AI 101
Руководство для начинающих по анализу настроений в 2023 году
Люди — разумные существа; мы испытываем эмоции, ощущения и чувства 90% времени. Анализ настроений становится все более важным для исследователей, предприятий и организаций, чтобы понять отзывы клиентов и определить области для улучшения. Он имеет различные приложения, но также сталкивается с некоторыми проблемами.
Чувство относится к мыслям, взглядам и отношениям, удерживаемым или выражаемым, мотивированным эмоциями. Например, сегодня большинство людей просто заходят в социальные сети, чтобы выразить свои чувства в таком контенте, как твит. Следовательно, исследователи интеллектуального анализа текста работают над анализом настроений в социальных сетях, чтобы понять общественное мнение, предсказать тенденции и улучшить качество обслуживания клиентов.
Давайте подробно обсудим анализ настроений ниже.
Что такое анализ настроений?
Обработка естественного языка Метод (НЛП) для анализа текстовых данных, таких как отзывы клиентов, для понимания эмоций, стоящих за текстом, и классификации их как положительных, отрицательных или нейтральных называется анализом настроений.
Объем текстовых данных, которыми обмениваются в Интернете, огромен. Больше, чем 500 млн ежедневно делятся твитами с настроениями и мнениями. Развивая способность анализировать эти большие объемы, разнообразные и высокоскоростные данные, организации могут принимать решения на основе данных.
Существует три основных типа анализа настроений:
1. Мультимодальный анализ настроений
Это тип анализа настроений, в котором мы рассматриваем несколько режимов данных, таких как видео, аудио и текст, для анализа эмоций, выраженных в контенте. Учитывая визуальные и слуховые сигналы, такие как выражение лица, тон голоса дает широкий спектр чувств.
2. Анализ настроений на основе аспектов
Аспектный анализ включает методы НЛП для анализа и извлечения эмоций и мнений, связанных с конкретными аспектами или особенностями продуктов и услуг. Например, в обзоре ресторана исследователи могут извлечь чувства, связанные с едой, обслуживанием, атмосферой и т. д.
3. Многоязычный анализ настроений
Каждый язык имеет свою грамматику, синтаксис и словарный запас. Чувство выражается по-разному в каждом языке. В многоязычном анализе тональности каждый язык специально обучен для извлечения тональности анализируемого текста.
Какие инструменты вы можете использовать для анализа настроений?
При анализе настроений мы собираем данные (отзывы клиентов, сообщения в социальных сетях, комментарии и т. д.), предварительно обрабатываем их (удаляем ненужный текст, токенизируем, помечаем POS-терминалом, формируем/лемматизируем), извлекаем признаки (преобразовываем слова в числа для моделирования), и классифицируйте текст как положительный, отрицательный или нейтральный.
Различный Библиотеки Python а имеющиеся в продаже инструменты облегчают процесс анализа настроений, а именно:
1. Библиотеки Python
NLTK (Natural Language Toolkit) — это широко используемая библиотека обработки текста для анализа настроений. Различные другие библиотеки, такие как Vader (Valence Aware Dictionary и sEntiment Reasoner) и TextBlob, построены поверх NLTK.
БЕРТ (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей) — это мощная модель языкового представления, которая показала самые современные результаты во многих задачах НЛП.
2. Коммерчески доступные инструменты
Разработчики и предприятия могут использовать множество коммерчески доступных инструментов для своих приложений. Эти инструменты можно настраивать, поэтому методы предварительной обработки и моделирования можно адаптировать к конкретным потребностям. Популярными средствами являются:
IBM Watson NLU — это облачная служба, которая помогает с анализом текста, например анализом тональности. Он поддерживает несколько языков и использует глубокое обучение для определения настроений.
API естественного языка Google может выполнять различные задачи НЛП. API использует машинное обучение и предварительно обученные модели для определения настроений и оценок.
Приложения анализа настроений
1. Управление клиентским опытом (CEM)
Извлечение и анализ настроений клиентов из отзывов и отзывов для улучшения продуктов и услуг называется управлением клиентским опытом. Проще говоря, CEM, используя анализ настроений, может повысить удовлетворенность клиентов, что, в свою очередь, увеличит доход. И когда клиенты довольны, 72% из них поделятся своим опытом с другими.
2. Анализ социальных сетей
О нас 65% населения мира пользуется социальными сетями. Сегодня мы можем найти настроения и мнения людей о любом значимом событии. Исследователи могут оценивать общественное мнение, собирая данные о конкретных событиях.
Например, было проведено исследование, чтобы сравнить взгляды людей в западных странах на ИГИЛ по сравнению с восточными странами. Исследование пришло к выводу, что люди рассматривают ИГИЛ как угрозу независимо от того, откуда они.
3. Политический анализ
Анализируя общественные настроения в социальных сетях, политические кампании могут понять их сильные и слабые стороны и ответить на вопросы, наиболее важные для общественности. Более того, исследователи могут прогнозировать результаты выборов, анализируя настроения в отношении политических партий и кандидатов.
Твиттер имеет корреляцию 94% с данными опросов, а это означает, что он очень последователен в прогнозировании выборов.
Проблемы анализа настроений
1. неоднозначность
Неоднозначность относится к случаям, когда слово или выражение имеет несколько значений в зависимости от окружающего контекста. Например, слово «больной» может иметь положительную коннотацию («Этот концерт был отвратительным») или негативную коннотацию («Я болен») в зависимости от контекста.
2. Сарказм
Обнаружение сарказма в тексте может быть сложной задачей, потому что люди со стимулом могут использовать положительные слова для выражения негативных чувств или наоборот. Например, текст «О, отлично, еще одна встреча» может быть саркастическим комментарием в зависимости от контекста.
3. Качество данных
Поиск качественных данных по конкретной предметной области без проблем с конфиденциальностью и безопасностью данных может быть сложной задачей. Удаление данных с веб-сайтов социальных сетей всегда является серой зоной. Мета подал иск против двух компаний BrandTotal и Unimania за создание расширений для парсинга для Facebook в нарушение условий и политики Facebook.
4. Смайлы
Смайлики все чаще используются для выражения эмоций в разговорах в социальных сетях. Но интерпретация смайликов субъективна и зависит от контекста. Большинство практикующих удаляют смайлики из текста, что в некоторых случаях может быть не лучшим вариантом. Следовательно, становится трудно проанализировать настроение текста целостно.
Анализ настроений в 2023 году и далее!
Большие языковые модели, такие как BERT и GPT, позволили достичь самых современных результатов во многих задачах НЛП. Исследователи используют встраивание эмодзи и Архитектура самообслуживания с несколькими головками для решения проблемы смайликов и сарказма в тексте соответственно. Со временем такие методы позволят добиться большей точности, масштабируемости и скорости.
Для получения дополнительной информации, связанной с ИИ, посетите объединить.ай.
