Основы ИИ
Руководство для начинающих по анализу настроений в 2023 году
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
Люди являются чувствительными существами; мы испытываем эмоции, ощущения и чувства 90% времени. Анализ настроений становится все более важным для исследователей, бизнеса и организаций, чтобы понять обратную связь клиентов и выявить области для улучшения. У него есть различные применения, но он также сталкивается с некоторыми проблемами.
Настроение относится к мыслям, взглядам и отношениям – которые держат или выражают – мотивированные эмоциями. Например, большинство людей сегодня просто заходят в социальные сети, чтобы выразить свои настроения в контенте, таком как твит. Поэтому исследователи текстового анализа работают над анализом настроений в социальных сетях, чтобы понять общественное мнение, предсказать тенденции и улучшить опыт клиентов.
Давайте обсудим анализ настроений более подробно ниже.
Что такое анализ настроений?
Natural Language Processing (NLP) – это техника для анализа текстовых данных, таких как отзывы клиентов, чтобы понять эмоцию, стоящую за текстом, и классифицировать ее как положительную, отрицательную или нейтральную, называется анализом настроений.
Количество текстовых данных, обмениваемых в Интернете, огромно. Более 500 миллионов твитов обмениваются ежедневно с настроениями и мнениями. Разработав способность анализировать эти высокообъемные, высокоразнообразные и высокоскоростные данные, организации могут принимать обоснованные решения.
Существует три основных типа анализа настроений:
1. Мультимодальный анализ настроений
Это тип анализа настроений, при котором мы рассматриваем несколько режимов данных, таких как видео, аудио и текст, чтобы проанализировать эмоции, выраженные в контенте. Учет визуальных и слуховых сигналов, таких как выражения лица, тон голоса, дает широкий спектр настроений.
2. Анализ настроений на основе аспектов
Анализ на основе аспектов включает методы NLP для анализа и извлечения эмоций и мнений, связанных с конкретными аспектами или функциями продуктов и услуг. Например, в отзыве о ресторане исследователи могут извлечь настроения, связанные с едой, обслуживанием, атмосферой и т. д.
3. Мультимодальный анализ настроений
Каждый язык имеет разную грамматику, синтаксис и словарь. Настроение выражается по-разному на каждом языке. При мультимодальном анализе настроений каждый язык специально обучен для извлечения настроения текста, который анализируется.
Какие инструменты можно использовать для анализа настроений?
При анализе настроений мы собираем данные (отзывы клиентов, посты в социальных сетях, комментарии и т. д.), предварительно обрабатываем их (удаляем ненужный текст, токенизацию, POS-тегирование, стемминг/лемматизацию), извлекаем функции (преобразуем слова в числа для моделирования) и классифицируем текст как положительный, отрицательный или нейтральный.
Различные Python-библиотеки и коммерчески доступные инструменты облегчают процесс анализа настроений, который следующий:
1. Python-библиотеки
NLTK (Natural Language Toolkit) – это широко используемая библиотека для обработки текста для анализа настроений. Различные другие библиотеки, такие как Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) и TextBlob, построены на основе NLTK.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – это мощная модель представления языка, которая показала результаты на уровне состояния искусства на многих задачах NLP.
2. Коммерчески доступные инструменты
Разработчики и бизнес могут использовать многие коммерчески доступные инструменты для своих приложений. Эти инструменты настраиваемы, поэтому методы предварительной обработки и моделирования можно адаптировать к конкретным потребностям. Популярные инструменты:
IBM Watson NLU – это облачная служба, которая помогает с текстовым анализом, таким как анализ настроений. Она поддерживает несколько языков и использует глубокое обучение для выявления настроений.
API Google Natural Language может выполнять различные задачи NLP. API использует машинное обучение и предварительно обученные модели для предоставления оценок настроений и величины.
Применения анализа настроений
1. Управление опытом клиентов (CEM)
Извлечение и анализ настроений клиентов из обратной связи и отзывов для улучшения продуктов и услуг называется управлением опытом клиентов. Просто говоря, CEM – с помощью анализа настроений – может улучшить удовлетворенность клиентов, что в свою очередь увеличивает доход. И когда клиенты удовлетворены, 72% из них будут делиться своим опытом с другими.
2. Анализ социальных сетей
Около 65% населения мира использует социальные сети. Сегодня мы можем найти настроения и мнения людей о любом значимом событии. Исследователи могут оценить общественное мнение, собирая данные о конкретных событиях.
Например, было проведено исследование, чтобы сравнить, какие взгляды люди в западных странах имеют на ИГИЛ по сравнению с восточными странами. Исследование показало, что люди рассматривают ИГИЛ как угрозу, независимо от того, откуда они.
3. Политический анализ
Анализируя общественное настроение в социальных сетях, политические кампании могут понять свои сильные и слабые стороны и реагировать на вопросы, которые наиболее важны для общества. Кроме того, исследователи могут предсказать результаты выборов, анализируя настроения по отношению к политическим партиям и кандидатам.
Twitter имеет 94% корреляцию с данными опросов, что означает, что он очень последователен в предсказании выборов.
Проблемы анализа настроений
1. Неоднозначность
Неоднозначность относится к случаям, когда слово или выражение имеет несколько значений на основе окружающего контекста. Например, слово “больной” может иметь положительные коннотации (“Этот концерт был больным”) или отрицательные коннотации (“Я болен”), в зависимости от контекста.
2. Сарказм
Обнаружение сарказма в тексте может быть сложной задачей, поскольку люди с раздражением могут использовать положительные слова, чтобы выразить отрицательные настроения или наоборот. Например, текст “О, отлично, еще одно совещание” может быть саркастическим комментарием, в зависимости от контекста.
3. Качество данных
Поиск качественных доменных данных без проблем с конфиденциальностью и безопасностью данных может быть сложной задачей. Сбор данных из социальных сетей всегда находится в серой зоне. Meta подала в суд на две компании BrandTotal и Unimania за создание расширений для сбора данных для Facebook (META ) против условий и политики Facebook.
4. Эмоции
Эмоции все чаще используются для выражения эмоций в разговорах в социальных сетях. Но интерпретация эмоций субъективна и зависит от контекста. Большинство практиков удаляют эмоции из текста, что может не быть лучшим вариантом в некоторых случаях. Поэтому становится сложно проанализировать настроение текста целостно.
Состояние анализа настроений в 2023 году и далее!
Большие языковые модели, такие как BERT и GPT, показали результаты на уровне состояния искусства на многих задачах NLP. Исследователи используют встроенные эмоции и Многоголовую архитектуру самообратного внимания, чтобы решить проблему эмоций и сарказма в тексте соответственно. Со временем такие методы будут достигать лучшей точности, масштабируемости и скорости.
Для получения дополнительной информации об искусственном интеллекте посетите unite.ai.
