AI 101
Sprievodca analýzou sentimentu pre začiatočníkov v roku 2023
Ľudia sú cítiace bytosti; prežívame emócie, vnemy a pocity 90% času. Analýza sentimentu sa stáva čoraz dôležitejšou pre výskumníkov, podniky a organizácie, aby pochopili spätnú väzbu od zákazníkov a identifikovali oblasti zlepšenia. Má rôzne aplikácie, no čelí aj niektorým výzvam.
Sentiment sa vzťahuje na myšlienky, názory a postoje – zastávané alebo vyjadrené – motivované emóciami. Napríklad väčšina ľudí sa dnes dostane na sociálne médiá, aby vyjadrili svoje pocity v obsahu, ako je tweet. Výskumníci v oblasti textovej ťažby preto pracujú na analýze sentimentu sociálnych médií, aby pochopili verejnú mienku, predpovedali trendy a zlepšili skúsenosti zákazníkov.
Analýzu sentimentu si podrobnejšie rozoberieme nižšie.
Čo je analýza sentimentu?
Spracovanie prirodzeného jazyka Technika (NLP) na analýzu textových údajov, ako sú recenzie zákazníkov, s cieľom pochopiť emócie za textom a klasifikovať ich ako pozitívne, negatívne alebo neutrálne, sa nazýva analýza sentimentu.
Množstvo textových údajov zdieľaných online je obrovské. Viac ako 500 miliónov tweety sú denne zdieľané s pocitmi a názormi. Rozvojom kapacity na analýzu týchto veľkoobjemových, rôznorodých a vysokorýchlostných údajov môžu organizácie robiť rozhodnutia založené na údajoch.
Existujú tri hlavné typy analýzy sentimentu:
1. Multimodálna analýza sentimentu
Ide o typ analýzy sentimentu, pri ktorej analyzujeme emócie vyjadrené v obsahu, pričom zvažujeme viacero dátových režimov, ako je video, zvuk a text. Vzhľadom na vizuálne a sluchové podnety, ako sú výrazy tváre, tón hlasu poskytuje široké spektrum pocitov.
2. Analýza sentimentu založená na aspektoch
Analýza založená na aspektoch zahŕňa metódy NLP na analýzu a extrakciu emócií a názorov týkajúcich sa špecifických aspektov alebo vlastností produktov a služieb. Napríklad v recenzii reštaurácie môžu výskumníci extrahovať pocity súvisiace s jedlom, službami, atmosférou atď.
3. Viacjazyčná analýza sentimentu
Každý jazyk má inú gramatiku, syntax a slovnú zásobu. Sentiment sa v každom jazyku prejavuje inak. Vo viacjazyčnej analýze sentimentu je každý jazyk špeciálne vyškolený na extrahovanie sentimentu analyzovaného textu.
Aké nástroje môžete použiť na analýzu sentimentu?
Pri analýze sentimentu zhromažďujeme údaje (recenzie zákazníkov, príspevky na sociálnych médiách, komentáre atď.), predbežne ich spracovávame (odstránenie nežiaduceho textu, tokenizácia, označovanie POS, stemming/lemmatizácia), extrahujeme funkcie (prevod slov na čísla pre modelovanie), a klasifikovať text ako pozitívny, negatívny alebo neutrálny.
Rôzny Knižnice Pythonu a komerčne dostupné nástroje uľahčujú proces analýzy sentimentu, ktorý je nasledujúci:
1. Knižnice Python
NLTK (Natural Language Toolkit) je široko používaná knižnica na spracovanie textu na analýzu sentimentu. Rôzne ďalšie knižnice ako Vader (Valence Aware Dictionary a sEntiment Reasoner) a TextBlob sú postavené na NLTK.
BERTI (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je výkonný model jazykovej reprezentácie, ktorý ukázal najmodernejšie výsledky v mnohých úlohách NLP.
2. Komerčne dostupné nástroje
Vývojári a firmy môžu pre svoje aplikácie využívať mnohé komerčne dostupné nástroje. Tieto nástroje sú prispôsobiteľné, takže techniky predbežného spracovania a modelovania môžu byť prispôsobené špecifickým potrebám. Populárne nástroje sú:
IBM Watson NLU je cloudová služba, ktorá pomáha s analýzou textu, ako je napríklad analýza sentimentu. Podporuje viacero jazykov a využíva hlboké učenie na identifikáciu pocitov.
Rozhranie Google Natural Language API môže vykonávať rôzne úlohy NLP. Rozhranie API využíva strojové učenie a vopred trénované modely na poskytovanie skóre sentimentu a veľkosti.
Aplikácie analýzy sentimentu
1. Riadenie zákazníckej skúsenosti (CEM)
Extrahovanie a analýza pocitov zákazníkov zo spätnej väzby a recenzií na zlepšenie produktov a služieb sa nazýva správa zákazníckej skúsenosti. Zjednodušene povedané, CEM – pomocou analýzy sentimentu – môže zvýšiť spokojnosť zákazníkov, čo následne zvyšuje výnosy. A keď sú zákazníci spokojní, 72% z nich sa podelia o svoje skúsenosti s ostatnými.
2. Analýza sociálnych médií
O nás 65% svetovej populácie používa sociálne médiá. Dnes môžeme nájsť pocity a názory ľudí na akúkoľvek významnú udalosť. Výskumníci môžu hodnotiť verejnú mienku zhromažďovaním údajov o konkrétnych udalostiach.
Napríklad bola vykonaná štúdia s cieľom porovnať, aké názory majú ľudia v západných krajinách na ISIS v porovnaní s východnými krajinami. Výskum dospel k záveru, že ľudia považujú ISIS za hrozbu bez ohľadu na to, odkiaľ sú.
3. Politická analýza
Analýzou nálady verejnosti na sociálnych médiách môžu politické kampane pochopiť ich silné a slabé stránky a reagovať na problémy, ktoré sú pre verejnosť najdôležitejšie. Okrem toho môžu výskumníci predpovedať výsledky volieb analýzou nálady voči politickým stranám a kandidátom.
Twitter má 94% koreláciu s údajmi z prieskumov, čo znamená, že je veľmi konzistentný pri predpovedaní volieb.
Výzvy analýzy sentimentu
1. Nejednoznačnosť
Nejednoznačnosť sa vzťahuje na prípady, keď má slovo alebo výraz viacero významov na základe okolitého kontextu. Napríklad slovo chorý môže mať pozitívne konotácie („Ten koncert bol chorý“) alebo negatívne („Som chorý“), v závislosti od kontextu.
2. Sarkazmus
Detekcia sarkazmu v texte môže byť náročná, pretože ľudia s podnetom môžu použiť pozitívne slová na vyjadrenie negatívnych nálad alebo naopak. Napríklad text „Super, ďalšie stretnutie“ môže byť sarkastický komentár v závislosti od kontextu.
3. Kvalita údajov
Nájsť kvalitné údaje špecifické pre danú doménu bez obáv o súkromie a bezpečnosť môže byť náročné. Odstraňovanie údajov z webových stránok sociálnych médií je vždy šedou zónou. meta podala žalobu proti dvom spoločnostiam BrandTotal a Unimania za to, že vytvorili rozšírenia na zoškrabovanie pre Facebook v rozpore s podmienkami a zásadami Facebooku.
4. Emoji
Emoji sa čoraz častejšie používajú na vyjadrenie emócií v konverzácii v aplikáciách sociálnych médií. Interpretácia emotikonov je však subjektívna a závisí od kontextu. Väčšina praktizujúcich odstraňuje emotikony z textu, čo v niektorých prípadoch nemusí byť najlepšou voľbou. Preto je ťažké analyzovať sentiment textu holisticky.
Analýza stavu sentimentu v roku 2023 a neskôr!
Veľké jazykové modely ako BERT a GPT dosiahli v mnohých úlohách NLP najmodernejšie výsledky. Výskumníci používajú vkladanie emodži a Architektúra sebapozorovania s viacerými hlavami riešiť výzvu emoji a sarkazmu v texte, resp. Postupom času takéto techniky dosiahnu lepšiu presnosť, škálovateľnosť a rýchlosť.
Pre viac obsahu súvisiaceho s AI navštívte zjednotiť.ai.
