Analiza sentimentelor: ce este și de ce contează?

Sentiment Analysis, cunoscută și sub numele de Opinion Mining, se referă la tehnicile și procesele care ajută organizațiile să obțină informații despre modul în care baza lor de clienți reacționează la un anumit produs sau serviciu.

În esență, analiza sentimentelor este analiza sentimentelor (adică emoții, atitudini, opinii, gânduri etc.) din spatele cuvintelor, folosind instrumente de procesare a limbajului natural (NLP). Dacă nu știți ce fac instrumentele NLP - este aproape totul în nume. Procesarea limbajului natural urmărește în esență înțelegerea și crearea unui limbaj natural prin utilizarea instrumentelor și tehnicilor esențiale.
Sentiment Analysis folosește, de asemenea, procesarea limbajului natural și învățarea automată pentru a ajuta organizațiile să privească cu mult dincolo de numărul de aprecieri/distribuiri/comentarii pe care le primesc la o campanie publicitară, o postare de blog, un produs lansat sau orice altceva de această natură. În acest articol, vom vorbi despre analiza sentimentelor în profunzime. De la vorbirea despre metodele și instrumentele analizei sentimentelor până la discutarea de ce este folosită atât de larg - avem totul acoperit!

Învață învățarea automată online de la cele mai bune universități din lume – Master, Programe Executive Postuniversitare și Program de certificat avansat în ML și AI pentru a-ți accelera cariera.

Analiza sentimentelor: matematica din spatele ei

Simpla citire a unei postări vă va permite să identificați dacă autorul a avut o poziție pozitivă sau negativă asupra subiectului - dar asta dacă sunteți bine versat în limba. Cu toate acestea, un computer nu are conceptul de limbaj vorbit în mod natural – așa că trebuie să descompunem această problemă în matematică (limbajul unui computer). Nu poate deduce pur și simplu dacă ceva conține bucurie, frustrare, furie sau altceva - fără niciun context al semnificației respectivelor cuvinte.
Analiza sentimentelor rezolvă această problemă utilizând procesarea limbajului natural. Practic, recunoaște cuvintele cheie și expresiile necesare în cadrul unui document, care în cele din urmă ajută algoritmul să clasifice starea emoțională a documentului.

Oamenii de știință de date și programatorii scriu aplicații care introduc documentele în algoritm și stochează rezultatele într-un mod care este util pentru utilizare și înțelegere de către clienți.
Localizarea cuvintelor cheie este una dintre cele mai simple tehnici și este utilizată pe scară largă de algoritmii de analiză a sentimentelor . Documentul de intrare alimentat este scanat complet pentru cuvintele pozitive și negative evidente, cum ar fi „trist”, „fericit”, „dezamăgi”, „super”, „mulțumit” și altele.

Există o serie de algoritmi de analiză a sentimentelor și fiecare are biblioteci diferite de cuvinte și expresii pe care le evaluează drept pozitive, negative și neutre. Aceste biblioteci sunt adesea numite „punga de cuvinte” de mulți algoritmi.

Deși această tehnică arată perfect la suprafață, are unele deficiențe clare. Luați în considerare textul „Serviciul a fost oribil, dar atmosfera a fost minunată!” Acum, acest sentiment este mai complex decât poate lua în considerare un algoritm de bază - conține atât emoții pozitive, cât și negative. Pentru astfel de cazuri, au fost concepuți algoritmi mai avansați care rup propoziția la întâlnirea cuvântului „dar” (sau a oricărei conjuncții contrastive). Deci, rezultatul devine „Serviciul a fost oribil” ȘI „Dar atmosfera a fost minunată”.

Această propoziție va genera acum două sau mai multe scoruri (în funcție de numărul de emoții prezente în enunț). Aceste scoruri individuale sunt consolidate pentru a afla scorul general al unei piese. În practică, această tehnică este cunoscută sub numele de Analiză binară a sentimentelor .

Niciun algoritm de învățare automată nu poate atinge o precizie perfectă de 100%, iar acest lucru nu este diferit. Datorită complexității limbajului nostru natural, majoritatea algoritmilor de analiză a sentimentelor sunt în cel mai bun caz doar 80% precise.

Analiza sentimentelor: algoritmi și instrumente

Graficul de mai sus vă va oferi o idee corectă despre clasificarea algoritmilor de analiză a sentimentelor . În esență, există două tipuri de algoritmi de învățare automată:

• bazat pe ML

Sunteți conștient de funcționarea de bază a oricărui algoritm de învățare automată. Aceeași cale este urmată și în algoritmii de analiză a sentimentelor bazați pe ML. Acești algoritmi vă cer să creați un model antrenând clasificatorul cu un set de exemple. Acest lucru înseamnă în mod ideal că trebuie să aduni un set de date cu exemple relevante pentru clasele pozitive, neutre și negative, să extragi aceste caracteristici din exemple și apoi să antrenezi algoritmul pe baza acestor exemple. Acești algoritmi sunt utilizați în esență pentru a calcula polaritatea unui document,

• Bazat pe lexic

După cum sugerează și numele, aceste tehnici folosesc dicționare de cuvinte. Fiecare cuvânt este adnotat cu polaritatea sa emoțională și puterea sentimentală. Acest dicționar este apoi corelat cu documentul pentru a calcula scorul total de polaritate al documentului. Aceste tehnici oferă de obicei o precizie ridicată, dar o reamintire scăzută.
Nu există o „cea mai bună” alegere dintre cele două, alegerea metodei dvs. ar trebui să depindă exclusiv de problema în cauză. Algoritmii lexicali pot obține rezultate aproape perfecte, dar necesită utilizarea unui lexic – ceva care nu este întotdeauna disponibil în toate limbile. Pe de altă parte, algoritmii bazați pe ML oferă și rezultate bune, dar necesită o pregătire extinsă privind datele etichetate.
Diferența dintre Data Science, Machine Learning și Big Data!

Cele mai utilizate instrumente de analiză a sentimentelor

Există multe instrumente de analiză și urmărire a sentimentelor disponibile pe care le puteți utiliza. Vom analiza cinci astfel de instrumente care găsesc o utilizare extinsă în industrie astăzi:

• PeopleBrowsr

  PeopleBrowsr vă ajută să găsiți toate mențiunile industriei dvs., ale mărcii și ale concurenților și să analizați sentimentele. Vă permite să comparați numărul de mențiuni pe care marca dvs. le-a avut înainte, în timpul și după orice campanie publicitară.
  

• Apa de topire

  Meltwater este un instrument de ascultare a rețelelor sociale care face totul, de la urmărirea impactului și analiza sentimentelor în timp real până la înțelegerea amprentelor concurenților. Organizații precum Sodexo, TataCliq, HCL, NIIT și multe altele folosesc Meltwater pentru a-și îmbunătăți prezența și impactul online.
  

• Google Analytics

  Google Analytics ajută organizațiile să descopere ce canale își influențează abonații și clienții. Îi ajută să creeze rapoarte și adnotări care țin evidența tuturor campaniilor de marketing și a comportamentelor online.
  

• HootSuite

  Versiunea gratuită a HootSuite permite organizațiilor să-și gestioneze și să-și măsoare prezența pe rețelele sociale. 5,99 USD/lună vă va face un client premium care vă va da dreptul să utilizați funcții de analiză avansate.
  

• Mențiune socială

  Mențiunea socială este un instrument foarte util care permite mărcilor să urmărească mențiuni pentru anumite cuvinte cheie în bloguri, microbloguri, videoclipuri, marcaje, evenimente, comentarii, știri, hashtag-uri și chiar audio. De asemenea, indică dacă mențiunile sunt pozitive, negative sau neutre.

Analiza sentimentelor: de ce ar trebui folosită?

Cu totul în schimbare online, mărcile au început să acorde cea mai mare importanță analizei sentimentelor . Sincer, este singura lor poartă de acces către înțelegerea temeinică a bazei de clienți, inclusiv a așteptărilor lor de la marcă. Ascultarea rețelelor sociale poate ajuta organizațiile din orice domeniu să înțeleagă nemulțumirile și preocupările clienților lor – ceea ce în cele din urmă ajută organizațiile să-și extindă serviciile. Analiza sentimentelor ajută mărcile să abordeze problemele sau preocupările exacte ale clienților lor.
Potrivit unor cercetători , analiza sentimentelor datelor Twitter poate ajuta la predicția mișcărilor pieței de valori. Cercetările arată că articolele de știri și rețelele sociale pot influența enorm bursa. S-a observat că știrile cu sentiment general pozitiv se referă la o creștere mare a prețului, deși pentru o perioadă scurtă de timp. Pe de altă parte, știrile negative sunt considerate a fi legate de o scădere a prețului – dar cu efecte mai prelungite.
În mod ideal, analiza sentimentelor poate fi folosită de orice brand care dorește să:

• • Vizează anumite persoane pentru a-și îmbunătăți serviciile.

• • Urmăriți sentimentele și emoțiile clienților de-a lungul timpului.

• • Stabiliți ce segment de clienți simte mai puternic marca dvs.

• • Urmăriți modificările comportamentului utilizatorului corespunzătoare modificărilor din produsul dvs.

• Aflați promotorii și detractorii dvs. cheie.

În mod clar, analiza sentimentelor oferă unei organizații informațiile atât de necesare despre clienții lor. Organizațiile își pot ajusta acum strategiile de marketing în funcție de modul în care clienții răspund la aceasta. Analiza sentimentelor ajută, de asemenea, organizațiile să măsoare rentabilitatea investiției campaniilor lor de marketing și să își îmbunătățească serviciul pentru clienți. Deoarece analiza sentimentelor oferă organizațiilor o perspectivă asupra emoțiilor clienților lor, acestea pot fi conștiente de orice criză care urmează să vină bine în timp – și să o gestioneze în consecință.
Rețele neuronale: aplicații în lumea reală

În concluzie…
Mai mult sau mai puțin, fiecare brand important în prezent se bazează în mare măsură pe ascultarea rețelelor sociale pentru a îmbunătăți experiența generală a clienților. Dacă sunteți unul dintre sufletele interesate și doriți să explorați acest subiect mai în profunzime, vă recomandăm să parcurgeți mai detaliat diferitele tipuri de algoritmi (cei pe care i-am afișat mai devreme într-un grafic) și implementări ale analizei sentimentelor .

De asemenea, dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați programul Executive PG în învățare automată de la IIIT-B și upGrad, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT -B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.