Основи ШІ
Початкове керівництво до аналізу настрою 2023
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
Люди є істотами, що відчувають; ми переживаємо емоції, відчуття та почуття 90% часу. Аналіз настрою стає дедалі важливішим для дослідників, бізнесу та організацій, щоб зрозуміти відгуки клієнтів та визначити області для покращення. Він має різні застосування, але також зустрічає певні труднощі.
Настрій відноситься до думок, поглядів та ставлення – тримається або виражається – мотивованих емоціями. Наприклад, більшість людей сьогодні заходять у соціальні мережі, щоб висловити свої настрої у контенті, chẳng hạn як твіт. Тому дослідники текстової міни працюють над аналізом настрою у соціальних мережах, щоб зрозуміти громадську думку, передбачити тенденції та покращити досвід клієнтів.
Давайте обговоримо аналіз настрою детальніше нижче.
Що таке аналіз настрою?
Техніка обробки природної мови (NLP) для аналізу текстових даних, таких як відгуки клієнтів, щоб зрозуміти емоцію за текстом і класифікувати його як позитивний, негативний або нейтральний, називається аналізом настрою.
Кількість текстових даних, що діляться в Інтернеті, величезна. Більше 500 мільйонів твітів діляться щодня з настроями та думками. Розробивши можливість аналізувати ці дані великого обсягу, різноманітності та швидкості, організації можуть приймати рішення, засновані на даних.
Існує три основних типи аналізу настрою:
1. Мультимодальний аналіз настрою
Це тип аналізу настрою, при якому ми розглядаємо кілька модусів даних, таких як відео, аудіо та текст, щоб проаналізувати емоції, виражені у контенті. Врахування візуальних та слухових сигналів, таких як вирази обличчя, тон голосу, дає широкий спектр настрою.
2. Аналіз настрою на основі аспектів
Аналіз на основі аспектів涉лює методи NLP для аналізу та витягування емоцій та думок, пов’язаних із конкретними аспектами або особливостями продуктів та послуг. Наприклад, у відгуку про ресторан дослідники можуть витягнути настрої, пов’язані з їжею, обслугою, атмосферою тощо.
3. Мультимовний аналіз настрою
Кожна мова має свою граматику, синтаксис та словниковий запас. Настрій виражається по-різному в кожній мові. При мультимовному аналізі настрою кожна мова спеціально тренується для витягування настрою тексту, який аналізується.
Які інструменти можна використовувати для аналізу настрою?
При аналізі настрою ми збираємо дані (відгуки клієнтів, пости у соціальних мережах, коментарі тощо), попередньо обробляємо їх (видаляємо нежаданий текст, токенізацію, позначення частин мови, стемінг/лематизацію), витягуюємо особливості (перетворюємо слова на числа для моделювання) та класифікуємо текст як позитивний, негативний або нейтральний.
Різні Python- бібліотеки та комерційно доступні інструменти полегшують процес аналізу настрою, який наступний:
1. Python- бібліотеки
NLTK (Natural Language Toolkit) – це широко використовувана бібліотека обробки тексту для аналізу настрою. Різні інші бібліотеки, такі як Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) та TextBlob, побудовані на основі NLTK.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – це потужна модель представлення мови, яка показала найкращі результати на багатьох завданнях NLP.
2. Комерційно доступні інструменти
Розробники та бізнес можуть використовувати багато комерційно доступних інструментів для своїх застосунків. Ці інструменти налаштовуються, тому техніки попередньої обробки та моделювання можна адаптувати до конкретних потреб. Популярні інструменти:
IBM Watson NLU – це хмарний сервіс, який допомагає з текстовим аналізом, таким як аналіз настрою. Він підтримує кілька мов та використовує глибоке навчання для ідентифікації настрою.
API природної мови Google може виконувати різні завдання NLP. API використовує машинне навчання та попередньо натреновані моделі для надання оцінок настрою та величини.
Застосування аналізу настрою
1. Управління досвідом клієнтів (CEM)
Витягування та аналіз настрою клієнтів з відгуків та оглядах для покращення продуктів та послуг називається управлінням досвідом клієнтів. Просто кажучи, CEM – використання аналізу настрою – може покращити задоволеність клієнтів, що в свою чергу збільшує доходи. І коли клієнти задоволені, 72% з них будуть ділитися своїм досвідом з іншими.
2. Аналіз соціальних мереж
Близько 65% населення світу використовує соціальні мережі. Сьогодні ми можемо знайти настрої та думки людей про будь-яку значиму подію. Дослідники можуть оцінити громадську думку, збираючи дані про конкретні події.
Наприклад, було проведено дослідження, щоб порівняти, які погляди люди у західних країнах мають щодо ІДІЛ у порівнянні зі східними країнами. Дослідження показало, що люди розглядають ІДІЛ як загрозу незалежно від того, звідки вони походять.
3. Політичний аналіз
Аналізуючи громадський настрій у соціальних мережах, політичні кампанії можуть зрозуміти свої сильні та слабкі сторони та відповісти на питання, які найважливіше стосуються громадськості. Крім того, дослідники можуть передбачити результати виборів, аналізуючи настрої щодо політичних партій та кандидатів.
Twitter має 94% кореляцію з даними опитування, що означає, що він дуже послідовний у передбаченні виборів.
Труднощі аналізу настрою
1. Двозначність
Двозначність відноситься до випадків, коли слово або вираз має кілька значень залежно від контексту. Наприклад, слово “хворий” може мати позитивні конотації (“Той концерт був хворим”) або негативні конотації (“Я хворий”), залежно від контексту.
2. Сарказм
Виявлення сарказму в тексті може бути складним, оскільки люди з стимулом можуть використовувати позитивні слова для вираження негативних настроїв або навпаки. Наприклад, текст “О, ще одна зустріч” може бути саркастичним коментарем залежно від контексту.
3. Якість даних
Знаходження якісних даних конкретної галузі без проблем з приватністю та безпекою даних може бути складним. Збір даних з сайтів соціальних мереж завжди знаходиться у сірій зоні. Meta подала позов проти двох компаній BrandTotal і Unimania за створення розширень для збору даних з Facebook (META ) проти умов і політики Facebook.
4. Емоції
Емоції все частіше використовуються для вираження емоцій у розмовах у соціальних мережах. Але інтерпретація емоцій суб’єктивна та залежить від контексту. Більшість практиків видаляють емоції з тексту, що може не бути найкращим варіантом у деяких випадках. Тому стає складним проаналізувати настрій тексту в цілому.
Стан аналізу настрою в 2023 та далі!
Більші моделі мови, такі як BERT і GPT, досягли найкращих результатів на багатьох завданнях NLP. Дослідники використовують ембеддинг емоцій та архітектуру самоповної уваги, щоб подолати труднощі емоцій та сарказму в тексті. З часом такі техніки досягнуть кращої точності, масштабованості та швидкості.
Для більшої кількості контенту, пов’язаного з ІІ, відвідайте unite.ai.
