情绪分析：它是什么以及为什么重要？

情绪分析，也称为意见挖掘，是指帮助组织检索有关其客户群对特定产品或服务的反应信息的技术和流程。

本质上，情感分析是利用自然语言处理（NLP）工具对词语背后的感受（即情绪、态度、观点、想法等）进行分析。 如果你不知道 NLP 工具的作用——这几乎都是名副其实的。 自然语言处理本质上旨在通过使用基本工具和技术来理解和创建自然语言。
情感分析还使用自然语言处理和机器学习来帮助组织不仅仅关注他们在广告活动、博客文章、发布的产品或任何类似性质的东西中获得的喜欢/分享/评论的数量。 在本文中，我们将深入讨论情绪分析。 从谈论情绪分析的方法和工具到讨论为什么它被如此广泛地使用——我们已经涵盖了所有内容！

从世界顶级大学在线学习机器学习——硕士、高级管理人员研究生课程和 ML 和 AI 高级证书课程，以加快您的职业生涯。

情绪分析：背后的数学

只需阅读一篇文章，您就可以确定作者对该主题的立场是积极的还是消极的——但前提是您精通该语言。 然而，计算机没有自然口语的概念——因此，我们需要将这个问题分解为数学（计算机的语言）。 它不能简单地推断出某件事是否包含快乐、沮丧、愤怒或其他——没有任何上下文的这些词的含义。
情感分析通过使用自然语言处理解决了这个问题。 基本上，它识别文档中必要的关键字和短语，最终帮助算法对文档的情绪状态进行分类。

数据科学家和程序员编写应用程序，将文档输入算法并以一种对客户使用和理解有用的方式存储结果。
关键字定位是最简单的技术之一，并被情绪分析算法广泛利用。 对输入的输入文档进行彻底扫描，以寻找明显的正面和负面词，如“悲伤”、“快乐”、“失望”、“很棒”、“满意”等。

有许多情绪分析算法，每个算法都有不同的单词和短语库，它们的评分为正面、负面和中性。 这些库通常被许多算法称为“词袋”。

尽管这种技术表面上看起来很完美，但它也有一些明显的缺点。 考虑一下文字，“服务很糟糕，但气氛很棒！” 现在，这种情绪比基本算法所能考虑的要复杂得多——它既包含积极情绪，也包含消极情绪。 对于这种情况，设计了更高级的算法，在遇到单词“but”（或任何对比连词）时打破句子。 因此，结果变成了“服务很糟糕”和“但是氛围很棒”。

这句话现在将产生两个或更多分数（取决于语句中存在的情绪数量）。 这些单独的分数被合并以找出一首乐曲的总分。 在实践中，这种技术被称为二元情绪分析。

没有机器学习算法可以达到 100% 的完美准确率，这也不例外。 由于我们的自然语言的复杂性，大多数情感分析算法最多只有 80% 的准确率。

情绪分析：算法和工具

上图将使您对情感分析算法的分类有一个大致的了解。 本质上，有两种类型的机器学习算法：

• 基于机器学习

您了解任何机器学习算法的基本工作原理。 基于 ML 的情感分析算法也遵循相同的路线。 这些算法要求您通过使用一组示例训练分类器来创建模型。 理想情况下，这意味着您必须收集包含正类、中性和负类相关示例的数据集，从示例中提取这些特征，然后根据这些示例训练您的算法。 这些算法本质上用于计算文档的极性，

• 基于词典

顾名思义，这些技术使用单词词典。 每个单词都带有其情感极性和情感强度的注释。 然后将该字典与文档匹配以计算其文档的整体极性分数。 这些技术通常提供高精度但低召回率。
两者中没有“最佳”选择，您选择的方法应该完全取决于手头的问题。 词法算法可以实现近乎完美的结果，但是，它们需要使用词典——并非所有语言都可以使用。 另一方面，基于 ML 的算法也可以提供良好的结果，但是它们需要对标记数据进行广泛的训练。
数据科学、机器学习和大数据之间的区别！

最常用的情绪分析工具

有许多情绪分析和跟踪工具可供您使用。 我们将研究当今在行业中广泛使用的五种此类工具：

• 人民浏览器

  PeopleBrowser 可帮助您找到有关您的行业、品牌和竞争对手的所有提及并分析情绪。 它允许您比较您的品牌在任何广告活动之前、期间和之后的提及次数。
  

• 融水

  Meltwater 是一种社交媒体监听工具，它可以完成从实时跟踪影响和情绪分析到了解竞争对手足迹的所有工作。 Sodexo、TataCliq、HCL、NIIT 和许多其他组织使用 Meltwater 来提高他们的在线形象和影响力。
  

• 谷歌分析

  谷歌分析帮助组织发现哪些渠道正在影响他们的订阅者和客户。 它可以帮助他们创建报告和注释，记录所有营销活动和在线行为。
  

• HootSuite

  HootSuite 的免费版本允许组织管理和衡量他们在社交网络上的存在。 每月 5.99 美元将使您成为高级客户，使您有权使用高级分析功能。
  

• 社会提及

  Socialmention 是一个非常有用的工具，它允许品牌跟踪博客、微博、视频、书签、事件、评论、新闻、主题标签甚至音频中特定关键字的提及。 它还指示提及是正面的、负面的还是中性的。

情绪分析：为什么要使用它？

随着一切都在网上转移，品牌开始对情绪分析给予最大的重视。 老实说，这是他们彻底了解客户群的唯一途径，包括他们对品牌的期望。 社交媒体倾听可以帮助任何领域的组织了解客户的不满和担忧——最终帮助组织扩大服务。 情绪分析可帮助品牌解决客户的确切问题或顾虑。
据一些研究人员称， Twitter 数据的情绪分析有助于预测股市走势。 研究表明，新闻文章和社交媒体可以极大地影响股市。 观察到具有总体积极情绪的新闻与价格大幅上涨有关，尽管时间很短。 另一方面，负面消息被认为与价格下跌有关——但影响更持久。
理想情况下，任何品牌都可以使用情绪分析：

• • 针对特定个人以改善他们的服务。

• • 随着时间的推移跟踪客户情绪和情绪。

• • 确定哪个客户群对您的品牌感觉更强烈。

• • 跟踪与产品变化相对应的用户行为变化。

• 找出你的主要推动者和批评者。

显然，情绪分析为组织提供了急需的客户洞察力。 组织现在可以根据客户的反应来调整他们的营销策略。 情绪分析还可以帮助组织衡量其营销活动的投资回报率并改善他们的客户服务。 由于情绪分析让组织可以窥探客户的情绪，因此他们可以及时发现任何即将到来的危机，并进行相应的管理。
神经网络：现实世界中的应用

综上所述…
如今，每个主要品牌都或多或少地严重依赖社交媒体聆听来改善整体客户体验。 如果您是感兴趣的人之一并想更深入地探索这个主题，我们建议您更详细地了解各种算法（我们之前在图中显示的那些）和情感分析的实现。

此外，如果您有兴趣了解有关机器学习的更多信息，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的机器学习执行 PG 计划，该计划专为工作专业人士设计，提供 450 多个小时的严格培训、30 多个案例研究和作业、IIIT -B 校友身份，5 个以上实用的实践顶点项目和顶级公司的工作协助。