Начало работы с машинным обучением для анализа настроений (часть 1)
Что такое сентиментальный анализ?
Этот тип анализа также называется анализом мнений. Он состоит из использования NLP (обработки естественного языка), анализа текста и методов компьютерной лингвистики для извлечения субъективной информации из текстовых данных.
Это влечет за собой обнаружение и классификацию отношений, чувств и взглядов, представленных в письме, таком как обзор, твит или новость. Анализ настроений направлен на установление наличия и силы положительных, отрицательных или нейтральных настроений в данном тексте. Он используется во многих различных отраслях, таких как анализ социальных сетей, обслуживание клиентов и исследования рынка.
Типы сентиментального анализа
Сентиментальный анализ фокусируется прежде всего на полярности текста, то есть на том, является ли текст позитивным, нейтральным или негативным. Однако этот метод анализа может быть шире, поскольку он также может обнаруживать определенные эмоции. Например, клиент зол, печален, счастлив, боится и т. д. Он также может обнаруживать намерения, т.е. интересует/не интересует и даже срочность. То есть, на основе собранных и проанализированных входных данных, действительно ли клиент нуждается в продукте или нет.
В зависимости от требуемого результата мы можем соответствующим образом адаптировать наш анализ. Основные виды сентиментального анализа следующие:
1) На основе полярности
Этот тип анализа делает акцент на выяснении того, является ли настроение положительным, отрицательным или нейтральным. Затем он выставляет оценку в зависимости от выраженной полярности. Например, положительный = 4, нейтральный = 2 и отрицательный = 0.
2) На основе аспектов
Здесь мы копнем немного глубже, чтобы выяснить, каково отношение к определенному аспекту, функции, бренду и т. д. Результат анализа даст больше информации о том, какие продукты/услуги люди упоминают негативно/нейтрально/положительно.
3) Многоязычный
Этот тип сентиментального анализа касается ввода текста с разных языков. Он способен определить настроение текста независимо от того, на каком языке он написан. Это особенно полезно для многонациональных компаний или организаций, которые хотели бы знать отношение к их продуктам или услугам со стороны их клиентов в разных странах.
4) На основе эмоций
Предположим, мы хотели бы выйти за пределы основной полярности чувства и хотели бы знать, какие типы эмоций выражены в фрагменте текста, например, страх, гнев, счастье и т. д. Эта форма сентиментального анализа лучше всего применима здесь. .
5) На основе намерений
Мы также можем сказать, какие намерения стоят за определенным текстом. Было ли это чувство направлено на убеждение, критику, рекомендацию или похвалу? Вот некоторые из результатов этого типа анализа.
6) Контекстный
При этом учитывается контекст, в котором был написан фрагмент текста. Контекст может включать дату/время, место, предполагаемую аудиторию и биографию автора. Например, на основе контекста мы можем определить негативные или позитивные настроения, написанные пожилыми людьми в часы пик дня.
7) Ирония и сарказм
Этот тип сентиментального анализа определяет, противоречит ли выраженное настроение его предполагаемому значению.
Преимущества проведения сентиментального анализа:
Сентиментальный анализ дает множество преимуществ:
1) Понимание мнений клиентов: может использоваться для оценки того, как потребители относятся к товарам и услугам организации. Результаты анализа могут помочь узнать, что нравится или не нравится потребителям. Затем это может улучшить разработку продукта.
2) Управление репутацией бренда: может помочь компании следить за восприятием своего бренда, выявляя негативные настроения и оперативно устраняя их, чтобы сохранить положительный имидж бренда.
3) Антикризисное управление: это немного похоже на управление репутацией бренда в том, что оно также помогает смягчить негативные настроения организации, однако основное отличие состоит в том, что последнее помогает активно создавать и поддерживать имидж компании с течением времени, в то время как антикризисное управление сосредоточено по уменьшению или борьбе с влиянием негативных ситуаций в кризисных ситуациях, таких как отзыв продукта или утечка данных.
4) Конкурентный анализ. Используя сентиментальный анализ, компании могут сравнивать настроения, полученные от своих клиентов, и сравнивать их с их компаниями. Это может выявить области, в которых может отсутствовать бизнес, и помочь улучшить их продукты и услуги, чтобы лучше конкурировать на рынке.
5) понимание рынка: позволяет компании устанавливать предпочтения и тенденции своей клиентуры. Затем эта информация может помочь в разработке более эффективных маркетинговых стратегий или кампаний, которые лучше соответствуют потребностям клиентов.
Как проводится сентиментальный анализ?
Существует три основных подхода к анализу настроений. А именно:
· Подход, основанный на правилах
· Подход к машинному обучению
· Гибридный подход
Подход, основанный на правилах, включает в себя разработку набора правил, который определяет настроение на основе определенных фраз, ключевых слов или текстовых шаблонов. Например, негативное настроение, когда входной текст содержит такие слова, как «раздраженный», «бедный» и т. д.
Подход машинного обучения имеет дело с определением тональности текста путем обучения алгоритма машинного обучения. Затем обученная модель учится распознавать определенные шаблоны и классифицировать их на положительные, нейтральные или отрицательные чувства. Преимущество эффективно обученного алгоритма машинного обучения заключается в том, что его можно использовать для сортировки нового входного текста в будущем с меньшими трудностями.
Третий подход к анализу настроений включает в себя сочетание машинного обучения и подхода, основанного на правилах. В некоторых случаях модель машинного обучения может работать не так хорошо, и для достижения максимальной точности также может использоваться подход, основанный на правилах.
В будущем мы сосредоточимся на документировании того, как машинное обучение (МО) можно использовать для анализа настроений в твитах, постах в Facebook, новостях, обзорах фильмов и любых других платформах, которые документируют отзывы пользователей и клиентов.
Основные этапы любого проекта сентиментального анализа с использованием ML:
· Импорт данных
· Очистка и предварительная обработка данных
· Разделить данные на обучающие/тестовые наборы
· Создание модели
· Обучение модели
· Делать предсказания
· Оценивать и улучшать
Вот некоторые из популярных методов машинного обучения, которые мы собираемся внедрить в наш анализ:
1) Наивный байесовский алгоритм. Этот алгоритм в первую очередь имеет дело с вероятностью того, что текст принадлежит к определенному настроению, исходя из частоты слов во входном тексте.
2) Глубокое обучение: используя нейронные сети с несколькими слоями, мы можем распознавать шаблоны в тексте.
3) Машины опорных векторов (SVM): в отличие от наивного байесовского метода, этот метод не является вероятностным, поскольку он используется для классификации текста путем нахождения оптимальной гиперплоскости, которая может соответственно разделить положительные и отрицательные настроения.
4) Деревья решений: древовидная модель решений строится с использованием этого типа машинного обучения.
5) Случайный лес: несколько деревьев решений объединяются, что повышает точность модели, которая будет использоваться для анализа.
В нашей следующей статье мы углубимся в построение модели машинного обучения с нуля после предварительной обработки входного текста в чистые арифметические данные, которые наша модель сможет расшифровать и выполнить точный анализ настроений.
