Анализ настроений: что это такое и зачем он нужен?

Анализ настроений, также известный как анализ мнений, относится к методам и процессам, которые помогают организациям получать информацию о том, как их клиентская база реагирует на конкретный продукт или услугу.

По сути, анализ настроений — это анализ чувств (т. е. эмоций, отношений, мнений, мыслей и т. д.), стоящих за словами, с использованием инструментов обработки естественного языка (NLP). Если вы не знаете, что делают инструменты НЛП, то все дело в названии. Обработка естественного языка в основном направлена ​​​​на понимание и создание естественного языка с использованием основных инструментов и методов.
Sentiment Analysis также использует обработку естественного языка и машинное обучение, чтобы помочь организациям выйти далеко за рамки простого количества лайков/репостов/комментариев, которые они получают в рекламной кампании, публикации в блоге, выпущенном продукте или чем-либо в этом роде. В этой статье мы подробно поговорим об анализе настроений . От разговоров о методах и инструментах анализа настроений до обсуждения того, почему он так широко используется — у нас есть все!

Изучайте машинное обучение онлайн в лучших университетах мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и продвинутые программы сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Анализ настроений: математика, стоящая за ним

Простое прочтение сообщения позволит вам определить, была ли у автора положительная или отрицательная позиция по теме, но это в том случае, если вы хорошо разбираетесь в языке. Однако у компьютера нет понятия естественного разговорного языка, поэтому нам нужно разбить эту проблему на математику (язык компьютера). Он не может просто вывести, содержит ли что-то радость, разочарование, гнев или что-то еще, без какого-либо контекста того, что означают эти слова.
Анализ настроений решает эту проблему с помощью обработки естественного языка. По сути, он распознает необходимые ключевые слова и фразы в документе, что в конечном итоге помогает алгоритму классифицировать эмоциональное состояние документа.

Специалисты по данным и программисты пишут приложения, которые вводят документы в алгоритм и сохраняют результаты таким образом, чтобы клиенты могли их использовать и понимать.
Обнаружение ключевых слов — один из самых простых методов, который широко используется алгоритмами анализа настроений . Поданный входной документ тщательно сканируется на наличие очевидных положительных и отрицательных слов, таких как «грустный», «счастливый», «разочарованный», «отличный», «удовлетворенный» и тому подобное.

Существует ряд алгоритмов анализа настроений , и у каждого есть разные библиотеки слов и фраз, которые они оценивают как положительные, отрицательные и нейтральные. Многие алгоритмы часто называют эти библиотеки «мешком слов».

Хотя на первый взгляд эта техника выглядит идеально, у нее есть определенные недостатки. Рассмотрим текст: «Обслуживание было ужасным, но атмосфера была потрясающей!» Теперь это настроение сложнее, чем может учесть базовый алгоритм, — оно содержит как положительные, так и отрицательные эмоции. Для таких случаев были разработаны более совершенные алгоритмы, которые разрывают предложение при встрече со словом «но» (или любым контрастным союзом). Таким образом, результатом становится «Обслуживание было ужасным» И «Но атмосфера была потрясающей».

Это предложение теперь будет генерировать два или более баллов (в зависимости от количества эмоций, присутствующих в утверждении). Эти индивидуальные оценки объединяются, чтобы узнать общую оценку произведения. На практике этот метод известен как бинарный анализ настроений .

Ни один алгоритм машинного обучения не может достичь идеальной точности 100%, и это ничем не отличается. Из-за сложности нашего естественного языка точность большинства алгоритмов анализа настроений составляет в лучшем случае лишь 80%.

Анализ настроений: алгоритмы и инструменты

Приведенный выше рисунок даст вам четкое представление о классификации алгоритмов анализа настроений . По сути, существует два типа алгоритмов машинного обучения:

• на основе машинного обучения

Вы знакомы с основными принципами работы любых алгоритмов машинного обучения. Тот же маршрут используется и в алгоритмах анализа настроений на основе машинного обучения. Эти алгоритмы требуют, чтобы вы создали модель, обучив классификатор набору примеров. В идеале это означает, что вы должны собрать набор данных с соответствующими примерами для положительных, нейтральных и отрицательных классов, извлечь эти функции из примеров, а затем обучить свой алгоритм на основе этих примеров. Эти алгоритмы в основном используются для вычисления полярности документа,

• на основе лексики

Как следует из названия, эти методы используют словари слов. Каждое слово аннотируется с указанием его эмоциональной полярности и силы настроения. Затем этот словарь сопоставляется с документом для расчета его общей оценки полярности документа. Эти методы обычно дают высокую точность, но низкий отзыв.
Не существует «лучшего» выбора из двух, ваш выбор метода должен зависеть исключительно от решаемой проблемы. Лексические алгоритмы могут достигать почти идеальных результатов, но они требуют использования словаря, который не всегда доступен во всех языках. С другой стороны, алгоритмы на основе машинного обучения также дают хорошие результаты, но требуют обширного обучения на размеченных данных.
Разница между наукой о данных, машинным обучением и большими данными!

Наиболее часто используемые инструменты анализа настроений

Существует множество инструментов для анализа настроений и отслеживания. Мы рассмотрим пять таких инструментов, которые сегодня широко используются в отрасли:

• ЛюдиБраузеры

  PeopleBrowsr поможет вам найти все упоминания о вашей отрасли, бренде и конкурентах и ​​проанализировать настроения. Он позволяет сравнить количество упоминаний вашего бренда до, во время и после любой рекламной кампании.
  

• Талая вода

  Meltwater — это инструмент для прослушивания социальных сетей, который делает все, от отслеживания воздействия и анализа настроений в режиме реального времени до понимания следов конкурентов. Такие организации, как Sodexo, TataCliq, HCL, NIIT и многие другие, используют Meltwater для улучшения своего присутствия в Интернете и увеличения влияния.
  

• Гугл Аналитика

  Google Analytics помогает организациям узнать, какие каналы влияют на их подписчиков и клиентов. Это помогает им создавать отчеты и аннотации, в которых хранятся записи обо всех маркетинговых кампаниях и поведении в Интернете.
  

• HootSuite

  Бесплатная версия HootSuite позволяет организациям управлять и измерять свое присутствие в социальных сетях. 5,99 долларов в месяц сделают вас премиум-клиентом, который даст вам право использовать расширенные функции аналитики.
  

• Социальное упоминание

  Socialmention — очень полезный инструмент, который позволяет брендам отслеживать упоминания определенных ключевых слов в блогах, микроблогах, видео, закладках, событиях, комментариях, новостях, хэштегах и даже аудио. Он также указывает, являются ли упоминания положительными, отрицательными или нейтральными.

Анализ настроений: зачем его использовать?

Когда все переместилось в онлайн, бренды начали придавать первостепенное значение анализу настроений . Честно говоря, это их единственный способ полностью понять свою клиентскую базу, включая их ожидания от бренда. Прослушивание социальных сетей может помочь организациям из любой области понять жалобы и опасения своих клиентов, что в конечном итоге помогает организациям масштабировать свои услуги. Анализ настроений помогает брендам решать конкретные проблемы или проблемы своих клиентов.
По мнению некоторых исследователей , анализ настроений по данным Twitter может помочь в прогнозировании движений фондового рынка. Исследования показывают, что новостные статьи и социальные сети могут оказать огромное влияние на фондовый рынок. Было замечено, что новости с общим позитивным настроем связаны со значительным ростом цен, хотя и в течение короткого периода времени. С другой стороны, негативные новости связаны со снижением цены, но с более длительным эффектом.
В идеале анализ настроений может быть использован любым брендом, который хочет:

• • Ориентируйтесь на конкретных людей, чтобы улучшить их услуги.

• • Отслеживайте настроения и эмоции клиентов с течением времени.

• • Определите, какой сегмент клиентов сильнее относится к вашему бренду.

• • Отслеживайте изменения в поведении пользователей, соответствующие изменениям в вашем продукте.

• Узнайте своих основных сторонников и недоброжелателей.

Очевидно, что анализ настроений дает организации столь необходимую информацию о своих клиентах. Теперь организации могут корректировать свои маркетинговые стратегии в зависимости от того, как на них реагируют клиенты. Анализ настроений также помогает организациям измерять рентабельность инвестиций в свои маркетинговые кампании и улучшать обслуживание клиентов. Поскольку анализ настроений дает организациям возможность заглянуть в эмоции своих клиентов, они могут быть в курсе любого кризиса, который наступит вовремя, и соответствующим образом управлять им.
Нейронные сети: приложения в реальном мире

В заключение…
Более или менее каждый крупный бренд в наши дни в значительной степени полагается на прослушивание в социальных сетях, чтобы улучшить общее качество обслуживания клиентов. Если вы являетесь одним из заинтересованных лиц и хотите более глубоко изучить эту тему, мы рекомендуем вам более подробно изучить различные виды алгоритмов (те, которые мы показывали на графике ранее) и реализации анализа настроений .

Кроме того, если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по машинному обучению, которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT -B статус выпускника, 5+ практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.