Yapay Zekâ 101
2023’te Duygu Analizi İçin Başlangıç Rehberi
İnsanlar duyarlı varlıklardır; duygular, hisler ve duygular deneyimleriz %90 zaman. Duygu analizi, araştırmacılar, işletmeler ve organizasyonlar için müşteri geri bildirimi anlamak ve iyileşme alanlarını belirlemek için giderek daha önemli hale geliyor. Çeşitli uygulamaları vardır, ancak bazı zorluklarla da karşı karşıyadır.
Duygu, düşünceler, görüşler ve tutumlar – sahip olunan veya ifade edilen – duygularla motive edilir. Örneğin, bugün çoğu insan sadece duygularını tweet gibi içeriklerde ifade etmek için sosyal medyaya girer. Dolayısıyla, metin madenciliği araştırmacıları, kamuoyunu anlamak, trendleri tahmin etmek ve müşteri deneyimini iyileştirmek için sosyal medya duygu analizi üzerinde çalışırlar.
Aşağıda duygu analizi hakkında daha detaylı konuşalım.
Duygu Analizi Nedir?
Doğal Dil İşleme (NLP) tekniği, müşteri yorumları gibi metin verilerini analiz etmek ve metin arkasındaki duyguyu anlamak ve onu olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırmak için kullanılan duygu analizi olarak adlandırılır.
Çevrimiçi paylaşılan metin verisi miktarı çok büyüktür. Günde 500 milyondan fazla tweet paylaşılmaktadır ve bunlar duygular ve görüşler içerir. Bu yüksek hacimli, yüksek çeşitlilikte ve yüksek hızdaki verileri analiz etme kapasitesini geliştirerek, organizasyonlar veri odaklı kararlar alabilir.
Duygu analizi türleri vardır:
1. Çoklu Modlu Duygu Analizi
Çoklu modlu duygu analizi, duyguları analiz etmek için video, ses ve metin gibi birden fazla veri türünü dikkate alan bir duygu analizi türüdür. Yüz ifadeleri, ses tonu gibi görsel ve işitsel ipuçlarını dikkate almak, geniş bir duygu yelpazesi sunar.
2. Öğe Tabanlı Duygu Analizi
Öğe tabanlı analiz, ürün ve hizmetlerin belirli yönleri veya özellikleriyle ilgili duyguları ve görüşleri analiz etmek ve çıkarmak için NLP yöntemlerini içerir. Örneğin, bir restoran yorumunda, araştırmacılar yemek, hizmet, atmosfer gibi konularla ilgili duyguları çıkarabilir.
3. Çok Dillili Duygu Analizi
Her dilin farklı bir dilbilgisi, sözdizimi ve sözcük dağarcığı vardır. Duygu, her dilde farklı bir şekilde ifade edilir. Çok dillili duygu analizi, her dilin metin duygusunu çıkarmak için özel olarak eğitildiği bir analizi içerir.
Duygu Analizi için Hangi Araçları Kullanabilirsiniz?
Duygu analizi için, verileri toplarız (müşteri yorumları, sosyal medya gönderileri, yorumlar vb.), ön işlemden geçiririz (istenmeyen metni kaldırma, tokenization, POS etiketleme, kök bulma/sözdizimi), özellikler çıkarırız (modelleri için kelimeleri numaralara dönüştürme) ve metni olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırırız.
Çeşitli Python kütüphaneleri ve ticari olarak उपलबobil olan araçlar, duygu analizi işlemini kolaylaştırır, bunlar şunlardır:
1. Python Kütüphaneleri
NLTK (Doğal Dil Araç Seti) duygu analizi için yaygın olarak kullanılan metin işleme kütüphanesidir. Vader (Duygu Bilinci Sözlüğü ve Duygu Mantığı) ve TextBlob gibi diğer kütüphaneler NLTK üzerine inşa edilmiştir.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), birçok NLP görevinde state-of-the-art sonuçlar elde etmiş güçlü bir dil temsil modelidir.
2. Ticari Olarak Kullanılabilecek Araçlar
Geliştiriciler ve işletmeler, uygulamaları için birçok ticari olarak kullanılabilir aracı kullanabilir. Bu araçlar özelleştirilebilir, böylece ön işleme ve modelleme teknikleri özel gereksinimlere göre uyarlanabilir. Popüler araçlar şunlardır:
IBM Watson NLU, metin analizi gibi metin analizi konularında yardımcı olan bir bulut tabanlı hizmettir. Çoklu dili destekler ve duyguları tanımlamak için derin öğrenmeyi kullanır.
Google’ın Natural Language API’si, çeşitli NLP görevlerini gerçekleştirebilir. API, makine öğrenimi ve önceden eğitilmiş modelleri kullanarak duygu ve büyüklük puanları sağlar.
Duygu Analizi Uygulamaları
1. Müşteri Deneyimi Yönetimi (CEM)
Geri bildirim ve yorumlardan müşterilerin duygularını çıkarmak ve ürünleri ve hizmetleri iyileştirmek için kullanılan müşteri deneyimi yönetimidir. Basitçe, CEM – duygu analizi kullanarak – müşteri memnuniyetini artırabilir, bu da gelir artışı sağlar. Ve müşteriler memnun olduğunda, %72’si deneyimleri başkalarıyla paylaşır.
2. Sosyal Medya Analizi
Dünya nüfusunun yaklaşık %65’i sosyal medyayı kullanmaktadır. Bugün, önemli herhangi bir olay hakkında insanların duygularını ve görüşlerini sosyal medyada bulabiliriz. Araştırmacılar, belirli olaylar hakkında veri toplamak suretiyle kamuoyunu değerlendirebilir.
Örneğin, bir araştırma, Batı ülkelerinde insanların ISIS hakkında neler düşündüğünü Doğu ülkeleriyle karşılaştırmak için yapıldı. Araştırma, insanların ISIS’i bir tehdit olarak gördüğünü, nereden geldiklerine bakılmaksızın sonucuna vardı.
3. Siyasi Analiz
Sosyal medyada kamuoyunu analiz ederek, siyasi kampanyalar güçlerini ve zayıflıklarını anlayabilir ve kamuoyunun önem verdiği konulara yanıt verebilir. Ayrıca, araştırmacılar, siyasi partiler ve adaylar hakkındaki duyguları analiz ederek seçim sonuçlarını tahmin edebilir.
Twitter, seçim sonuçlarını tahmin etmede %94’lük bir korelasyon gösterir, yani seçim sonuçlarını yüksek oranda tutarlı bir şekilde öngörür.
Duygu Analizi Zorlukları
1. Belirsizlik
Belirsizlik, bir kelimenin veya ifadenin birden fazla anlamı olabileceği durumlara işaret eder, bu anlamlar surrounding bağlama bağlı olarak değişir. Örneğin, “hasta” kelimesi olumlu anlamlara sahip olabilir (“Konser çok iyiydi”) veya olumsuz anlamlara sahip olabilir (“Hastayım”), bu, bağlama bağlı olarak değişir.
2. Sarcasm
Metinde alaycılık tespit etmek zor olabilir, çünkü insanlar olumlu kelimeleri kullanarak olumsuz duyguları ifade edebilir veya tersi. Örneğin, “Harika, bir başka toplantı” cümlesi, bağlama bağlı olarak alaycı bir yorum olabilir.
3. Veri Kalitesi
Kaliteli, alan spesifik verilere ulaşmak ve veri gizliliği ve güvenliği konusunda endişe duymamak zor olabilir. Sosyal medya sitelerinden veri toplamak her zaman gri bir alandır. Meta, Facebook’a karşı Facebook’un şart ve politikalarına aykırı olarak Facebook için veri toplama uzantıları yapan iki şirkete, BrandTotal ve Unimania’ya karşı dava açtı.
4. Emojiler
Emojiler, sosyal medya uygulamalarında sohbetlerde duyguları ifade etmek için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Ancak emojilerin yorumlanması öznel ve bağlama bağlıdır. Çoğu uygulayıcı, metinden emojileri kaldırır, bu her durumda en iyi seçenek olmayabilir. Dolayısıyla, metnin duygusunu bütünsel olarak analiz etmek zorlaşır.
2023 ve Ötesinde Duygu Analizi Durumu!
BERT ve GPT gibi büyük dil modelleri, birçok NLP görevinde state-of-the-art sonuçlar elde etti. Araştırmacılar, emoji gömme ve Çoklu Başlı Kendi Dikkat Mimarisi gibi teknikleri kullanarak metinde emojiler ve alaycılık zorluğunu ele almaya çalışıyorlar. Zamanla, bu teknikler daha iyi doğruluk, ölçeklenebilirlik ve hız elde edecektir.
Daha fazla AI ile ilgili içerik için, unite.ai ziyaret edin.
