Yapay zeka temelleri
2023’te Duygu Analizi Rehberi
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
İnsanlar duyuşsal varlıklardır; duygular, hisler ve duygular experiences %90 oranında yaşarız. Duygu analizi, araştırmacılar, işletmeler ve organizasyonlar için müşteri geri bildirimi anlamak ve geliştirme 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, çoğu insan bugün sosyal medyaya duygularını ifade etmek için girer. Bu nedenle, metin madenciliği araştırmacıları, kamuoyunu anlamak, eğilimleri tahmin etmek ve müşteri deneyimini iyileştirmek için sosyal medya duygu analizi üzerinde çalışırlar.
Şimdi duygu analizi hakkında ayrıntılı olarak konuşalım.
Duygu Analizi Nedir?
Doğal Dil İşleme (NLP) tekniği, müşteri yorumları gibi metin verilerini analiz etmek ve metin arkasındaki duyguyu anlamak ve onu pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırmak için kullanılan bir yöntemdir.
İnternette paylaşılan metin verisi miktarı çok büyüktür. Günde 500 milyondan fazla tweet paylaşılmaktadır. Bu yüksek hacimli, çeşitli ve hızlı veriyi analiz etme kapasitesini geliştirerek, organizasyonlar veri odaklı kararlar alabilir.
Duygu analizi türleri vardır:
1. Çoklu Modlu Duygu Analizi
Bu, birden fazla veri modunu (video, ses ve metin) dikkate alan bir duygu analizi türüdür. Görsel ve işitsel ipuçlarını (yüz ifadeleri, ses tonu) dikkate almak, duyguların geniş bir yelpazesini sağlar.
2. Öğe Tabanlı Duygu Analizi
Öğe tabanlı analiz, ürün ve hizmetlerin belirli özelliklerine veya yönlerine ilişkin duyguları ve görüşleri analiz etmek ve çıkarmak için NLP yöntemlerini kullanır. Örneğin, bir restoran yorumunda, araştırmacılar yemek, hizmet, atmosfer gibi konulara ilişkin duyguları çıkarabilir.
3. Çok Dilli Duygu Analizi
Her dilin farklı bir grameri, sözdizimi ve kelime hazinesi vardır. Duygu her dilde farklı şekilde ifade edilir. Çok dilli duygu analizi, her dilin metin duygusunu çıkarmak için özel olarak eğitilir.
Duygu Analizi için Hangi Araçları Kullanabilirsiniz?
Duygu analizi için veri toplarız (müşteri yorumları, sosyal medya paylaşımları, yorumlar vb.), ön işlemlerini gerçekleştiririz (istenmeyen metni kaldırma, tokenleme, POS etiketleme, kök bulma/sözdizimi), özellikler çıkarırız (modeller için kelimeleri sayıya dönüştürme) ve metni pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırırız.
Çeşitli Python kütüphaneleri ve ticari olarak उपलबiliz araçlar, duygu analizi sürecini kolaylaştırır:
1. Python Kütüphaneleri
NLTK (Doğal Dil Araç Seti), metin işleme için yaygın olarak kullanılan bir kütüphanedir. Vader (Duygu Bilinci Sözlüğü ve Mantıkçı) ve TextBlob gibi diğer kütüphaneler NLTK üzerine kurulmuştur.
BERT (Transformer’lerden Bidirectional Encoder Temsilleri), birçok NLP görevinde state-of-the-art sonuçlar elde etmiş güçlü bir dil temsil modelidir.
2. Ticari Olarak Kullanılabilen Araçlar
Geliştiriciler ve işletmeler, uygulamaları için birçok ticari araç kullanabilir. Bu araçlar özelleştirilebilir, böylece ön işleme ve modelleme teknikleri özel gereksinimlere göre uyarlanabilir. Popüler araçlar:
IBM Watson NLU, metin analizi gibi görevlerde yardımcı olan bir bulut tabanlı hizmettir. Çoklu dili destekler ve duyguları tanımlamak için derin öğrenmeyi kullanır.
Google’ın Doğal Dil 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)
Müşteri geri bildirimi ve yorumlarından duyguları çıkarmak ve ürünleri/hizmetleri geliştirmek için kullanılan yöntem, müşteri deneyimi yönetimidir. Basitçe, CEM – duygu analizi kullanarak – müşteri memnuniyetini artırabilir, bu da gelir artışı sağlar. Müşteriler memnun olduğunda, %72’si deneyimlerini başkalarıyla paylaşır.
2. Sosyal Medya Analizi
Dünya nüfusunun yaklaşık %65’i sosyal medya kullanıyor. Bugün, önemli bir olay hakkında insanların duygularını ve görüşlerini sosyal medyada bulabiliriz. Araştırmacılar, belirli olaylar hakkında veri toplamak suretiyle kamuoyunu değerlendirebilir.
Örneğin, bir çalışma, Batı ülkelerindeki insanların ISIS hakkında neler düşündüğünü Doğu ülkelerindeki insanların neler düşündüğü ile karşılaştırmak için yapıldı. Araştırma, insanlarınISIS’i tehdit olarak gördüğünü, nereden geldiğine bakılmaksızın ortaya koydu.
3. Siyasi Analiz
Sosyal medyada kamuoyu duygusunu analiz ederek, siyasi kampanyalar güçlerini ve zayıflıklarını anlayabilir ve kamuoyunun en çok önem verdiği konulara yanıt verebilir. Ayrıca, araştırmacılar, siyasi partilere ve adaylara yönelik duyguları analiz ederek seçim sonuçlarını tahmin edebilir.
Twitter, anket verileri ile %94 oranında korelasyon gösterir, yani seçim sonuçlarını öngörmede oldukça tutarlıdır.
Duygu Analizi Zorlukları
1. Belirsizlik
Belirsizlik, bir kelime veya ifadeye bağlı olarak birden fazla anlamın olduğu durumlara işaret eder. Örneğin, “hasta” kelimesi olumlu anlamlara (“Konser çok iyiydi”) veya olumsuz anlamlara (“Hastayım”) sahip olabilir, buna bağlı olarak.
2. Sarcasm
Metinde alaycılık tespit etmek zor olabilir, çünkü insanlar olumlu kelimeleri olumsuz duyguları ifade etmek için veya tersi için kullanabilir. Örneğin, “Harika, başka bir toplantı” cümlesi, bağlamına bağlı olarak alaycı bir yorum olabilir.
3. Veri Kalitesi
Kaliteli, alan spesifik verilerin bulunması ve veri gizliliği ve güvenliği konusunda endişe yaratmaması zor olabilir. Sosyal medya sitelerinden veri toplamak her zaman gri bir alandır. Meta, Facebook’ (META ) un şartlarına ve politikalarına aykırı olarak Facebook için veri toplama uzantıları oluşturan iki şirket aleyhine dava açtı.
4. Emojiler
Emojiler, sosyal medya uygulamalarında duyguları ifade etmek için giderek daha fazla kullanılıyor. Ancak emojilerin yorumlanması öznel ve bağlama bağlıdır. Çoğu uygulamada emojiler metinden kaldırılır, bu her durumda en iyi seçenek olmayabilir. Bu nedenle, metnin duygusunu bütüncül 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, emojilerin ve alaycılığın metinlerdeki zorluğunu çözmek için emoji gömme ve Çoklu Başlıklı Kendi Dikkat Mimarisi kullanıyor. Bu teknikler zamanla daha iyi doğruluk, ölçeklenebilirlik ve hız elde edecektir.
Daha fazla AI ile ilgili içerik için, unite.ai adresini ziyaret edin.
