Анализ настроений — это еще одна ветвь машинного обучения, используемая для удовлетворения потребностей пользователей с помощью анализа голосовых настроений, а также для чтения того, является ли удерживание или блок текста положительным, отрицательным или нейтральным. Этот порядок анализа использует контекстуальный анализ, который определяет социальное отношение к тому, что блок текста растягивается, чтобы передать. Хотя его цель состоит в том, чтобы обнаружить вызов текста (то есть положительный, отрицательный или нейтральный), анализ настроений также пытается выявить эмоции, стоящие за текстом, по аналогии со счастьем, грустью или возмущением. Для решения этой задачи он использует различные алгоритмы NLP (обработка естественного языка).
Как FutureAnalytica помогает анализу настроений через свою платформу?
Платформа искусственного интеллекта FutureAnalytica может помочь связать настроения с поведением пользователей, когда действия в большей степени связаны с демографией, сделками и даже с конкретными биографиями пользователей, которые подчеркивают определенный эмоциональный аспект. Как только связь установлена, можно предлагать аналогичные биографии той же услуги. Компании используют данные социальных сетей, чтобы определить реакцию клиентов на продукт или услугу. Благодаря этому ассоциации могут сосредоточиться на совершенствовании продукта, поскольку они понимают мнение стоунеров в отношении определенного качества продукта, которое всем нравится и нравится больше всего. Организации используют анализ настроений в качестве показателя для разработки стратегии, планирования и применения PR-стратегий. Некоторые предприятия применяют анализ в своих подразделениях по работе с клиентами, чтобы лучше понять жалобы клиентов и необходимость улучшения определенных аспектов PR. С появлением нового продукта компании могут использовать анализ настроений, чтобы понять реакцию пользователей на новый продукт, вместо того, чтобы проводить проверки для того же самого. Отзывы клиентов и условия, наблюдаемые в точках электронной коммерции, таких как Flipkart и Amazon, являются эффективным способом отметить положительные и отрицательные настроения в отношении результата. Компании могут использовать анализ настроений в качестве инструмента интеллектуального анализа данных, который может помочь им собрать конкурентную информацию о конкурирующих брендах, тем самым способствуя конкурентному преимуществу бизнеса. Нейронные сети играют ключевую роль в аналогичных процессах интеллектуального анализа данных.
Типы анализа настроений
1. Детальный анализ настроений
Если обратная связь считается важной для расширения вашего бизнеса, она также должна включать следующее:
• Истинно положительный
• Положительный
• Нейтральный
• Отрицательный
• Истинно отрицательный
2. Открытие эмоций
Этот тип анализа настроений направлен на определение страстей, таких как счастье, разочарование, возмущение, печаль и так далее. Многочисленные системы обнаружения эмоций используют словари (то есть списки слов и, следовательно, страсти, которые они передают) или сложные алгоритмы машинного обучения.
Одним из недостатков использования словарей и голосовых сентиментов является то, что люди выражают страсти несколькими способами. Некоторые слова, которые обычно выражают возмущение, такие как «плохой» или «убить», могут также выражать радость.
3. Аспектный анализ настроений
Как правило, при анализе настроений текстов, скажем, обзоров продуктов, вам нужно сделать вывод, какие конкретные аспекты или особенности люди упоминают в положительном, нейтральном или отрицательном ключе. Вот где может помочь анализ тональности на основе аспектов, например, в этом учебнике «Срок службы батареи этой камеры слишком короткий», классификатор на основе аспектов также будет готов определить, что суждение выражает негативное мнение о точечной батарее. жизнь.
4. Многоязычный анализ настроений
Многоязычный анализ настроений очень важен. Это включает в себя тонны предварительной обработки и казны. Большинство из этих сундуков доступны в Интернете (например, словари настроений), в то время как другие должны быть созданы (например, обновленные корпуса или алгоритмы обнаружения шума), но вам нужно будет изменить эти законы, чтобы использовать их.
Как работает анализ тональности?
Анализ настроений, также называемый анализом мнений, работает благодаря обработке естественного языка (NLP) и алгоритмам машинной грамотности, чтобы автоматически определять эмоциональный тон онлайн-обменов. Существуют разные алгоритмы, которые вы будете применять в моделях анализа настроений, в зависимости от того, какую долю данных вы хотите исследовать, и насколько правдивой вы хотите видеть свою модель.
Изобретатели начинают с создания текстового алгоритма, основанного на Машинном обучении, который может распознавать содержимое, показывающее любой конкретный индикатор настроений. Позже они обучают классификатор машинного обучения, передавая ему огромный объем обучающих наборов данных, содержащих ответы, основанные на положительных, отрицательных и нейтральных настроениях. Каждая часть содержания разбросана и разделена на вводные факторы, аналогичные текстовым словам, выражениям, постановлениям и другим реальностям.
Как только этот процесс завершен, начинается связь между мотивами и процессом идентификации. Кроме того, модель Искусственный интеллект присваивает оценку тональности этому конкретному посту. Пост может варьироваться от 1, представляющего отрицательный, до 4, представляющего 4 положительных комментария. Тем не менее, оценка обычно равна 0, если настроение нейтральное.
Заключение
Платформа FutureAnalytica может интегрировать анализ настроений, что может быть очень полезно для малого бизнеса. Чтобы компания преуспела, она должна осознавать, как бизнес воспринимает ее продукты и услуги. Анализ настроений может рассказать бизнесу, как гости относятся к бренду и его жертвоприношениям. Обладая этими знаниями, компании могут разрабатывать маркетинговые стратегии, учитывающие настроения потребителей.
Мы надеемся, что эта композиция была проницательной и помогла вам понять, как анализ настроений может помочь бизнесу. По любым вопросам или для планирования демонстрации напишите нам по адресу [email protected].
