Анализ настроений — это еще одна ветвь машинного обучения, используемая для определения потребностей пользователей с помощью анализа голосовых настроений, а также для прогнозирования того, является ли суждение или блок текста положительным, отрицательным или нейтральным. Этот тип анализа использует контекстуальный анализ, который определяет социальное отношение к тому, что блок текста пытается передать. Хотя его цель состоит в том, чтобы найти оппозицию текста (то есть положительную, отрицательную или нейтральную), анализ настроений также пытается взломать эмоцию, стоящую за текстом, например счастье, печаль или гнев. Для этого он использует различные алгоритмы NLP (обработка естественного языка).

Типы анализа настроений

1. Детальный анализ настроений

Если обратная связь считается важной для расширения вашей бизнес-модальности, она должна включать следующее:

  • Очень позитивно
  • Положительный
  • Нейтральный
  • Отрицательный
  • Очень негативно

2. Открытие эмоций

Этот тип анализа настроений направлен на описание чувств, таких как счастье, разочарование, гнев, печаль и так далее. Многочисленные системы обнаружения эмоций используют словари (то есть списки слов и, следовательно, чувства, которые они передают) или сложные алгоритмы машинного обучения.

Одним из недостатков использования словарей и голосовых сентиментов является то, что люди выражают чувства несколькими способами. Некоторые слова, которые обычно выражают гнев, такие как «плохой» или «убить», могут также выражать счастье.

3. Анализ тональности на основе аспектов

Как правило, при анализе настроений текстов, скажем, обзоров продуктов, вам нужно понять, какие конкретные аспекты или особенности люди упоминают в положительном, нейтральном или отрицательном ключе. Вот где может помочь анализ тональности на основе аспектов, например, во время этого текста «Срок службы батареи этой камеры слишком мал», классификатор на основе аспектов будет готов определить, что суждение выражает негативное мнение о точечной батарее. жизнь

4. Многоязычный анализ настроений‍

Многоязычный анализ настроений очень сложен. Это включает в себя тонны предварительной обработки и ресурсов. Большинство этих ресурсов доступны в Интернете (например, словари настроений), в то время как другие должны быть созданы (например, переведенные корпуса или алгоритмы обнаружения шума), но вам нужно будет изучить этот код, чтобы использовать их.

Как работает анализ тональности?

Анализ настроений, иначе связанный с анализом мнений, работает благодаря обработке естественного языка (NLP) и алгоритмам машинного обучения, чтобы автоматически определять эмоциональный тон в онлайн-обменах.

Существуют разные алгоритмы, которые вы будете применять в моделях анализа настроений, в зависимости от того, какую долю данных вы хотите исследовать, и насколько точной должна быть ваша модель.

Разработчики начинают с создания текстового алгоритма на основе машинного обучения, который может описывать содержимое с указанием любого конкретного индекса тональности. После этого они обучают классификатор машинного обучения, передавая ему огромный объем обучающих наборов данных, содержащих ответы, основанные на положительных, отрицательных и нейтральных настроениях. Каждая часть контента разбросана и разделена на основные факторы, подобные текстовым словам, выражениям, предложениям и другим реалиям.

Как только этот процесс закончен, отношения между темами и процессом идентификации начинаются. Кроме того, модель ИИ присваивает оценку тональности этому конкретному посту. Пост может варьироваться от 1, представляющего отрицательный, до 4, представляющего 4 положительных комментария. Однако, как правило, присваивается 0 баллов, если настроение нейтральное.

Заключение

Анализ настроений может быть бесценным для малого бизнеса. Чтобы компания преуспела, она должна опасаться того, как рынок примет ее продукты и услуги. Анализ настроений может рассказать бизнесу, как клиенты относятся к бренду и его предложениям. Обладая этими знаниями, компании могут разрабатывать маркетинговые стратегии, учитывающие настроения потребителей.

Мы надеемся, что эта статья была полезной и помогла вам понять, как анализ настроений может помочь бизнесу. По любым вопросам или для планирования демонстрации напишите нам по адресу [email protected].