Введение
Анализ тональности — это метод классификации текста, который идентифицирует и извлекает данные из исходного материала, позволяя аналитикам данных получить более глубокое представление о социальном восприятии их продукта или услуги при мониторинге онлайн-чатов.
В этой статье мы определим анализ настроений, а также различные доступные типы и методы.
Мы также лучше понимаем варианты использования анализа настроений в бизнесе, а также его связь с обработкой естественного языка и машинным обучением.
Итак, если у вас есть какие-либо вопросы об этой технологии, продолжайте читать.
Что такое анализ настроений?
Это процесс определения того, является ли написанное произведение положительным, отрицательным или нейтральным. Система анализа тональности текста использует алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения для присвоения измеренных оценок тональности сущностям, темам, темам и категориям внутри фразы или предложения.
I — Типы анализа настроений
1 – Распознавание эмоций
Обнаружение эмоций помогает в обнаружении таких эмоций, как ярость, несчастье, радость, гнев, тревога, беспокойство, дистресс и другие.
Системы обнаружения эмоций обычно используют лексиконы, которые представляют собой наборы слов, выражающих определенные эмоции; однако также используются расширенные классификаторы и мощные алгоритмы машинного обучения.
ML предпочтительнее лексики, потому что люди выражают свои эмоции разными способами.
2- Мелкозернистый
Аналитики могут использовать эту модель анализа настроений для определения точности полярности. Анализ настроений можно проводить по следующим полярностям: очень положительное, положительное, нейтральное, отрицательное или очень отрицательное.
Детальный анализ тональности может помочь с обзором и анализом рейтинга. Считайте 1 крайне негативным, а 5 — крайне позитивным по шкале от 1 до 5. По шкале от 1 до 10 1–2 — очень негативно, а 9–10 — очень позитивно.
3 – На основе аспектов
При определении общей полярности отзывов клиентов аспектный анализ идет глубже, чем детальный анализ. Это помогает аналитикам данных в определении конкретных тем, которые обсуждают люди.
4 – Анализ намерений
Правильно определяя намерения потребителей, предприятия могут сэкономить время, деньги и усилия.
Анализ намерений помогает им определить, намеревается ли клиент купить или просто просмотреть. Если клиент проявляет интерес к покупке, его можно отследить и настроить целевую рекламу.
5 – Анализ настроений организаций
Entity Sentiment Analysis объединяет анализ сущностей и настроений для определения настроения, выраженного в тексте.
Каждое упоминание объекта представлено числовым значением оценки и величины.
Эти оценки затем собираются для получения общей оценки настроения объекта и его величины.
II — Категории анализа настроений
1 – Основано на знаниях
Этот метод включал категоризацию текста на основе эмоциональных слов.
Такая методология обычно предлагается для анализа настроений в социальных сетях. Обычно он фокусируется на семантической обработке, принимая во внимание контент и рассматривая общественное мнение пользователей как отрывки из знаний.
Метод использует графы знаний, меры подобия, алгоритмы теории графов и процесс устранения неоднозначности.
2 – На основе знаний
Для точного определения настроений в этом подходе используются алгоритмы машинного обучения, такие как латентный семантический анализ и глубокое обучение.
3- Гибрид
Гибридный подход анализа настроений использует как статистические, так и основанные на знаниях методы для обнаружения полярности. Он выигрывает от высокой точности машинного обучения благодаря статистическим методам и стабильности благодаря подходу, основанному на лексике.
III — Анализ настроений в машинном обучении и обработке естественного языка
Для создания платформы анализа настроений требуются собственные знания и большие наборы обучающих данных, что обычно бывает, когда у компании или бизнеса есть уникальные требования, которые не удовлетворяются существующими платформами.
В таких случаях предприятия обычно создают свои собственные инструменты, используя библиотеки с открытым исходным кодом. HuggingFace, SpaCy, Flair и AllenNLP — это библиотеки НЛП, которые могут выполнять анализ настроений, а также другие инструменты машинного языка, такие как PyCaret и Fast. ИИ также поддерживает анализ настроений.
Модели преобразователей глубокого обучения, такие как BERT и XLNet, можно использовать для анализа настроений, в то время как GPT3 анализирует настроения без каких-либо обучающих данных.
IV — Наборы данных для анализа настроений
Для машинного обучения и глубокого обучения для анализа настроений требуются большие наборы обучающих данных.
Хотя доступные инструменты часто имеют большие базы данных, они часто являются очень общими и не специфичными для конкретных отраслевых областей.
В результате при наличии достаточного времени компании с особыми потребностями могут собирать свои собственные наборы данных.
Новый или малый бизнес с ограниченным набором данных для обучения в конкретной предметной области может положиться на стандартный инструмент и адаптировать его к своим конкретным требованиям.
V — Использование анализа настроений
Анализ настроений помогает аналитикам данных оценивать общественное мнение, проводить комплексные исследования рынка, отслеживать общественный имидж бренда и продукта, а также пытаться понять взаимодействие с клиентами, предоставляя полезную информацию своим собственным клиентам.
1 — Отзывы и анализ клиентов:
В целом, анализ настроений работает лучше всего, когда используется как инструмент для выражения мнений клиентов. Анализ настроений используется аналитиками, менеджерами по продуктам, директорами службы поддержки клиентов, менеджерами по персоналу и другими соответствующими сторонами, чтобы понять, как клиенты и работники относятся к конкретным темам и почему у них возникают такие чувства.
Голос клиента — это процесс, с помощью которого компании слышат отзывы клиентов о своем бренде, продуктах и услугах и реагируют на них.
Эти решения помогают им собирать отзывы и преобразовывать их в ценные данные и идеи в масштабе.
Поскольку социальные сети теперь контролируют имидж бренда, один вирусный отзыв может разрушить весь бизнес, в то время как клиенты, делящиеся положительным опытом, могут увеличить доход и жизненный цикл клиента.
2 — Мониторинг брендов и анализ рынка:
Информация о бренде, распространяемая через интернет-маркетинг, кампании в социальных сетях и контент-маркетинг, может быть важнее, чем сам продукт или услуга.
Одна из наиболее важных целей анализа настроений — получить полное представление о том, что такое бизнес и чего требует рынок.
Можно выявлять тенденции и прогнозировать результаты с помощью машинного обучения и анализа настроений, что позволяет компаниям оставаться впереди конкурентов.
Они также могут помочь им определить, насколько хорошо работает бренд и что еще они могут сделать для увеличения продаж. Аналитики также могут получить доступ к ответам своих конкурентов. Основываясь на полученных ответах, они могут улучшить свою игру.
Заключение
Анализ настроений искусственного интеллекта все еще находится на ранней стадии. Из-за сложности человеческого общения в этой области есть много возможностей для совершенствования. Однако методы, используемые сегодня в моделях анализа настроений, кажутся многообещающими и полезными для многих предприятий.