
Despre Noi 65% din populația lumii folosește 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 realizat un studiu pentru a compara părerile oamenilor din țările occidentale despre ISIS în comparație cu țările din Est. Cercetarea a concluzionat că oamenii văd ISIS ca pe o amenințare, indiferent de unde provin.
3. Analiza Politică
Analizând sentimentul publicului pe rețelele sociale, campaniile politice își pot înțelege punctele forte și punctele slabe și pot răspunde la problemele care contează cel mai mult pentru public. Mai mult, cercetătorii pot prezice rezultatele alegerilor analizând sentimentele față de partidele politice și candidații.
Twitter are o corelație de 94% cu datele sondajelor, ceea ce înseamnă că este foarte consistent în prezicerea alegerilor.
Provocările analizei sentimentelor
1. Ambiguitate
Ambiguitatea se referă la cazurile în care un cuvânt sau o expresie are mai multe semnificații în funcție de contextul înconjurător. De exemplu, cuvântul bolnav poate avea conotații pozitive („Concertul acela a fost bolnav”) sau conotații negative („Sunt bolnav”), în funcție de context.
2. Sarcasm
Detectarea sarcasmului într-un text poate fi o provocare, deoarece persoanele cu stimulul pot folosi cuvinte pozitive pentru a exprima sentimente negative sau invers. De exemplu, textul „Oh, grozav, altă întâlnire” poate fi un comentariu sarcastic în funcție de context.
3. Calitatea datelor
Găsirea unor date de calitate specifice domeniului fără probleme de confidențialitate și securitate a datelor poate fi o provocare. Casarea datelor de pe site-urile de pe rețelele de socializare este întotdeauna o zonă gri. meta a intentat un proces împotriva a două companii BrandTotal și Unimania, pentru că au făcut extensii scraping pentru Facebook împotriva termenilor și politicilor Facebook.
4. Emoji-uri
Emoji-urile sunt din ce în ce mai folosite pentru a exprima emoții în conversații pe aplicațiile de rețele sociale. Dar interpretarea emoji-urilor este subiectivă și depinde de context. Majoritatea practicienilor elimină emoji-urile din text, ceea ce poate să nu fie cea mai bună opțiune în unele cazuri. Prin urmare, devine dificil să analizăm holistic sentimentul textului.
Analiza stării sentimentelor în 2023 și mai departe!
Modelele de limbaj mari, cum ar fi BERT și GPT, au obținut rezultate de ultimă generație în multe sarcini NLP. Cercetătorii folosesc încorporarea emoji și Arhitectură de auto-atenție cu mai multe capete pentru a aborda provocarea emoji-urilor și respectiv sarcasmului din text. În timp, astfel de tehnici vor obține o precizie, scalabilitate și viteză mai bune.
Pentru mai mult conținut legat de AI, vizitați uniţi.ai.
