Analiza sentimentelor vă permite să analizați sentimentul din spatele unei anumite fragmente de text. În acest articol, vom analiza modul în care funcționează împreună cu câteva aplicații practice.

Ce este analiza sentimentelor?

Analiza sentimentelor este o tehnică prin care puteți analiza o bucată de text pentru a determina sentimentul din spatele acesteia. Acesta combină învățarea automată și procesarea limbajului natural (NLP) pentru a realiza acest lucru.

Folosind analiza de bază a Sentimentului, un program poate înțelege dacă sentimentul din spatele unei bucăți de text este pozitiv, negativ sau neutru.

Este o tehnică puternică în inteligența artificială care are aplicații de afaceri importante.

De exemplu, puteți utiliza analiza sentimentelor pentru a analiza feedback-ul clienților. După ce ați colectat feedback-ul prin diferite medii precum Twitter și Facebook, puteți rula algoritmi de analiză a sentimentelor pe acele fragmente de text pentru a înțelege atitudinea clienților dvs. față de produsul dvs.

ad-banner

Cum funcționează analiza sentimentelor

Cea mai simplă implementare a analizei sentimentului este utilizarea unei liste de cuvinte marcate.

De exemplu, AFINN este o listă de cuvinte marcate cu numere între minus cinci și plus cinci. Puteți împărți o bucată de text în cuvinte individuale și le puteți compara cu lista de cuvinte pentru a obține scorul sentimentului final.

Să presupunem că am avut fraza „Iubesc pisici, dar eu sunt alergic lor”.

În lista de cuvinte AFINN, puteți găsi două cuvinte, „dragoste” și „alergic” cu scorurile respective de +3 și -2. Puteți ignora restul cuvintelor (din nou, aceasta este o analiză a sentimentului foarte de bază).

Combinând aceste două, obțineți un scor total de +1. Deci, puteți clasifica această propoziție ca fiind ușor pozitivă.

Există implementări complexe ale analizei sentimentelor utilizate astăzi în industrie. Acești algoritmi vă pot oferi scoruri exacte pentru bucăți lungi de text. În plus, avem modele de învățare de consolidare care se îmbunătățesc în timp.

Pentru modele complexe, puteți utiliza o combinație de algoritmi NLP și de învățare automată. Există trei tipuri majore de algoritmi utilizați în analiza sentimentelor. Să le aruncăm o privire.

Sisteme automate

Abordările automate ale analizei sentimentelor se bazează pe modele de învățare automată, cum ar fi clusterizarea.

Bucăți lungi de text sunt introduse în clasificator și returnează rezultatele ca negative, neutre sau pozitive. Sistemele automate sunt compuse din două procese de bază, pe care le vom analiza acum.

Sisteme bazate pe reguli

Spre deosebire de modelele automate, abordările bazate pe reguli depind de reguli personalizate pentru clasificarea datelor. Tehnicile populare includ tokenizarea, analiza, derivația și câteva altele. Puteți considera exemplul pe care l-am analizat anterior ca fiind o abordare bazată pe reguli.

Un lucru bun la sistemele bazate pe reguli este abilitatea de a le personaliza. Acești algoritmi pot fi personalizați pe baza contextului prin dezvoltarea unor reguli mai inteligente.

Rețineți că va trebui să întrețineți în mod regulat aceste tipuri de modele bazate pe reguli pentru a asigura rezultate consistente și îmbunătățite.

Sisteme hibride

Tehnicile hibride sunt cele mai moderne, eficiente și utilizate pe scară largă pentru analiza sentimentelor. Sistemele hibride bine proiectate pot oferi beneficiile atât ale sistemelor automate, cât și ale celor bazate pe reguli.

Modelele hibride se bucură de puterea învățării automate împreună cu flexibilitatea personalizării. Un exemplu de model hibrid ar fi o listă de cuvinte auto-actualizată bazată pe Word2Vec. Puteți urmări aceste liste de cuvinte și le puteți actualiza pe baza nevoilor dvs. de afaceri.

Utilizați cazuri pentru analiza sentimentelor

Analiza feedback-ului clienților

Ce este analiza sentimentelor Un ghid complet pentru incepatori

Analiza feedback-ului clienților este cea mai răspândită aplicație a analizei sentimentelor. Feedbackul direct al clienților este de aur pentru companii, în special pentru startup-uri. Direcționarea corectă către public este esențială pentru succesul oricărui tip de afacere.

Algoritmii bine analizați ai sentimentelor pot capta sentimentul pieței de bază față de un produs.

Puteți extinde, de asemenea, acest caz de utilizare pentru subsecțiuni mai mici, cum ar fi analiza recenziilor de produse din magazinul dvs. Amazon. Cu cât o companie este orientată mai mult către clienți, cu atât mai bună analiză a sentimentelor poate fi utilă.

Monitorizarea campaniei

1611292148 419 Ce este analiza sentimentelor Un ghid complet pentru incepatori

Manipularea emoțiilor electorale este o realitate acum, datorită Scandalul Cambridge Analytica.

Un alt caz de utilizare a analizei sentimentelor este o măsură de influență. Luând ca exemplu alegerile din SUA din 2016, multe sondaje au concluzionat că Donald Trump avea să piardă.

Dar experții observaseră că oamenii erau, în general, dezamăgiți de sistemul actual. Ei și-au susținut afirmațiile cu dovezi puternice prin analiza sentimentelor.

Am lucrat la un instrument numit Sentiments (Duh!) Care monitoriza alegerile din SUA în timpul meu ca inginer software la fosta mea companie. Am observat tendințe care au subliniat că domnul Trump câștigă o forță puternică cu alegătorii.

Acest lucru ar trebui să fie o dovadă că datele corecte combinate cu IA pot produce rezultate exacte, chiar și atunci când acestea contravin opiniei populare.

Monitorizarea mărcii

1611292148 170 Ce este analiza sentimentelor Un ghid complet pentru incepatori

Monitorizarea mărcii este un alt caz de utilizare excelent pentru analiza sentimentelor. Companiile pot folosi analiza sentimentelor pentru a verifica sentimentele de social media din jurul mărcii lor de la publicul lor.

KFC este un exemplu perfect de afacere care folosește analiza sentimentelor pentru a urmări, construi și îmbunătăți marca sa. Campaniile de socializare ale KFC sunt un factor important care contribuie la succesul său. Ei își adaptează campaniile de marketing pentru a face apel la mulțimea tânără și pentru a fi „prezenți” în social media.

Instrumente precum Brandwatch vă poate spune dacă ceva negativ despre marca dvs. devine viral. Alte mărci care folosesc rețelele sociale pentru a promova un sentiment pozitiv de marcă includ Amazon, Netflix și Dominoes.

Analiza pieței bursiere

1611292149 239 Ce este analiza sentimentelor Un ghid complet pentru incepatori

Dacă sunteți comerciant sau investitor, înțelegeți impactul pe care îl pot avea știrile pe piața de valori. Ori de câte ori o poveste majoră se sparge, aceasta va avea un impact pozitiv sau negativ puternic asupra pieței bursiere.

Analiza sentimentelor este un instrument puternic pentru comercianți. Puteți analiza sentimentul pieței față de o acțiune în timp real, de obicei în câteva minute. Acest lucru vă poate ajuta să vă planificați pozițiile lungi sau scurte pentru un anumit stoc.

Recent, Moderna a anunțat finalizarea fazei I a studiilor sale clinice privind vaccinul COVID-19. Această știre a dus la o creștere puternică a prețului acțiunilor Moderna.

Dar astăzi, acțiunile Moderna s-au împiedicat după pierderea unui brevet. Folosind analiza sentimentelor, puteți analiza aceste tipuri de știri în timp real și le puteți utiliza pentru a vă influența deciziile de tranzacționare.

Monitorizarea conformității

1611292149 598 Ce este analiza sentimentelor Un ghid complet pentru incepatori

Conformitatea reglementară și legală poate face sau distruge organizațiile mari. Adesea, aceste documente de conformitate sunt stocate în site-uri web mari, cum ar fi Autoritatea de conduită financiară.

Organizațiile mari își cheltuiesc o parte din bugetele lor în conformitate cu reglementările. În aceste cazuri, analiza tradițională a datelor nu poate oferi o soluție completă.

Instrumente precum ScrapingHub poate ajuta la preluarea documentelor de pe aceste site-uri web. Dar companiile au nevoie de o clasificare inteligentă pentru a găsi conținutul potrivit între milioane de pagini web.

Analiza sentimentelor poate face monitorizarea conformității mai ușoară și mai eficientă din punct de vedere al costurilor. Acesta vă poate ajuta să construiți motoare de etichetare, să analizați modificările în timp și să oferiți un câine de supraveghere 24/7 pentru organizația dvs.

Concluzie

Analiza sentimentelor este un instrument puternic pe care îl puteți utiliza pentru a rezolva problemele, de la influența mărcii până la monitorizarea pieței. Noi instrumente sunt construite în jurul analizei sentimentelor pentru a ajuta companiile să devină mai eficiente.

Și apropo, dacă iubești Gramatic, poți merge mai departe și mulțumești analizei sentimentelor.

Mi-a plăcut acest articol? Alăturați-vă Newsletter-ului meu și obțineți un rezumat al articolelor și videoclipurilor mele în fiecare luni.