AI 101
En nybörjarguide till sentimentanalys 2023
Människor är känsliga varelser; vi upplever känslor, sensationer och känslor 90% av tiden. Sentimentanalys blir allt viktigare för forskare, företag och organisationer för att förstå kundfeedback och identifiera områden för förbättring. Det har olika tillämpningar, men det står också inför vissa utmaningar.
Sentiment hänvisar till tankar, åsikter och attityder – antingen de hålls eller uttrycks – som motiveras av känslor. Till exempel går de flesta människor idag bara in på sociala medier för att uttrycka sina åsikter i innehåll som en tweet. Därför arbetar forskare inom textminering med sociala medier-sentimentanalys för att förstå allmänna åsikter, förutsäga trender och förbättra kundupplevelsen.
Låt oss diskutera sentimentanalys i detalj nedan.
Vad är sentimentanalys?
Natural Language Processing (NLP) -teknik för att analysera textdata, såsom kundrecensioner, för att förstå känslan bakom texten och klassificera den som positiv, negativ eller neutral kallas sentimentanalys.
Mängden textdata som delas online är enorm. Mer än 500 miljoner tweets delas varje dag med åsikter och känslor. Genom att utveckla förmågan att analysera denna högvolyms-, högvariations- och höghastighetsdata kan organisationer fatta datadrivna beslut.
Det finns tre huvudtyper av sentimentanalys:
1. Multimodal Sentimentanalys
Det är en typ av sentimentanalys där vi överväger flera dataformat, såsom video, ljud och text, för att analysera känslorna som uttrycks i innehållet. Att överväga visuella och auditiva signaler som ansiktsuttryck, tonfall ger en bred spektrum av känslor.
2. Aspektbaserad Sentimentanalys
Aspektbaserad analys innefattar NLP-metoder för att analysera och extrahera känslor och åsikter som är relaterade till specifika aspekter eller funktioner i produkter och tjänster. Till exempel kan forskare i en restaurangrecension extrahera känslor som är relaterade till mat, service, atmosfär etc.
3. Multispråkig Sentimentanalys
Varje språk har en annan grammatik, syntax och ordförråd. Känslan uttrycks på ett annat sätt i varje språk. I multispråkig sentimentanalys tränas varje språk specifikt för att extrahera känslan i den analyserade texten.
Vilka verktyg kan du använda för sentimentanalys?
I sentimentanalys samlar vi in data (kundrecensioner, sociala medieinlägg, kommentarer etc.), förbearbetar den (ta bort oönskad text, tokenisering, POS-tagging, stamning/lemmatisering), extraherar funktioner (omvandlar ord till siffror för modellering) och klassificerar texten som antingen positiv, negativ eller neutral.
Olika Python-bibliotek och kommersiellt tillgängliga verktyg underlättar processen att analysera känslor, som följer:
1. Python-bibliotek
NLTK (Natural Language Toolkit) är det mest använda textbehandlingsbiblioteket för sentimentanalys. Andra bibliotek som Vader (Valence Aware Dictionary och sEntiment Reasoner) och TextBlob är byggda ovanpå NLTK.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) är en kraftfull språkmodell som har visat state-of-the-art-resultat på många NLP-uppgifter.
2. Kommersiellt tillgängliga verktyg
Utvecklare och företag kan använda många kommersiellt tillgängliga verktyg för sina applikationer. Dessa verktyg är anpassningsbara, så förbearbetnings- och modelleringsmetoder kan anpassas till specifika behov. Populära verktyg är:
IBM Watson NLU är en molnbaserad tjänst som hjälper till med textanalys, såsom sentimentanalys. Den stöder flera språk och använder djupinlärning för att identifiera känslor.
Googles Natural Language API kan utföra olika NLP-uppgifter. API:et använder maskinlärning och förtränade modeller för att tillhandahålla känslor och magnitudpoäng.
Tillämpningar av sentimentanalys
1. Kundupplevelsehantering (CEM)
Att extrahera och analysera kunders känslor från feedback och recensioner för att förbättra produkter och tjänster kallas kundupplevelsehantering. Uttryckt enkelt, CEM – med hjälp av sentimentanalys – kan förbättra kundtillfredsställelse, vilket i sin tur ökar intäkterna. Och när kunder är nöjda, 72% av dem kommer att dela sin upplevelse med andra.
2. Sociala medieanalyser
Ungefär 65% av världens befolkning använder sociala medier. Idag kan vi hitta åsikter och känslor om människor om alla betydande händelser. Forskare kan bedöma allmänna åsikter genom att samla in data om specifika händelser.
Till exempel genomfördes en studie för att jämföra vad människor i västländer tycker om ISIS jämfört med östländer. Forskningen visade att människor ser ISIS som ett hot oavsett var de kommer från.
3. Politisk analys
Genom att analysera allmänna känslor på sociala medier kan politiska kampanjer förstå sina styrkor och svagheter och svara på de frågor som är viktigast för allmänheten. Dessutom kan forskare förutsäga valresultat genom att analysera känslor mot politiska partier och kandidater.
Twitter har en 94% korrelation med opinionsdata, vilket innebär att det är mycket konsekvent i förutsägelsen av val.
Utmaningar med sentimentanalys
1. Tvetydighet
Tvetydighet hänvisar till situationer där ett ord eller uttryck har flera betydelser beroende på den omgivande kontexten. Till exempel kan ordet “sjuk” ha positiva konnotationer (“Den där konserten var sjuk”) eller negativa konnotationer (“Jag är sjuk”), beroende på kontexten.
2. Sarcasm
Att upptäcka sarkasm i en text kan vara utmanande eftersom människor med stimulus kan använda positiva ord för att uttrycka negativa känslor eller vice versa. Till exempel kan texten “Oh, vilken underbar möte” vara en sarkastisk kommentar beroende på kontexten.
3. Datakvalitet
Att hitta kvalitetsdata som är specifika för domänen och som inte har några dataprivata eller säkerhetsproblem kan vara utmanande. Att skrapa data från sociala medier är alltid en gråzon. Meta stämde två företag, BrandTotal och Unimania, för att ha skapat skrapnings-tillägg för Facebook mot Facebooks villkor och policy.
4. Emojis
Emojis används alltmer för att uttrycka känslor i samtal på sociala medier. Men tolkningen av emojis är subjektiv och kontextberoende. De flesta praktiker tar bort emojis från texten, vilket kanske inte är det bästa alternativet i vissa fall. Därför kan det bli svårt att analysera textens känsla i sin helhet.
Läget för sentimentanalys 2023 och framåt!
Stora språkmodeller som BERT och GPT har uppnått state-of-the-art-resultat på många NLP-uppgifter. Forskare använder emoji-inbäddning och Multi-Head Self-Attention Architecture för att hantera utmaningen med emojis och sarkasm i texten, respectively. Med tiden kommer sådana tekniker att uppnå bättre noggrannhet, skalbarhet och hastighet.
För mer AI-relaterat innehåll, besök unite.ai.
