Огромное количество данных генерируется с форумов, блогов, социальных сайтов и других различных платформ, где люди делятся своим мнением. Сбор информации вручную о пользовательских данных занимает много времени, поэтому компании и организации выбирают методы автоматического анализа тональности, чтобы помочь им понять это.

Какие проблемы возникают при анализе настроений и как их преодолеть?

Когда дело доходит до проблем, связанных с анализом настроений, есть несколько вещей, с которыми компании борются, чтобы добиться точности анализа настроений. Анализ настроений становится затруднительным при обработке естественного языка просто потому, что система должна быть обучена понимать, анализировать и обрабатывать эмоции в тексте, как это делает человеческий мозг. По мере того, как наука о данных продолжает развиваться, программное обеспечение для анализа настроений становится все более и более способным решать эти проблемы лучше. Вот основные препятствия на пути анализа тональности и способы их решения с помощью таких технологий/API анализа тональности, как Bytesview, monkeylearn, aylien.

Задание 1. Сарказм

Люди используют сарказм и иронию в непринужденной беседе в социальных сетях. Этот акт выражения отрицательного настроения с помощью двусмысленных комплиментов позволяет сарказму легко обмануть модели анализа настроений, если они специально не разработаны с учетом его возможности.

решение. Хороший API анализа тональности, такой как Bytesview или любой другой API, сможет определить контекст языка, используемого для создания реальной тональности, когда что-то публикуется. Bytesview обучен более чем 30 языковым наборам данных, на которых работает модель анализа настроений, что дает точные и точные результаты.

Задание 2. Идиомы

Программы машинного обучения обычно не понимают фигур речи. Идиомы сбивают с толку алгоритм, потому что он понимает вещи в буквальном смысле. предложение может быть неверно истолковано алгоритмом или даже проигнорировано, когда в комментарии или обзоре используется идиома. Платформу анализа тональности необходимо научить понимать идиомы, чтобы преодолеть эту проблему. Проблема становится многогранной, когда речь идет о нескольких языках.

решение- Единственный способ решить эту проблему с точностью анализа тональности — это если нейронные сети API достаточно обучены понимать и интерпретировать идиомы. Идиомы сопоставляются в соответствии с существительными, обозначающими такие эмоции, как радость, гнев, успех, решимость и т. д., а затем модели соответствующим образом обучаются, и только тогда инструмент для анализа настроений может дать точную информацию из такого текста.

Задание 3: полярность

Иногда данное предложение или документ — или любая другая единица текста, которую мы хотели бы проанализировать, — демонстрирует многополярность. В этих случаях наличие только общего результата анализа может ввести в заблуждение, иногда не учитываются фразы, что снижает оценку тональности.

решение. Хороший инструмент анализа тональности может легко определить эти слова и среднеполярные фразы, чтобы составить общее представление о комментарии. В этом контексте анализ тональности на основе темы может дать всесторонний анализ, но с анализом тональности на основе аспектов можно получить углубленное представление о многих аспектах комментария.

Задание 4. Сравнительные предложения

Сравнительные предложения сложны, потому что они не всегда могут выражать мнение. часто его приходится выводить. Например, когда кто-то пишет «ноутбук легче рабочего стола», в этом предложении не упоминаются какие-либо отрицательные или положительные эмоции, а скорее указывается относительный порядок с точки зрения веса двух объектов.

решение- В этом случае точность анализа тональности может быть достигнута, когда модель тональности сравнивает степень, в которой объект обладает одним свойством в большей или меньшей степени, чем другое свойство, а затем связывает это с отрицательным или положительный настрой. Обучение машины ИИ тому, чтобы собирать информацию из своего графа знаний и анализировать отношения между сущностями, словами и эмоциями, является законным решением этой проблемы.

Задача 5: Многоязычные данные

Многоязычный анализ тональности представляет собой все проблемы, о которых можно думать с точки зрения непрофессионала, и он усугубляется, когда добавляется смесь языков. Каждому языку требуется уникальный определитель частей речи, лемматизатор и грамматические конструкции для понимания отрицаний.

решение.Модель анализа настроений должна иметь уникальную обученную платформу и модель распознавания именованных сущностей для каждого языка, как это имеет BytesView. Для этого нет быстрого пути, потому что модель необходимо обучать каждому языку вручную. Это трудоемкий процесс, который требует усердия и точности, но результаты дадут вам максимально возможные оценки точности анализа тональности.

Подведение итогов

Каждая проблема, которую мы рассмотрели, может быть легко решена с помощью мощного API анализа тональности. Программное обеспечение Bytesview может анализировать и составлять отчеты о настроении клиентов, от тона комментариев до многополярных фраз, отзывов сотрудников и большинства связанных с этим вещей. Все это делается с помощью широкого спектра методов на основе ИИ, таких как анализ текста, обработка естественного языка, распознавание именованных сущностей и т. д. Платформа анализа настроений Bytesview изначально понимает несколько языков, что означает, где бы ни находился ваш бизнес и кем бы ни были ваши клиенты. , вы можете получить подробные сведения о потребителях.