คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความรู้สึกในปี 2023

มนุษย์เป็นสิ่งมีชีวิตที่มีความรู้สึก เราประสบกับอารมณ์ ความรู้สึก และความรู้สึก 90% ของเวลา การวิเคราะห์ความรู้สึกมีความสำคัญมากขึ้นสำหรับนักวิจัย ธุรกิจ และองค์กรในการเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้าและระบุพื้นที่ที่ต้องการปรับปรุง มัน มีการใช้งานหลายอย่าง แต่ก็เผชิญกับความท้าทายบางอย่างเช่นกัน

ความรู้สึกหมายถึงความคิด มุมมอง และทัศนคติ – ถือหรือแสดงออก – มีแรงจูงใจจากอารมณ์ ตัวอย่างเช่น ผู้คนส่วนใหญ่ในปัจจุบันเข้าสู่โซเชียลมีเดียเพื่อแสดงความรู้สึกของตนเองในเนื้อหาต่างๆ เช่น ทวีต ดังนั้น นักวิจัยด้านการทำเหมืองข้อมูลจึงทำงานเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความรู้สึกบนโซเชียลมีเดียเพื่อทำความเข้าใจความคิดเห็นของสาธารณชน คาดการณ์แนวโน้ม และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

มาทำความเข้าใจเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความรู้สึกในรายละเอียดด้านล่าง

การวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เทคนิคในการวิเคราะห์ข้อมูลข้อความ เช่น รีวิวของลูกค้า เพื่อทำความเข้าใจอารมณ์ที่อยู่เบื้องหลังข้อความและจัดประเภทเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลาง เรียกว่าการวิเคราะห์ความรู้สึก

ปริมาณข้อมูลข้อความที่แบ่งปันออนไลน์เป็นจำนวนมาก มากกว่า 500 ล้าน ทวีตที่แบ่งปันรายวันพร้อมความรู้สึกและความคิดเห็น โดยการพัฒนาความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีปริมาณมาก ความหลากหลาย และความเร็วสูง องค์กรสามารถตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล

มีสามประเภทหลักของการวิเคราะห์ความรู้สึก

1. การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบหลายรูปแบบ

เป็นประเภทของการวิเคราะห์ความรู้สึกที่เราพิจารณาหลายรูปแบบของข้อมูล เช่น วิดีโอ เสียง และข้อความ เพื่อวิเคราะห์อารมณ์ที่แสดงออกในเนื้อหา การพิจารณาสัญญาณภาพและเสียง เช่น น้ำเสียงและน้ำเสียงของเสียง ให้พิสัยของความรู้สึกที่กว้างขึ้น

2. การวิเคราะห์ความรู้สึกตามแง่มุม

การวิเคราะห์ตามแง่มุมเกี่ยวข้องกับวิธีการ NLP เพื่อวิเคราะห์และดึงอารมณ์และความคิดเห็นเกี่ยวกับด้านหรือคุณลักษณะเฉพาะของผลิตภัณฑ์และบริการ ตัวอย่างเช่น ในรีวิวร้านอาหาร นักวิจัยสามารถดึงความรู้สึกที่เกี่ยวข้องกับอาหาร บริการ สภาพแวดล้อม เป็นต้น

3. การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบหลายภาษา

ทุกภาษามีไวยากรณ์ สyntaxException และคำศัพท์ที่แตกต่างกัน ความรู้สึกถูกแสดงออกในแต่ละภาษาในแบบที่แตกต่างกัน ในการวิเคราะห์ความรู้สึกแบบหลายภาษา แต่ละภาษาจะได้รับการฝึกฝนโดยเฉพาะเพื่อดึงความรู้สึกของข้อความที่กำลังวิเคราะห์

เครื่องมือที่คุณสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก?

ในการวิเคราะห์ความรู้สึก เราเก็บข้อมูล (รีวิวของลูกค้า โพสต์บนโซเชียลมีเดีย ความคิดเห็น เป็นต้น) ประมวลผลข้อมูล (ลบข้อความที่ไม่จำเป็น การแบ่งคำ การระบุคำหลัก การลดรูปคำ) ดึงคุณลักษณะ (การแปลงคำเป็นตัวเลขสำหรับการสร้างแบบจำลอง) และจัดประเภทข้อความเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลาง

ไลบรารี Python หลายตัวและเครื่องมือที่มีอยู่ในเชิงพาณิชย์ทำให้กระบวนการวิเคราะห์ความรู้สึกง่ายขึ้น ซึ่ง如下

1. ไลบรารี Python

NLTK (Natural Language Toolkit) เป็นไลบรารีการประมวลผลข้อความที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก ไลบรารีอื่นๆ เช่น Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) และ TextBlob ถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของ NLTK

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) เป็นแบบจำลองการแสดงภาษาที่ทรงพลังซึ่งแสดงผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในหลายงาน NLP

2. เครื่องมือที่มีอยู่ในเชิงพาณิชย์

นักพัฒนาและธุรกิจสามารถใช้เครื่องมือที่มีอยู่ในเชิงพาณิชย์สำหรับการใช้งานของตนเอง เครื่องมือเหล่านี้สามารถปรับแต่งได้ ดังนั้นเทคนิคการประมวลผลข้อมูลและแบบจำลองสามารถปรับให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะได้ เครื่องมือที่ได้รับความนิยม ได้แก่

• IBM Watson Natural Language Understanding

IBM Watson NLU เป็นบริการบนคลาวด์ที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อความ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก มันสนับสนุนหลายภาษาและใช้การเรียนรู้ลึกเพื่อระบุความรู้สึก

• Google Cloud Natural Language API

API ภาษาธรรมชาติของ Google สามารถทำงาน NLP หลายอย่างได้ API ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและแบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนมาแล้วเพื่อให้คะแนนความรู้สึกและขนาด

การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ความรู้สึก

1. การจัดการประสบการณ์ลูกค้า (CEM)

การดึงและวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าจากความคิดเห็นและรีวิวเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการเรียกว่าการจัดการประสบการณ์ลูกค้า CEM โดยใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า ซึ่งจะเพิ่มรายได้ และเมื่อลูกค้าพึงพอใจ 72% ของพวกเขาจะแบ่งปันประสบการณ์ของตนเองกับผู้อื่น

2. การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย

เกี่ยวกับ 65% ของประชากรโลกใช้โซเชียลมีเดีย วันนี้ เราสามารถหาความรู้สึกและความคิดเห็นของคนเกี่ยวกับเหตุการณ์สำคัญๆ ได้ นักวิจัยสามารถประเมินความคิดเห็นของสาธารณชนโดยการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับเหตุการณ์เฉพาะ

ตัวอย่างเช่น มีการศึกษาเปรียบเทียบมุมมองของผู้คนในประเทศตะวันตกและตะวันออกเกี่ยวกับ ISIS การวิจัยสรุปว่าผู้คนมองว่า ISIS เป็นภัยคุกคาม ไม่ว่าพวกเขาจะมาจากที่ไหน

3. การวิเคราะห์ทางการเมือง

โดยการวิเคราะห์ความรู้สึกของสาธารณชนบนโซเชียลมีเดีย การรณรงค์ทางการเมืองสามารถเข้าใจจุดแข็งและจุดอ่อนของตนเองและตอบสนองต่อประเด็นที่สำคัญที่สุดสำหรับสาธารณชน นอกจากนี้ นักวิจัยสามารถคาดการณ์ผลการเลือกตั้งโดยการวิเคราะห์ความรู้สึกต่อพรรคการเมืองและผู้สมัคร

Twitter มีความสัมพันธ์ 94% กับข้อมูลการสำรวจ ซึ่งหมายความว่ามันสอดคล้องกับการคาดการณ์การเลือกตั้งอย่างมาก

ความท้าทายของการวิเคราะห์ความรู้สึก

1. ความกำกวม

ความกำกวมหมายถึงกรณีที่คำหรือนิพจน์มีความหมายหลายอย่างขึ้นอยู่กับบริบทที่อยู่รอบๆ ตัวอย่างเช่น คำว่า “sick” สามารถมีความหมายเชิงบวก (“การแสดงคอนเสิร์ตนั้นเจ๋งมาก”) หรือลบ (“ฉันป่วย”) ขึ้นอยู่กับบริบท

2. การใช้เสียงสูง

การตรวจจับเสียงสูงในข้อความสามารถท้าทายได้ เนื่องจากผู้ที่ได้รับแรงบันดาลใจสามารถใช้คำเชิงบวกเพื่อแสดงความรู้สึกเชิงลบหรือในทางกลับกัน ตัวอย่างเช่น ข้อความ “ว้าว อีกการประชุมหนึ่ง” อาจเป็นคำพูดที่ใช้เสียงสูงขึ้นอยู่กับบริบท

3. คุณภาพของข้อมูล

การหาข้อมูลที่มีคุณภาพเฉพาะโดเมนโดยไม่มีข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลสามารถท้าทายได้ การเก็บข้อมูลจากเว็บไซต์โซเชียลมีเดียเป็นเขตสีเทาเสมอ Meta ยื่นฟ้องสองบริษัท BrandTotal และ Unimania สำหรับการสร้างส่วนขยายการเก็บข้อมูลสำหรับ Facebook โดยฝ่าฝืนเงื่อนไขและนโยบายของ Facebook

4. เอมโอท

เอมโอทถูกใช้เพิ่มมากขึ้นในการแสดงอารมณ์ในการสนทนาบนแอปโซเชียลมีเดีย แต่การตีความเอมโอทเป็นเรื่องส่วนตัวและขึ้นอยู่กับบริบท ผู้ปฏิบัติงานส่วนใหญ่ลบเอมโอทออกจากข้อความ ซึ่งอาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดในบางกรณี ดังนั้นจึงยากที่จะวิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความอย่างครอบคลุม

สถานะของการวิเคราะห์ความรู้สึกในปี 2023 และอนาคต!

แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ เช่น BERT และ GPT ได้แสดงผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในหลายงาน NLP นักวิจัยกำลังใช้การฝังตัวของเอมโอทและ สถาปัตยกรรมการดูแลตนเองแบบหลายหัว เพื่อแก้ไขความท้าทายของเอมโอทและเสียงสูงในข้อความตามลำดับ เมื่อเวลาผ่านไป เทคนิคเหล่านี้จะบรรลุความแม่นยำ ความสามารถในการปรับขนาด และความเร็วที่ดีขึ้น

สำหรับเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับ AI เพิ่มเติม โปรดเยี่ยมชม unite.ai