Анализ тональности — это операция по выявлению позитивной или негативной тональности в тексте. Он часто используется компаниями для определения настроений в социальных данных, оценки характера бренда и понимания клиентов.
Типы анализа настроений
Анализ настроений фокусируется на противоречивости текста (позитивном, негативном, нейтральном), но он также выходит за рамки оппозиции, чтобы описать конкретные страсти и чувства (злость, радость, грусть и т. д.), срочность (критическую, некритическую) и даже намерения.
Анализ тональности
Тем не менее, вы можете подумать о том, чтобы расширить свои полярные порядки, включив в них различные позитивные и негативные ситуации. Если для вашего бизнеса важна точность полярности.
Анализ тональности на основе аспектов
Как правило, при анализе настроения текстов вам нужно знать, какие индивидуальные аспекты или особенности люди упоминают в положительном, нейтральном или отрицательном ключе.
Именно здесь может помочь анализ настроений на основе аспектов, например, в этом обзоре продукта «Срок службы батареи этой камеры слишком короткий». рассматриваемого продукта.
Многоязычный анализ настроений
Многоязычный анализ настроений может быть деликатным. Это требует много предварительной обработки и ресурсов. большинство из этих ресурсов доступны в Интернете (например, словари настроений), в то время как другие необходимо создавать (например, обновленные корпуса или алгоритмы обнаружения шума), но вам нужно знать, как их декодировать, чтобы использовать их.
В качестве альтернативы вы можете автоматически определять язык в текстах с помощью классификатора языка, а также обучить пользовательскую модель анализа настроений для сортировки текстов на выбранном вами языке.
Типы моделей анализа настроений
1. Подход, основанный на правилах или словарях
Этот подход основан на составленных вручную правилах классификации данных для определения тональности. В этом подходе используются словари слов с положительными или отрицательными значениями для обозначения их оппозиции и силы настроения для расчета балла. Дополнительные функциональные возможности также могут быть добавлены путем включения выражений. Алгоритмы анализа настроений, основанные на правилах, можно настраивать в зависимости от среды, разрабатывая действительно более разумные правила.
Недостатки
Преимущество этого подхода в том, что он не учитывает, как слова сочетаются в предложении, он рассматривает только обстоятельства.
Это быстрое применение, но модель предполагает долгосрочное возмещение затрат, поскольку требует регулярного обслуживания, чтобы вы получали стабильные и улучшенные результаты.
2. Автоматизированный подход или машинное обучение
Вместо легко определяемых правил эта модель анализа настроений использует машинное обучение, чтобы выяснить суть утверждения. Это гарантирует, что совершенство анализа улучшится, и информация может быть повторно использована по многочисленным критериям, не будучи слишком сложной. Этот способ предполагает использование алгоритмов машинного обучения под наблюдением. Алгоритм обучается на множестве выборочных отрывков, пока он не сможет точно предсказать тональность текста. Также в классификатор загружаются большие фрагменты текста, и он прогнозирует настроение как отрицательное, нейтральное или положительное.
3. Гибридный подход
Гибридные модели анализа настроений являются наиболее ультрасовременным, эффективным и широко используемым подходом к анализу настроений. Если у вас есть хорошо спроектированные гибридные системы, вы можете получить преимущества как автоматических систем, так и систем, основанных на правилах. Гибридные модели могут предложить возможности машинного обучения в сочетании с гибкостью настройки. Подход, который работает для вашего бизнеса
Система, основанная на словарном запасе, может работать для вас, если у вас есть хороший словарный запас для расчетов. Тем не менее, во многих случаях, особенно для аналитики, связанной с социальными сетями, словари могут не соответствовать этой цели. Они могут быть не приспособлены к языковым особенностям развивающегося языка, как это видно на платформах социальных сетей, таких как Twitter и Instagram. Вывод о гибридном подходе с комбинацией словаря или подхода, основанного на правилах, и подхода машинного обучения может сработать для вас стильно.
Мы надеемся, что эта статья была полезной и помогла вам понять, что такое анализ настроений. Спасибо за проявленный интерес к этому блогу. Если у вас есть какие-либо вопросы, связанные с платформой искусственного интеллекта без кода, отправьте нам электронное письмо по адресу [email protected].
