Анализ настроений — это процесс анализа цифрового текста, чтобы определить, является ли эмоциональный тон сообщения положительным, отрицательным или нейтральным. Сегодня компании имеют большие объемы текстовых данных, таких как электронные письма, стенограммы чатов службы поддержки, комментарии в социальных сетях и обзоры. Инструменты анализа тональности могут сканировать этот текст, чтобы автоматически определить отношение автора к теме. Компании используют данные анализа настроений для улучшения обслуживания клиентов и повышения репутации бренда.

Типы анализа настроений

Оценочный анализ настроений

Если точность полярности важна для вашего бизнеса, вы можете рассмотреть возможность расширения категорий полярности, включив в них разные уровни положительного и отрицательного:

  • Очень позитивно
  • Положительный
  • Нейтральный
  • Отрицательный
  • Очень негативно

Обычно это называется градуированным или детальным анализом настроений, и его можно использовать для интерпретации 5-звездочных оценок в обзоре, например:

  • Очень позитивно = 5 звезд
  • Очень отрицательно = 1 звезда

Обнаружение эмоций

Анализ настроений при обнаружении эмоций позволяет выйти за пределы полярности и обнаружить такие эмоции, как счастье, разочарование, гнев и печаль.

Многие системы обнаружения эмоций используют лексиконы (то есть списки слов и эмоций, которые они передают) или сложные алгоритмы машинного обучения.

Одним из недостатков использования словарей является то, что люди выражают эмоции по-разному. Некоторые слова, обычно выражающие гнев, например плохой или убийственный.

Анализ настроений на основе аспектов

Обычно при анализе настроений текстов вы хотите знать, какие конкретные аспекты или особенности люди упоминают в положительном, нейтральном или отрицательном ключе.

Многоязычный анализ настроений

Многоязычный анализ тональности может быть затруднен. Это требует много предварительной обработки и ресурсов. Большинство этих ресурсов доступны в Интернете (например, лексиконы настроений), в то время как другие необходимо создавать (например, переведенные корпуса или алгоритмы обнаружения шума), но вам нужно знать, как их использовать.

Кроме того, вы можете автоматически определять язык в текстах с помощью языкового классификатора, а затем обучать пользовательскую модель анализа тональности для классификации текстов на выбранном вами языке.

Как работает анализ настроений?

Анализ настроений представляет собой преимущественно классификационный алгоритм, направленный на поиск субъективной точки зрения и ее диспозиции и выделение информации, представляющей особый интерес в процессе.

Что такое «мнение» в анализе настроений? Вы все знаете общее определение мнения: «взгляд или суждение, сформированное о чем-либо, не обязательно основанное на фактах или знаниях».

В зависимости от цели алгоритм анализа тональности может использоваться в следующих областях:

  • Уровень документа — для всего текста.
  • Уровень предложения — получает тональность одного предложения.
  • Уровень подпредложения — получает тональность подвыражений в предложении.

Как использовать предварительно обученные модели анализа настроений с Python

pip install -q трансформеры
from transforms import pipe
sense_pipeline = pipe("анализ настроений")
data = ["Я люблю тебя", "Я тебя ненавижу"]
сентимент_конвейер (данные)

Пример кода Python для анализа настроений

Это выход;

[{‘метка’: ‘ПОЗИТИВНО’, ‘оценка’: 0,9998},
{‘метка’: ‘ОТРИЦАТЕЛЬНО’, ‘оценка’: 0,9991}]

Анализ настроений обычно состоит из следующих шагов:

  1. Сбор данных. Анализируемый текст идентифицируется и собирается. Это включает в себя использование веб-скрейпинга бота или интерфейса программирования приложений для парсинга.
  2. Очистка данных. Данные обрабатываются и очищаются, чтобы удалить шум и части речи, которые не имеют значения, связанного с тональностью текста. Сюда входят сокращения, такие как I'm, и малоинформативные слова, такие как is, артикли, такие как the, знаки препинания, URL-адреса. », специальные символы и заглавные буквы. Это называется стандартизацией.
  3. Извлечение функций. Алгоритм машинного обучения автоматически извлекает текстовые функции, чтобы определить негативные или позитивные настроения. Используемые подходы машинного обучения включают в себя метод набора слов, который отслеживает появление слов в тексте, и более тонкий метод встраивания слов, который использует нейронные сети для анализа слов с похожими значениями.
  4. Выберите модель машинного обучения. Инструмент анализа тональности оценивает текст с помощью основанной на правилах, автоматической или гибридной модели машинного обучения. Системы, основанные на правилах, выполняют анализ настроений на основе предопределенных правил, основанных на лексиконе, и часто используются в таких областях, как юриспруденция и медицина, где требуется высокая степень точности и человеческий контроль. Автоматические системы используют методы машинного обучения и глубокого обучения для изучения наборов данных. Гибридная модель сочетает в себе оба подхода и обычно считается наиболее точной моделью. Эти модели предлагают разные подходы к присвоению оценок тональности фрагментам текста.
  5. Классификация тональности. После того, как модель выбрана и используется для анализа фрагмента текста, она присваивает тексту оценку тональности, включая положительную, отрицательную или нейтральную. Организации также могут принять решение о просмотре результатов своего анализа на разных уровнях, включая уровень документов, который в основном относится к профессиональным обзорам и охвату; уровень предложения для комментариев и отзывов клиентов; и уровень подпредложения, который идентифицирует фразы или предложения в предложениях.

Для чего используется анализ настроений?

Инструменты анализа настроений используются почти в каждой отрасли для различных целей:

  • Мониторинг социальных сетей, ключевая стратегия, которая отслеживает настроения клиентов на платформах социальных сетей, таких как Facebook, Instagram и Twitter.
  • Мониторинг узнаваемости бренда, репутации и популярности в конкретный момент или во времени.
  • Анализ потребительского восприятия новых продуктов или функций для определения возможных улучшений продукта.
  • Оценка успеха маркетинговой кампании.
  • Определение целевой аудитории или демографических данных.
  • Проведение маркетинговых исследований, таких как новые тенденции и конкурентные идеи.
  • Категоризация запросов клиентов и автоматизация обслуживания клиентов.
  • Анализ поддержки клиентов для оценки эффективности поддержки клиентов и отслеживания тенденций проблем.

Преимущества анализа настроений

Преимущества анализа настроений заключаются в следующем:

  • Сбор больших объемов неструктурированных данных из различных источников.
  • Отслеживание отзывов и мнений клиентов о бренде, продуктах и ​​услугах организации в режиме реального времени.
  • Предоставление отзывов о способах улучшения продуктов, услуг и качества обслуживания клиентов.
  • Получение данных и отзывов о проблемах с продуктами и услугами.
  • Сбор данных и отзывов, которые позволяют сотрудникам службы поддержки быть в курсе проблем клиентов и улучшают их способность реагировать.
  • Отслеживание эффективности поддержки клиентов с помощью заявок в службу поддержки и других онлайн-отзывов.
  • Автоматизация обслуживания клиентов путем определения настроений клиентов и автоматической отправки их в соответствующие ответы на часто задаваемые вопросы для решения.
  • Выявление новых маркетинговых тенденций, а также понимание и улучшение маркетинговых стратегий, которые находят отклик у клиентов.
  • Получение информации о конкурентах путем мониторинга комментариев о конкурентах.
  • Установление последовательных критериев для оценки настроений вместо того, чтобы полагаться на субъективный человеческий анализ.
  • Выявление и реагирование на возникающие негативные настроения до того, как они обострятся.
  • Освобождение времени и сил сотрудников для решения других задач.

Проблемы с анализом настроений

Проблемы, связанные с анализом настроений, обычно включают следующее:

Нейтральный тон. Комментарии с нейтральным тональностью, как правило, создают проблемы для систем и часто неправильно идентифицируются. Например, если покупатель получил товар неправильного цвета и отправил комментарий «Товар был синим», это может быть определено как нейтральное, хотя на самом деле оно должно быть отрицательным.

Непонятный язык. Тональность сложно определить, когда системы не понимают контекст или тон. Ответы на вопросы опросов или опросов, такие как ничего или все, трудно классифицировать, если контекст не задан; они могут быть помечены как положительные или отрицательные в зависимости от вопроса. Это известно как лексическая двусмысленность. Точно так же сложно научить системы распознавать иронию и сарказм, и это может привести к неправильному обозначению чувств. Алгоритмы имеют проблемы с разрешением местоимения, которое относится к тому, что предшествует местоимению в предложении. Например, при анализе комментария Мы пошли погулять, а потом поужинать. Мне это не понравилось, система может быть не в состоянии определить, что не понравилось писателю — прогулка или ужин.

Неклассифицируемый язык. Компьютерные программы с трудом понимают смайлики и ненужную информацию. Особое внимание следует уделить обучающим моделям с эмодзи и нейтральными данными, чтобы они не помечали тексты неправильно.

Неоднозначные чувства. Люди могут быть противоречивыми в своих утверждениях. В большинстве отзывов будут как положительные, так и отрицательные комментарии. С этой ситуацией можно справиться, анализируя предложения по одному. Однако предложения, содержащие два противоречащих друг другу слова, также известные как контрастные союзы, могут сбить с толку инструменты анализа тональности. Например, «Упаковка была ужасной, но продукт был отличным».

Распознавание именованных объектов. Это когда алгоритм не может распознать значение слова в его контексте. Например, использование слова «Линкольн» может относиться к бывшему президенту Соединенных Штатов, фильму или пенни.

Небольшие наборы данных. Инструменты анализа тональности лучше всего работают при анализе больших объемов текстовых данных. Меньшие наборы данных часто не дают необходимой информации.

Эволюция языка. Язык постоянно меняется, особенно в Интернете, где пользователи постоянно создают новые аббревиатуры, акронимы и используют плохую грамматику и орфографию. Этот уровень вариаций и эволюции может быть трудным для алгоритмов.

Поддельные отзывы. Алгоритмы не всегда могут отличить настоящие и поддельные отзывы о товарах или другие фрагменты текста, созданные ботами.

Необходимо вмешательство человека. Gartner считает, что даже самые передовые инструменты анализа настроений и мониторинга социальных сетей на основе ИИ требуют вмешательства человека для обеспечения согласованности и точности анализа.

Вы можете посмотреть видео на YouTube, обучающие платформы для лучшего понимания.