AI 101
Hướng Dẫn Cơ Bản Về Phân Tích Sentiment Năm 2023
Con người là những sinh vật có cảm xúc; chúng ta trải qua các cảm xúc, cảm giác và cảm nhận 90% thời gian. Phân tích sentiment đang trở nên ngày càng quan trọng đối với các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và tổ chức để hiểu phản hồi của khách hàng và xác định các lĩnh vực cần cải thiện. Nó có nhiều ứng dụng, nhưng cũng đối mặt với một số thách thức.
Sentiment đề cập đến suy nghĩ, quan điểm và thái độ – được nắm giữ hoặc thể hiện – được thúc đẩy bởi cảm xúc. Ví dụ, hầu hết mọi người ngày nay chỉ đăng lên mạng xã hội để thể hiện cảm xúc của họ trong nội dung như một dòng tweet. Do đó, các nhà nghiên cứu về khai thác văn bản làm việc về phân tích sentiment trên mạng xã hội để hiểu ý kiến công chúng, dự đoán xu hướng và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Hãy thảo luận về phân tích sentiment chi tiết dưới đây.
Phân Tích Sentiment Là Gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) kỹ thuật để phân tích dữ liệu văn bản, chẳng hạn như đánh giá của khách hàng, để hiểu cảm xúc đằng sau văn bản và phân loại nó là tích cực, tiêu cực hoặc trung lập được gọi là phân tích sentiment.
Số lượng dữ liệu văn bản được chia sẻ trực tuyến là rất lớn. Hơn 500 triệu dòng tweet được chia sẻ hàng ngày với cảm xúc và quan điểm. Bằng cách phát triển khả năng phân tích dữ liệu lớn, đa dạng và tốc độ cao này, các tổ chức có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Có ba loại phân tích sentiment chính:
1. Phân Tích Sentiment Đa Phương Tiện
Đây là một loại phân tích sentiment trong đó chúng ta xem xét nhiều chế độ dữ liệu, chẳng hạn như video, âm thanh và văn bản, để phân tích cảm xúc được thể hiện trong nội dung. Xem xét các tín hiệu hình ảnh và âm thanh như biểu cảm khuôn mặt, giọng nói cung cấp một phổ rộng của cảm xúc.
2. Phân Tích Sentiment Dựa Trên Khía Cạnh
Phân tích dựa trên khía cạnh liên quan đến các phương pháp NLP để phân tích và trích xuất cảm xúc và quan điểm liên quan đến các khía cạnh hoặc tính năng cụ thể của sản phẩm và dịch vụ. Ví dụ, trong một đánh giá nhà hàng, các nhà nghiên cứu có thể trích xuất cảm xúc liên quan đến thực phẩm, dịch vụ, không khí, v.v.
3. Phân Tích Sentiment Đa Ngôn Ngữ
Mỗi ngôn ngữ có một ngữ pháp, cú pháp và từ vựng khác nhau. Cảm xúc được thể hiện khác nhau trong mỗi ngôn ngữ. Trong phân tích sentiment đa ngôn ngữ, mỗi ngôn ngữ được đào tạo cụ thể để trích xuất cảm xúc của văn bản được phân tích.
Công Cụ Nào Có Thể Sử Dụng Cho Phân Tích Sentiment?
Trong phân tích sentiment, chúng ta thu thập dữ liệu (đánh giá của khách hàng, bài đăng trên mạng xã hội, bình luận, v.v.), tiền xử lý nó (loại bỏ văn bản không mong muốn, phân tích từ, gán nhãn phần của ngôn ngữ, giảm nhẹ / giảm nhẹ), trích xuất tính năng (chuyển đổi từ thành số cho mô hình) và phân loại văn bản là tích cực, tiêu cực hoặc trung lập.
Các thư viện Python và các công cụ có sẵn thương mại làm cho quá trình phân tích sentiment trở nên dễ dàng, như sau:
1. Thư Viện Python
NLTK (Công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên) là thư viện xử lý văn bản được sử dụng rộng rãi cho phân tích sentiment. Các thư viện khác như Vader (Từ điển nhận thức và lý do cảm xúc) và TextBlob được xây dựng trên nền tảng NLTK.
BERT (Biểu diễn mã hóa hai chiều từ trình tự chuyển đổi) là một mô hình biểu diễn ngôn ngữ mạnh mẽ đã cho thấy kết quả tốt nhất trong nhiều nhiệm vụ NLP.
2. Công Cụ Có Sẵn Thương Mại
Các nhà phát triển và doanh nghiệp có thể sử dụng nhiều công cụ có sẵn thương mại cho các ứng dụng của họ. Những công cụ này có thể được tùy chỉnh, vì vậy các kỹ thuật tiền xử lý và mô hình hóa có thể được điều chỉnh cho các nhu cầu cụ thể. Các công cụ phổ biến là:
IBM Watson NLU là một dịch vụ dựa trên đám mây giúp phân tích văn bản, chẳng hạn như phân tích sentiment. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và sử dụng học sâu để xác định cảm xúc.
API Ngôn ngữ Tự nhiên của Google có thể thực hiện các nhiệm vụ NLP khác nhau. API sử dụng học máy và mô hình được đào tạo trước để cung cấp điểm số cảm xúc và điểm số độ lớn.
Ứng Dụng Của Phân Tích Sentiment
1. Quản Lý Trải Nghiệm Khách Hàng (CEM)
Trích xuất và phân tích cảm xúc của khách hàng từ phản hồi và đánh giá để cải thiện sản phẩm và dịch vụ được gọi là quản lý trải nghiệm khách hàng. Đơn giản, CEM – sử dụng phân tích sentiment – có thể cải thiện sự hài lòng của khách hàng, điều này sẽ tăng doanh thu. Và khi khách hàng hài lòng, 72% trong số họ sẽ chia sẻ trải nghiệm của họ với người khác.
2. Phân Tích Mạng Xã Hội
Khoảng 65% dân số thế giới sử dụng mạng xã hội. Ngày nay, chúng ta có thể tìm thấy cảm xúc và quan điểm của mọi người về bất kỳ sự kiện quan trọng nào. Các nhà nghiên cứu có thể đánh giá ý kiến công chúng bằng cách thu thập dữ liệu về các sự kiện cụ thể.
Ví dụ, một nghiên cứu đã được thực hiện để so sánh quan điểm của mọi người ở các nước phương Tây về ISIS so với các nước phương Đông. Nghiên cứu kết luận rằng mọi người xem ISIS là một mối đe dọa bất kể họ đến từ đâu.
3. Phân Tích Chính Trị
Bằng cách phân tích cảm xúc công chúng trên mạng xã hội, các chiến dịch chính trị có thể hiểu điểm mạnh và điểm yếu của họ và phản ứng với các vấn đề quan trọng nhất đối với công chúng. Hơn nữa, các nhà nghiên cứu có thể dự đoán kết quả bầu cử bằng cách phân tích cảm xúc đối với các đảng chính trị và ứng cử viên.
Twitter có mối tương quan 94% với dữ liệu thăm dò, có nghĩa là nó rất nhất quán trong việc dự đoán bầu cử.
Thách Thức Của Phân Tích Sentiment
1. Sự Không Rõ Ràng
Sự không rõ ràng đề cập đến các trường hợp mà một từ hoặc biểu thức có nhiều ý nghĩa dựa trên ngữ cảnh xung quanh. Ví dụ, từ “bệnh” có thể có ý nghĩa tích cực (“Buổi hòa nhạc đó thật tuyệt vời”) hoặc tiêu cực (“Tôi bị bệnh”), tùy thuộc vào ngữ cảnh.
2. Sarcasm
Phát hiện ra sự mỉa mai trong văn bản có thể là một thách thức vì mọi người có thể sử dụng từ ngữ tích cực để thể hiện cảm xúc tiêu cực hoặc ngược lại. Ví dụ, văn bản “Oh, một cuộc họp khác” có thể là một bình luận mỉa mai tùy thuộc vào ngữ cảnh.
3. Chất Lượng Dữ Liệu
Tìm kiếm dữ liệu chất lượng, cụ thể cho lĩnh vực với không có vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu có thể là một thách thức. Việc thu thập dữ liệu từ các trang web mạng xã hội luôn là một vùng xám. Meta đã đệ đơn kiện chống lại hai công ty BrandTotal và Unimania vì tạo ra các tiện ích mở rộng để thu thập dữ liệu từ Facebook trái với các điều khoản và chính sách của Facebook.
4. Biểu Tượng Cảm Xúc
Biểu tượng cảm xúc đang ngày càng được sử dụng để thể hiện cảm xúc trong cuộc trò chuyện trên các ứng dụng mạng xã hội. Nhưng việc giải thích biểu tượng cảm xúc là chủ quan và phụ thuộc vào ngữ cảnh. Hầu hết các nhà thực hành loại bỏ biểu tượng cảm xúc khỏi văn bản, điều này có thể không phải là lựa chọn tốt nhất trong một số trường hợp. Do đó, việc phân tích cảm xúc của văn bản một cách toàn diện trở nên khó khăn.
Tình Hình Phân Tích Sentiment Năm 2023 & Beyond!
Các mô hình ngôn ngữ lớn như BERT và GPT đã đạt được kết quả tốt nhất trong nhiều nhiệm vụ NLP. Các nhà nghiên cứu đang sử dụng nhúng biểu tượng cảm xúc và Kiến Trúc Tự Chăm Sóc Đa Đầu để giải quyết thách thức của biểu tượng cảm xúc và sự mỉa mai trong văn bản, tương ứng. Theo thời gian, những kỹ thuật như vậy sẽ đạt được độ chính xác, khả năng mở rộng và tốc độ tốt hơn.
Để biết thêm nội dung liên quan đến AI, hãy truy cập unite.ai.
