Знаете ли вы, что вы можете автоматически направлять свои упоминания в социальных сетях тем членам команды, которые наиболее подходят для ответа? Позволь мне объяснить.
Предположим, вы (предприниматель) недавно запустили новый цифровой продукт и действительно хотите узнать мнение пользователей о вашем продукте. Учитывая количество людей в социальных сетях, ваши клиенты определенно там, и они, вероятно, будут говорить о вас. Twitter может быть хорошим местом для поиска упоминаний о вашем продукте.
Как активный предприниматель, вы вошли в Twitter для поиска ключевых слов, связанных с вашим продуктом, и прямо перед собой видите тысячи результатов поиска. Вы, вероятно, думали о способе собрать все эти результаты и, возможно, провести какой-то анализ их… пока вы просматриваете результаты поиска, вы замечаете, что некоторые слова очень согласованы, вы знаете наиболее подходящего члена (ов) команды для решения этих проблем проблемы, но вы не знаете, как разобраться в этих текстах!
Вы не хотите оставлять все эти мнения голыми, потому что перо, которое, как они говорят, сильнее меча, и с сегодняшними интернет-технологиями такие мнения могут либо сделать, либо испортить ваш бизнес.
Как и у любой проблемы в жизни, есть решение! Вы можете автоматически определять количество отзывов и сообщения, стоящие за отзывами. Вы даже можете направить такие обзоры наиболее подходящим членам команды, чтобы они высказали мнение. Например, вы можете направить упоминание в Твиттере вашей команде разработчиков программного обеспечения для упоминаний, связанных с дизайном, чтобы применить соответствующие действия, необходимые для упоминания.
Предупреждение о спойлере, это не улучшенная функция твиттера!
Это часть поля обработки естественного языка, которая используется для анализа текстовых данных. Приведенное выше описание является лишь одним из нескольких приложений анализа настроений. Это также часто называют интеллектуальным анализом мнений.
Благодаря потоку данных, связанных с текстом, через блоги, веб-сайты, новостные платформы, социальные сети и различные платформы обмена мнениями, пользователи Интернета постоянно публикуют обзоры, мнения и обсуждают темы в экосистеме, такие как обзоры фильмов, обзоры отелей, новости. , и даже выборы.
Анализ тональности помогает разобраться в неструктурированных текстовых данных, в конце концов, 80% мировых данных неструктурированы. Поэтому важно, чтобы мы максимально использовали такие инструменты, как анализ настроений, для извлечения информации из данных. Анализ настроений не только выявляет мнения, но и извлекает атрибуты этих мнений.
Анализ тональности использует уровень полярности (путем измерения уровня позитивности, негативности и нейтралитета в наборе текстов), обнаружение эмоций (также называемое анализом лексики) и анализ намерений (используемый для определения цели текста) для получения ценных понимание текстовых данных.
Он основан на 2 основных подходах, которые включают в себя подходы на основе правил и автоматический подход. Подход, основанный на правилах, сопоставляет слова с предпочтительными оценками из лексикона и применяет эти оценки к набору данных. Автоматический подход использует технику машинного обучения путем обучения набора данных для генерации алгоритма, этот алгоритм используется для извлечения соответствующих знаний из данных. Подход, основанный на правилах, не является достаточно точным, поскольку это ручной выбор ключевых слов и его нельзя масштабировать. Считается, что автоматический подход обеспечивает более точные результаты и высокую масштабируемость, хотя для формирования его алгоритма требуется набор обучающих данных.
Анализ настроений может применяться во всех секторах, где требуется взаимодействие с людьми, будь то медицина, банковское дело, фондовый рынок, маркетинг, образование, нефть и газ. Это хороший способ бесплатно использовать имеющиеся мнения для проверки и получения интересных результатов.
Когда вам нужно разобраться в текстовых данных, подумайте о анализе настроений, подумайте о анализе мнений!
# сентиментанализ # машинное обучение # пиньон майнинг # ученый
PS: Этот пост является ответом на вызов Ибрагима Ганы
