存根 2023 年情绪分析初学者指南 - Unite.AI
关注我们.

AI 101

2023 年情绪分析初学者指南

mm

发布时间

 on

一个女孩表现出多种面部情绪的拼贴画。

人是众生; 我们体验情绪、感觉和感受 90% 的时间。 对于研究人员、企业和组织来说,情感分析对于了解客户反馈并确定需要改进的领域变得越来越重要。 它有各种各样的应用,但也面临着一些挑战。

情感是指由情感驱动而持有或表达的思想、观点和态度。 例如,今天大多数人只是在社交媒体上通过推文等内容表达他们的观点。 因此,文本挖掘研究人员致力于社交媒体情绪分析,以了解公众舆论、预测趋势并改善客户体验。

下面我们详细讨论情感分析。

什么是情绪分析?

自然语言处理 分析文本数据(例如客户评论)以了解文本背后的情感并将其分类为积极、消极或中性的 (NLP) 技术称为情感分析。

在线共享的文本数据量巨大。 多于 500千万 推文每天都会分享情感和观点。 通过培养分析大量、多种、高速数据的能力,组织可以做出数据驱动的决策。

情感分析主要分为三种类型:

1. 多模态情感分析

它是情感分析的一种,我们考虑多种数据模式,例如视频、音频和文本,来分析内容中表达的情感。 考虑到视觉和听觉线索,例如面部表情、语气,可以提供广泛的情感。

2. 基于方面的情感分析

基于方面的分析涉及 NLP 方法来分析和提取与产品和服务的特定方面或特征相关的情感和意见。 例如,在餐厅评论中,研究人员可以提取与食物、服务、氛围等相关的情感。

3. 多语言情感分析

每种语言都有不同的语法、句法和词汇。 每种语言表达的情感都有所不同。 在多语言情感分析中,每种语言都经过专门训练,以提取正在分析的文本的情感。

您可以使用哪些工具进行情感分析?

在情感分析中,我们收集数据(客户评论、社交媒体帖子、评论等),对其进行预处理(删除不需要的文本、标记化、POS 标记、词干/词形还原)、提取特征(将单词转换为数字以进行建模),并将文本分类为正面、负面或中性。

套装 Python库 商业可用的工具简化了情绪分析的过程,如下所示:

1.Python 库

NLTK(自然语言工具包)是广泛使用的用于情感分析的文本处理库。 其他各种库,例如 Vader(Valence Aware Dictionary 和 sEntiment Reasoner)和 TextBlob 都构建在 NLTK 之上。

BERT (Transformers 的双向编码器表示)是一种强大的语言表示模型,已在许多 NLP 任务上显示出最先进的结果。

2. 市售工具

开发人员和企业可以为其应用程序使用许多商用工具。 这些工具是可定制的,因此可以根据特定需求定制预处理和建模技术。 流行的工具有:

IBM Watson NLU 是一项基于云的服务,可协助进行文本分析,例如情绪分析。 它支持多种语言,并使用深度学习来识别情绪。

Google 的 Natural Language API 可以执行各种 NLP 任务。该 API 使用机器学习和预训练模型来提供情绪和强度分数。

情感分析的应用

参与不同社交活动的不同面孔的插图。

1. 客户体验管理(CEM)

从反馈和评论中提取和分析客户的情绪以改进产品和服务称为客户体验管理。 简而言之,CEM(使用情绪分析)可以提高客户满意度,从而增加收入。 当顾客满意时, 72% 他们中的一些人将与他人分享他们的经验。

2. 社交媒体分析

关于 65% 的世界人口使用社交媒体。 今天,我们可以找到人们对任何重大事件的看法和看法。 研究人员可以通过收集有关特定事件的数据来评估公众舆论。

例如,一项研究旨在比较西方国家和东方国家的人们对伊斯兰国的看法。研究得出的结论是,无论来自哪里,人们都将 ISIS 视为威胁。

3. 政治分析

通过分析社交媒体上的公众情绪,政治竞选活动可以了解自己的优势和劣势,并对公众最关心的问题做出回应。 此外,研究人员可以通过分析对政党和候选人的情绪来预测选举结果。

Twitter与民意调查数据有94%的相关性,这意味着它在预测选举方面高度一致。

情感分析的挑战

1。 歧义性

歧义是指某个单词或表达方式根据周围上下文具有多种含义的情况。 例如,“生病”这个词可以具有积极含义(“那场音乐会生病了”)或消极含义(“我生病了”),具体取决于上下文。

2. 讽刺

检测文本中的讽刺可能具有挑战性,因为受到刺激的人可以使用积极的词语来表达消极的情绪,反之亦然。 例如,文本“哦,太棒了,另一次会议”可能是讽刺性评论,具体取决于上下文。

3.数据质量

寻找没有数据隐私和安全问题的高质量特定领域数据可能具有挑战性。 从社交媒体网站上抓取数据始终是一个灰色地带。 对 BrandTotal 和 Unimania 两家公司提起诉讼,指控其违反 Facebook 的条款和政策为 Facebook 进行抓取扩展。

4. 表情符号

表情符号越来越多地被用来在社交媒体应用程序的对话中表达情感。 但表情符号的解释是主观的并且依赖于上下文。 大多数从业者从文本中删除表情符号,这在某些情况下可能不是最佳选择。 因此,很难从整体上分析文本的情感。

2023 年及以后的情绪分析状况!

BERT 和 GPT 等大型语言模型在许多 NLP 任务上取得了最先进的结果。研究人员正在使用表情符号嵌入 多头自注意力架构 分别解决文本中表情符号和讽刺的挑战。 随着时间的推移,此类技术将实现更好的准确性、可扩展性和速度。

更多AI相关内容,请访问 团结.ai.