Искусственный интеллект
Полное руководство по анализу настроений и его применению
Анализ тональности - это метод анализа настроений, стоящих за данным отрывком текста. В этой статье мы рассмотрим концепции и несколько практических приложений.
Вступление
Анализ тональности - это метод, с помощью которого вы можете проанализировать фрагмент текста, чтобы определить его тональность. Для этого он сочетает машинное обучение и обработку естественного языка (NLP). Используя базовый анализ тональности, программа может определить, является ли тональность текста положительной, отрицательной или нейтральной.
Это мощный метод искусственного интеллекта, который имеет важные бизнес-приложения. Например, вы можете использовать анализ настроений для анализа отзывов клиентов. Вы можете собирать отзывы клиентов через различные каналы Twitter, Facebook и т. Д. И запускать на них алгоритмы анализа настроений, чтобы понять отношение ваших клиентов к вашему продукту.
Как работает анализ настроений
Самая простая реализация анализа тональности - использование списка слов с оценками. Например, AFINN - это список слов, оцененных числами от минус пять до плюс пять. Вы можете разделить текст на отдельные слова и сравнить их со списком слов, чтобы получить окончательную оценку тональности.
например. Я люблю кошек, но у меня на них аллергия.
В списке слов AFINN вы можете найти два слова, «любовь» и «аллергия», с соответствующими показателями +3 и -2. Остальные слова можно игнорировать (опять же, это очень простой анализ настроений). Комбинируя эти два, вы получите общий балл +1. Так что вы можете классифицировать это предложение как умеренно положительное.
Сегодня в отрасли используются сложные реализации анализа настроений. Эти алгоритмы могут предоставить вам точные оценки для длинных фрагментов текста. Кроме того, у нас есть модели обучения с подкреплением, которые со временем становятся лучше.
Для сложных моделей вы можете использовать комбинацию алгоритмов НЛП и машинного обучения. В анализе настроений используются три основных типа алгоритмов. Давайте посмотрим на них.
Автоматизированные системы
Автоматические подходы к анализу настроений основаны на моделях машинного обучения, таких как кластеризация. В классификатор загружаются длинные фрагменты текста, и он возвращает отрицательные, нейтральные или положительные результаты. Автоматические системы состоят из двух основных процессов:
Системы на основе правил
В отличие от автоматизированных моделей подходы, основанные на правилах, зависят от настраиваемых правил для классификации данных. Популярные методы включают токенизацию, синтаксический анализ, стемминг и некоторые другие. Вы можете рассматривать пример, который мы рассматривали ранее, как подход, основанный на правилах.
Хорошая вещь в системах, основанных на правилах, - это возможность настраивать. Эти алгоритмы могут быть адаптированы в зависимости от контекста путем разработки более разумных правил. Однако вам придется регулярно поддерживать эти типы моделей, основанных на правилах, для обеспечения согласованных и улучшенных результатов.
Гибридные системы
Гибридные методы - это самый современный, эффективный и широко используемый подход к анализу настроений. Хорошо спроектированные гибридные системы могут обеспечить преимущества как автоматических, так и основанных на правилах систем.
Гибридные модели обладают мощью машинного обучения и гибкостью настройки. Примером гибридной модели может служить самообновляемый список слов на основе Word2Vec. Вы можете отслеживать эти списки слов и обновлять их в соответствии с потребностями вашего бизнеса.
Случаи применения
Анализ отзывов клиентов
Анализ отзывов клиентов - наиболее распространенное применение анализа настроений. Прямая обратная связь с клиентами - это золото для бизнеса, особенно для стартапов. Точный таргетинг на аудиторию важен для успеха любого бизнеса.
Хорошо продуманные алгоритмы анализа настроений могут уловить основные настроения рынка по отношению к продукту. Вы также можете расширить этот вариант использования для более мелких подразделов. например. анализируя обзоры продуктов в вашем магазине Amazon. Чем больше компания ориентируется на клиентов, тем лучше может быть полезен анализ настроений.
Мониторинг кампании
Благодаря Cambridge Analytica Scandal манипулирование эмоциями избирателей стало реальностью.
Еще один отличный вариант использования анализа настроений - это мера влияния. Взяв в качестве примера выборы в США в 2016 году, многие опросы пришли к выводу, что Дональд Трамп проиграет.
Но эксперты отметили, что люди в целом разочарованы нынешней системой. Они подтвердили свои утверждения убедительными доказательствами с помощью анализа настроений. Я работал над инструментом под названием Sentiments (Duh!), Который отслеживал выборы в США, когда я работал инженером-программистом в моей бывшей компании. Мы заметили тенденции, указывающие на то, что г-н Трамп набирает популярность у избирателей.
Это должно быть доказательством того, что правильные данные в сочетании с ИИ могут дать точные результаты, даже если это противоречит общепринятому мнению.
Мониторинг бренда
Мониторинг бренда - еще один отличный вариант использования анализа настроений. Компании могут использовать анализ настроений, чтобы проверить настроения своей аудитории в социальных сетях.
KFC - прекрасный пример бизнеса, который использует анализ настроений для отслеживания, создания и улучшения своего бренда. Кампании KFC в социальных сетях - важный фактор, способствующий ее успеху. KFC адаптирует свои маркетинговые кампании, чтобы привлечь внимание молодежи и «присутствовать» в социальных сетях.
Такие инструменты, как Brandwatch, могут сказать вам, если что-то негативное в вашем бренде становится вирусным. Другие бренды, которые используют социальные сети для продвижения позитивных настроений, включают Amazon, Netflix и Dominoes.
Анализ фондового рынка
Если вы трейдер или инвестор, вы понимаете, какое влияние новости могут иметь на фондовый рынок. Всякий раз, когда появляются важные новости, они обязательно имеют сильное положительное или отрицательное влияние на фондовый рынок.
Анализ настроений - мощный инструмент для трейдеров. Вы можете анализировать отношение рынка к акции в режиме реального времени, обычно за считанные минуты. Это может помочь вам спланировать ваши длинные или короткие позиции по конкретной акции.
Недавно Moderna объявила о завершении фазы I клинических испытаний вакцины против COVID-19. Эта новость свидетельствует о сильном росте стоимости акций Moderna. Но сегодня акции Moderna упали после потери патента. Используя анализ настроений, вы можете анализировать эти типы новостей в режиме реального времени и использовать их, чтобы влиять на свои торговые решения.
Мониторинг соответствия
Нормативно-правовое соответствие может как сделать, так и разрушить крупные организации. Часто эти нормативные документы хранятся на крупных веб-сайтах, таких как Financial Conduct Authority.
Крупные организации тратят значительную часть своих бюджетов на соблюдение нормативных требований. В этих случаях традиционная аналитика данных не может предложить полное решение. Такие инструменты, как ScrapingHub, могут помочь получить документы с этих веб-сайтов. Но компаниям нужна интеллектуальная классификация, чтобы найти нужный контент среди миллионов веб-страниц.
Анализ настроений может упростить и снизить затраты на мониторинг соответствия. Он может помочь создать механизмы тегов, проанализировать изменения с течением времени и обеспечить круглосуточный сторожевой таймер для вашей организации.
Заключение
Анализ настроений - это мощный инструмент, который можно использовать для решения проблем, от влияния бренда до мониторинга рынка. На основе анализа настроений созданы новые инструменты, помогающие предприятиям стать более эффективными.
И, кстати, если вам нравится Grammarly, вы можете поблагодарить Sentiment Analysis.
Понравилась эта статья? Подпишитесь на мою рассылку и получайте сводку моих статей и видео каждый понедельник.
