Анализ настроений — это процесс компьютерного анализа и выявления мнений и суждений из фрагмента текста. Вы можете понять, является ли фрагмент текста положительным, отрицательным или нейтральным, основываясь на их анализе настроений. Для вас также важно понимать различные типы анализа настроений, чтобы знать, какой из них лучше всего подходит для вашей цели.
Клиент обычно читает обзоры и тщательно изучает информацию, прежде чем покупать новый продукт. Анализ мнений миллионов клиентов более доступен с помощью анализа настроений. Это необходимо для исследования рынка, мониторинга репутации и развития бренда и продукта и т. д. Вы также можете оценить, насколько лояльны ваши клиенты. Это наиболее полезно для компаний, которым приходится иметь дело с большим количеством отзывов одновременно.
Типы сентиментального анализа
Важно знать различные типы анализа настроений. Вы можете использовать анализ настроений для различных целей, но какой из них лучше всего подходит для вашей цели?
Мелкозернистые настроения
Этот анализ дает вам понимание обратной связи, которую вы получаете от клиентов. Вы можете получить точные результаты с точки зрения полярности входа. Однако процесс понимания этого может быть более трудоемким и дорогостоящим по сравнению с другими типами.
Обнаружение эмоций Анализ настроений
Это более сложный способ определения эмоций в тексте. Для определения тональности используются лексиконы и машинное обучение. Лексиконы — это списки слов, которые являются либо положительными, либо отрицательными. Это облегчает разделение терминов в соответствии с их настроением. Преимущество этого заключается в том, что компания также может понять, почему клиент чувствует себя так или иначе. Это больше основано на алгоритме и может быть сложным для понимания поначалу.
На основе аспектов
Этот тип анализа настроений обычно предназначен для одного аспекта услуги или продукта. Например, если компания, продающая телевизоры, использует этот тип анализа настроений, он может касаться одного аспекта телевизоров, например яркости, звука и т. д. Таким образом, они могут понять, как покупатели относятся к определенным характеристикам продукта.
Анализ намерений
Это более глубокое понимание намерения заказчика. Например, компания может предсказать, намерен ли клиент использовать продукт или нет. Это означает, что намерение конкретного клиента можно отследить, сформировав шаблон, а затем использовать для маркетинга и рекламы.
Для этих разных типов анализа тональности используются разные методы — один основан на правилах, а другой — автоматический. Анализ настроений на основе правил является более жестким и не всегда может быть точным. Он включает в себя процедуру обработки естественного языка (NLP). С другой стороны, автоматический анализ тональности более детальный и глубокий. Машинное обучение используется для расшифровки отзывов, предоставленных каждым клиентом. Таким образом, здесь больше точности и гибкости.
Подробнее: Анализ настроений с помощью Python
Подведение итогов
Анализ настроений — отличный способ понять, каково общее мнение публики, характерное для компании или продукта. Однако у него есть свой набор проблем и ограничений, которые можно преодолеть, если его использовать эффективно. Иногда трудно понять тон обратной связи, особенно если в ней присутствует ирония и сарказм.
Кроме того, некоторые алгоритмы сложны и могут не давать очень важных результатов. Тем не менее, анализ настроений — отличный способ получить непредвзятое мнение клиентов о нескольких вещах. Это может помочь компаниям во многих аспектах, особенно когда речь идет о маркетинге и рекламе или исследованиях рынка.
Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с Дипломом PG в машинном обучении и искусственном интеллекте IIIT-B & upGrad, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, Статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.
Эта статья изначально была опубликована в upGrad Blog.
