UA 101
Një udhëzues fillestar për analizën e ndjenjave në 2023
Njerëzit janë qenie të ndjeshme; ne përjetojmë emocione, ndjesi dhe ndjenja 90% të kohës. Analiza e ndjenjave po bëhet gjithnjë e më e rëndësishme për studiuesit, bizneset dhe organizatat për të kuptuar reagimet e klientëve dhe për të identifikuar fushat e përmirësimit. Ka aplikime të ndryshme, por gjithashtu përballet me disa sfida.
Ndjenja i referohet mendimeve, pikëpamjeve dhe qëndrimeve – të mbajtura ose të shprehura – të motivuara nga emocionet. Për shembull, shumica e njerëzve sot hyjnë në mediat sociale për të shprehur ndjenjat e tyre në përmbajtje të tilla si një cicërimë. Prandaj, studiuesit e minierave të tekstit punojnë në analizën e ndjenjave të mediave sociale për të kuptuar opinionin publik, për të parashikuar tendencat dhe për të përmirësuar përvojën e klientit.
Le të diskutojmë analizën e ndjenjave në detaje më poshtë.
Çfarë është analiza e ndjenjës?
Përpunimi i gjuhës natyrore Teknika (NLP) për të analizuar të dhënat tekstuale, të tilla si vlerësimet e klientëve, për të kuptuar emocionet pas tekstit dhe për ta klasifikuar atë si pozitive, negative ose neutrale quhet analiza e sentimentit.
Sasia e të dhënave tekstuale të ndara në internet është e madhe. Me shume se 500 milion tweet-et ndahen çdo ditë me ndjenja dhe opinione. Duke zhvilluar kapacitetin për të analizuar këto të dhëna me volum të lartë, me shumëllojshmëri të lartë dhe me shpejtësi të lartë, organizatat mund të marrin vendime të bazuara në të dhëna.
Ekzistojnë tre lloje kryesore të analizës së ndjenjave:
1. Analiza e ndjenjave multimodale
Është një lloj analize ndjenjash në të cilën ne konsiderojmë mënyra të shumta të dhënash, si video, audio dhe tekst, për të analizuar emocionet e shprehura në përmbajtje. Duke marrë parasysh shenjat vizuale dhe dëgjimore si shprehjet e fytyrës, toni i zërit jep një spektër të gjerë ndjenjash.
2. Analiza e ndjenjave e bazuar në aspekt
Analiza e bazuar në aspekt përfshin metoda NLP për të analizuar dhe nxjerrë emocione dhe opinione në lidhje me aspekte ose veçori specifike të produkteve dhe shërbimeve. Për shembull, në një rishikim të restorantit, studiuesit mund të nxjerrin ndjenja që lidhen me ushqimin, shërbimin, ambientin, etj.
3. Analiza shumëgjuhëshe e ndjenjave
Çdo gjuhë ka një gramatikë, sintaksë dhe fjalor të ndryshëm. Ndjenja shprehet ndryshe në secilën gjuhë. Në analizën e ndjenjave shumëgjuhëshe, çdo gjuhë është trajnuar në mënyrë specifike për të nxjerrë ndjenjën e tekstit që analizohet.
Çfarë mjetesh mund të përdorni për analizën e ndjenjave?
Në analizën e ndjenjave, ne mbledhim të dhënat (vlerësimet e klientëve, postimet e mediave sociale, komentet, etj.), i përpunojmë ato paraprakisht (heqim tekstin e padëshiruar, tokenizimin, etiketimin e POS-it, rrjedhën/lemmatizimin), nxjerrim veçori (konvertimi i fjalëve në numra për modelim). dhe klasifikoni tekstin si pozitiv, negativ ose neutral.
Të ndryshme Bibliotekat Python dhe mjetet e disponueshme komerciale lehtësojnë procesin e analizimit të ndjenjave, i cili është si më poshtë:
1. Bibliotekat e Python
NLTK (Natural Language Toolkit) është biblioteka e përdorur gjerësisht për përpunimin e tekstit për analizën e ndjenjave. Biblioteka të tjera të ndryshme si Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) dhe TextBlob janë ndërtuar në krye të NLTK.
BERTI (Përfaqësimet e koduesit dydrejtues nga transformatorët) është një model i fuqishëm i përfaqësimit të gjuhës që ka treguar rezultate më të fundit në shumë detyra NLP.
2. Mjetet e disponueshme në treg
Zhvilluesit dhe bizneset mund të përdorin shumë mjete komerciale të disponueshme për aplikacionet e tyre. Këto mjete janë të personalizueshme, kështu që teknikat e parapërpunimit dhe modelimit mund të përshtaten për nevojat specifike. Mjetet e njohura janë:
IBM Watson NLU është një shërbim i bazuar në renë kompjuterike që ndihmon me analitikën e tekstit, siç është analiza e ndjenjave. Ai mbështet shumë gjuhë dhe përdor të mësuarit e thellë për të identifikuar ndjenjat.
API-ja e gjuhës natyrore e Google mund të kryejë detyra të ndryshme NLP. API përdor mësimin e makinerive dhe modele të trajnuara paraprakisht për të ofruar rezultate të ndjeshmërisë dhe madhësisë.
Aplikimet e analizës së ndjenjave
1. Menaxhimi i përvojës së klientit (CEM)
Nxjerrja dhe analizimi i ndjenjave të klientëve nga komentet dhe rishikimet për të përmirësuar produktet dhe shërbimet quhet menaxhim i përvojës së klientit. E thënë thjesht, CEM – duke përdorur analizën e ndjenjave – mund të rrisë kënaqësinë e klientit që nga ana tjetër rrit të ardhurat. Dhe kur klientët janë të kënaqur, 72% prej tyre do të ndajnë përvojën e tyre me të tjerët.
2. Analiza e mediave sociale
Rreth Nesh 65% e popullsisë së botës përdor mediat sociale. Sot, ne mund të gjejmë ndjenjat dhe opinionet e njerëzve për çdo ngjarje të rëndësishme. Studiuesit mund të vlerësojnë opinionin publik duke mbledhur të dhëna për ngjarje specifike.
Për shembull, një studim u krye për të krahasuar se çfarë pikëpamjesh kanë njerëzit në vendet perëndimore për ISIS-in në krahasim me vendet lindore. Hulumtimi arriti në përfundimin se njerëzit e shohin ISIS-in si një kërcënim, pavarësisht se nga janë.
3. Analiza Politike
Duke analizuar ndjenjat publike në mediat sociale, fushatat politike mund të kuptojnë pikat e forta dhe të dobëta të tyre dhe t'i përgjigjen çështjeve që kanë më shumë rëndësi për publikun. Për më tepër, studiuesit mund të parashikojnë rezultatet e zgjedhjeve duke analizuar ndjenjat ndaj partive politike dhe kandidatëve.
Twitter ka një korrelacion 94% me të dhënat e sondazheve, që do të thotë se është shumë konsistent në parashikimin e zgjedhjeve.
Sfidat e analizës së ndjenjave
1. Paqartësi
Paqartësia i referohet rasteve kur një fjalë ose shprehje ka kuptime të shumëfishta bazuar në kontekstin përreth. Për shembull, fjala i sëmurë mund të ketë konotacione pozitive ("Ai koncert ishte i sëmurë") ose konotacione negative ("Unë jam i sëmurë"), në varësi të kontekstit.
2. Sarkazma
Zbulimi i sarkazmës në një tekst mund të jetë sfidues sepse njerëzit me stimul mund të përdorin fjalë pozitive për të shprehur ndjenja negative ose anasjelltas. Për shembull, teksti "Oh mirë, një takim tjetër" mund të jetë një koment sarkastik në varësi të kontekstit.
3. Cilësia e të dhënave
Gjetja e të dhënave cilësore specifike për domenin pa shqetësime për privatësinë dhe sigurinë e të dhënave mund të jetë sfiduese. Heqja e të dhënave nga faqet e internetit të mediave sociale është gjithmonë një zonë gri. Meta ngriti një padi kundër dy kompanive BrandTotal dhe Unimania, për bërjen e shtesave për Facebook kundër kushteve dhe politikave të Facebook.
4. Emoji
Emoji-të po përdoren gjithnjë e më shumë për të shprehur emocionet në biseda në aplikacionet e mediave sociale. Por interpretimi i emoji-ve është subjektiv dhe i varur nga konteksti. Shumica e praktikuesve heqin emoji nga teksti, që mund të mos jetë alternativa më e mirë në disa raste. Prandaj, bëhet e vështirë të analizohet ndjenja e tekstit në mënyrë holistike.
Analiza e gjendjes së ndjenjave në 2023 dhe përtej!
Modele të mëdha gjuhësore si BERT dhe GPT kanë arritur rezultate më të avancuara në shumë detyra NLP. Studiuesit po përdorin ngulitjen e emoji-ve dhe Arkitekturë e Vetë-Vëmendjes me Shumë Koka për të adresuar respektivisht sfidën e emoji-ve dhe sarkazmës në tekst. Me kalimin e kohës, teknika të tilla do të arrijnë saktësi, shkallëzim dhe shpejtësi më të mirë.
Për më shumë përmbajtje të lidhura me AI, vizitoni bashkohen.ai.
