情緒分析：它是什麼以及為什麼重要？

情緒分析，也稱為意見挖掘，是指幫助組織檢索有關其客戶群對特定產品或服務的反應信息的技術和流程。

本質上，情感分析是利用自然語言處理（NLP）工具對詞語背後的感受（即情緒、態度、觀點、想法等）進行分析。 如果你不知道 NLP 工具的作用——這幾乎都是名副其實的。 自然語言處理本質上旨在通過使用基本工具和技術來理解和創建自然語言。
情感分析還使用自然語言處理和機器學習來幫助組織不僅僅關注他們在廣告活動、博客文章、發布的產品或任何類似性質的東西中獲得的喜歡/分享/評論的數量。 在本文中，我們將深入討論情緒分析。 從談論情緒分析的方法和工具到討論為什麼它被如此廣泛地使用——我們已經涵蓋了所有內容！

從世界頂級大學在線學習機器學習——碩士、高級管理人員研究生課程和 ML 和 AI 高級證書課程，以加快您的職業生涯。

情緒分析：背後的數學

只需閱讀一篇文章，您就可以確定作者對該主題的立場是積極的還是消極的——但前提是您精通該語言。 然而，計算機沒有自然口語的概念——因此，我們需要將這個問題分解為數學（計算機的語言）。 它不能簡單地推斷出某件事是否包含快樂、沮喪、憤怒或其他——沒有任何上下文的這些詞的含義。
情感分析通過使用自然語言處理解決了這個問題。 基本上，它識別文檔中必要的關鍵字和短語，最終幫助算法對文檔的情緒狀態進行分類。

數據科學家和程序員編寫應用程序，將文檔輸入算法並以一種對客戶使用和理解有用的方式存儲結果。
關鍵字定位是最簡單的技術之一，並被情緒分析算法廣泛利用。 對輸入的輸入文檔進行徹底掃描，以尋找明顯的正面和負面詞，如“悲傷”、“快樂”、“失望”、“很棒”、“滿意”等。

有許多情緒分析算法，每個算法都有不同的單詞和短語庫，它們的評分為正面、負面和中性。 這些庫通常被許多算法稱為“詞袋”。

儘管這種技術表面上看起來很完美，但它也有一些明顯的缺點。 考慮一下文字，“服務很糟糕，但氣氛很棒！” 現在，這種情緒比基本算法所能考慮的要復雜得多——它既包含積極情緒，也包含消極情緒。 對於這種情況，設計了更高級的算法，在遇到單詞“b​​ut”（或任何對比連詞）時打破句子。 因此，結果變成了“服務很糟糕”和“但是氛圍很棒”。

這句話現在將產生兩個或更多分數（取決於語句中存在的情緒數量）。 這些單獨的分數被合併以找出一首樂曲的總分。 在實踐中，這種技術被稱為二元情緒分析。

沒有機器學習算法可以達到 100% 的完美準確率，這也不例外。 由於我們的自然語言的複雜性，大多數情感分析算法最多只有 80% 的準確率。

情緒分析：算法和工具

上圖將使您對情感分析算法的分類有一個大致的了解。 本質上，有兩種類型的機器學習算法：

• 基於機器學習

您了解任何機器學習算法的基本工作原理。 基於 ML 的情感分析算法也遵循相同的路線。 這些算法要求您通過使用一組示例訓練分類器來創建模型。 理想情況下，這意味著您必須收集包含正面、中性和負麵類別的相關示例的數據集，從示例中提取這些特徵，然後根據這些示例訓練您的算法。 這些算法本質上用於計算文檔的極性，

• 基於詞典

顧名思義，這些技術使用單詞詞典。 每個單詞都帶有其情感極性和情感強度的註釋。 然後將該字典與文檔匹配以計算其文檔的整體極性分數。 這些技術通常提供高精度但低召回率。
兩者中沒有“最佳”選擇，您選擇的方法應該完全取決於手頭的問題。 詞法算法可以實現近乎完美的結果，但是，它們需要使用詞典——並非所有語言都可以使用。 另一方面，基於 ML 的算法也可以提供良好的結果，但是它們需要對標記數據進行廣泛的訓練。
數據科學、機器學習和大數據之間的區別！

最常用的情緒分析工具

有許多情緒分析和跟踪工具可供您使用。 我們將研究當今在行業中廣泛使用的五種此類工具：

• 人民瀏覽器

  PeopleBrowser 可幫助您找到有關您的行業、品牌和競爭對手的所有提及並分析情緒。 它允許您比較您的品牌在任何廣告活動之前、期間和之後的提及次數。
  

• 融水

  Meltwater 是一種社交媒體監聽工具，它可以完成從實時跟踪影響和情緒分析到了解競爭對手足蹟的所有工作。 Sodexo、TataCliq、HCL、NIIT 和許多其他組織使用 Meltwater 來提高他們的在線形象和影響力。
  

• 谷歌分析

  谷歌分析幫助組織發現哪些渠道正在影響他們的訂閱者和客戶。 它可以幫助他們創建報告和註釋，記錄所有營銷活動和在線行為。
  

• HootSuite

  HootSuite 的免費版本允許組織管理和衡量他們在社交網絡上的存在。 每月 5.99 美元將使您成為高級客戶，使您有權使用高級分析功能。
  

• 社會提及

  Socialmention 是一個非常有用的工具，它允許品牌跟踪博客、微博、視頻、書籤、事件、評論、新聞、主題標籤甚至音頻中特定關鍵字的提及。 它還指示提及是正面的、負面的還是中性的。

情緒分析：為什麼要使用它？

隨著一切都在網上轉移，品牌開始對情緒分析給予最大的重視。 老實說，這是他們徹底了解客戶群的唯一途徑，包括他們對品牌的期望。 社交媒體傾聽可以幫助任何領域的組織了解客戶的不滿和擔憂——最終幫助組織擴大服務。 情緒分析可幫助品牌解決客戶的確切問題或顧慮。
據一些研究人員稱， Twitter 數據的情緒分析有助於預測股市走勢。 研究表明，新聞文章和社交媒體可以極大地影響股市。 觀察到具有總體積極情緒的新聞與價格大幅上漲有關，儘管時間很短。 另一方面，負面消息被認為與價格下跌有關——但影響更持久。
理想情況下，任何品牌都可以使用情緒分析：

• • 針對特定個人以改善他們的服務。

• • 隨著時間的推移跟踪客戶情緒和情緒。

• • 確定哪個客戶群對您的品牌感覺更強烈。

• • 跟踪與產品變化相對應的用戶行為變化。

• 找出你的主要推動者和批評者。

顯然，情緒分析為組織提供了急需的客戶洞察力。 組織現在可以根據客戶的反應來調整他們的營銷策略。 情緒分析還可以幫助組織衡量其營銷活動的投資回報率並改善他們的客戶服務。 由於情緒分析讓組織可以窺探客戶的情緒，因此他們可以及時發現任何即將到來的危機，並進行相應的管理。
神經網絡：現實世界中的應用

綜上所述…
如今，每個主要品牌都或多或少地嚴重依賴社交媒體聆聽來改善整體客戶體驗。 如果您是感興趣的人之一併想更深入地探索這個主題，我們建議您更詳細地了解各種算法（我們之前在圖中顯示的那些）和情感分析的實現。

此外，如果您有興趣了解有關機器學習的更多信息，請查看 IIIT-B 和 upGrad 的機器學習執行 PG 計劃，該計劃專為工作專業人士設計，提供 450 多個小時的嚴格培訓、30 多個案例研究和作業、IIIT -B 校友身份，5 個以上實用的實踐頂點項目和頂級公司的工作協助。