Что такое анализ настроений? – Руководство по анализу настроений

Анализ настроений, иногда называемый извлечением информации, представляет собой подход к распознаванию естественного языка, который определяет психологический подтекст содержания текста. Компании используют этот распространенный метод для определения и категоризации мнений клиентов о продукте, услуге или идее. Он использует интеллектуальный анализ данных, глубокое обучение (ML или DL) и искусственный интеллект для извлечения из текста эмоций и субъективных данных (AI).

Что такое анализ настроений в ИИ и МО?

Анализ настроений — это раздел психологии, который использует вычислительные подходы для оценки, анализа и раскрытия скрытых чувств, мыслей и эмоций людей, лежащих в основе текста или разговора. Он извлекает, извлекает и классифицирует мнения потребителей о компании, продукте, человеке, услуге, событии или концепции, используя методы машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP), добычи данных и искусственного интеллекта (AI).

Анализ настроений позволяет компаниям получать информацию из огромных объемов неструктурированных данных из интернет-источников, таких как социальные сети, электронные письма, чаты, блоги и форумы. Согласно исследованию CIO 2019 года, неструктурированная информация составляет около 80–90 % всего цифрового контента.

Анализ настроений против семантического анализа

Семантический анализ — это изучение лингвистического значения, тогда как анализ настроений — это изучение эмоциональной ценности.

Анализ настроений фокусируется на классификации и разделении текста, выражающего мнение, на три-четыре категории, где позитивные обозначают чувство счастья, удовлетворенности и удовлетворения; негативные обозначают состояние ярости, грусти и неудовлетворенности; нейтральные, когда говорящий не выражает никакой точки зрения; и конфликтные, когда говорящий выражает мнения в обеих формах (позитивные и негативные).

С другой стороны, семантический анализ касается понимания данных в рамках многочисленных логических кластеров/значений, а не предопределенных категорий позитивных или негативных (нейтральных или конфликтных). Он состоит в получении соответствующих интерпретаций из предоставленной информации.

4 типа анализа настроений

1. Мелкозернистый

Эта модель анализа настроений может помочь вам определить точность полярности. Анализ настроений может быть выполнен по категориям полярности: крайне положительно, положительно, нейтрально, отрицательно или очень отрицательно. Детальный анализ настроений полезен для изучения отзывов и рейтингов. По шкале от 1 до 5 считайте 1 крайне отрицательным, а 5 крайне положительным. По шкале от 1 до 10 1-2 — крайне отрицательно, а 9-10 — очень положительно.

2. Аспектно-ориентированный

Анализ на основе аспектов погружается глубже, чем мелкозернистый анализ, в определении общей полярности оценок ваших клиентов. Он помогает вам определить конкретные компоненты, которые обсуждают люди.

3. Распознавание эмоций

Определение эмоций, как следует из названия, помогает вам определять эмоции. Гнев, печаль, счастье, разочарование, беспокойство, беспокойство, паника и другие эмоции являются примерами этого. Системы определения эмоций часто используют лексиконы, которые представляют собой наборы слов, выражающих определенные эмоции. Некоторые сложные классификаторы используют мощные методы машинного обучения (ML). Поскольку люди сообщают о своих эмоциях разными способами, ML предпочтительнее лексиконов.

4. Оценка намерений

Компании могут сэкономить время, деньги и усилия, точно определяя намерения потребителей. Компании часто преследуют потребителей, которые не собираются покупать в ближайшее время. Этот барьер можно преодолеть с помощью точного анализа намерений. Анализ намерений помогает вам определить цель потребителя, планирует ли клиент покупку или просто просматривает.

Почему важен анализ настроений?

Анализ настроений — это полезный маркетинговый метод, позволяющий менеджерам по продуктам понимать эмоции своих клиентов в своих маркетинговых усилиях. Он важен для идентификации продуктов и брендов, лояльности клиентов, удовлетворенности клиентов, эффективности маркетинга и рекламы, а также восприятия продукта. Понимание психологии потребителей может помочь менеджерам по продуктам и менеджерам по работе с клиентами вносить более точные изменения в дорожную карту своего продукта. Термин «маркетинг на основе эмоций» относится к эмоциональным реакциям потребителей, таким как «положительный», «нейтральный», «отрицательный», «отвращение», «разочарование», «напряженность» и другие. Понимание психологии реакций клиентов также может помочь вам улучшить запоминаемость продукта и бренда.

Примеры использования анализа настроений

Наиболее типичные приложения анализа настроений — социальные сети, обслуживание клиентов и маркетинговые исследования. Анализ настроений обычно используется в социальных сетях для анализа того, как люди воспринимают и обсуждают бизнес или продукт. Он также позволяет организациям узнать, как различные части общества воспринимают определенные вопросы, начиная от текущих тем и заканчивая новостными событиями. Компании могут немедленно реагировать на общественные настроения, используя эту информацию.

Более того, социальные сети стали важной платформой для продвижения бизнеса и обратной связи с клиентами, например, видеообзоров продуктов. В результате организации могут отслеживать такие показатели, как упоминания бренда и чувства, связанные с каждым упоминанием. Наконец, обслуживание клиентов стало важной областью для исследования настроений. Компании могут оценивать, как они работают с обслуживанием клиентов и удовлетворенностью, используя записи телефонных звонков или журналы чатов. Они могут гарантировать, что персонал следует хорошему этикету обслуживания клиентов, и улучшать взаимодействие клиентов с помощью данных в реальном времени.

Примеры анализа настроений

Анализ настроений — это универсальный метод, который может применяться в разных секторах и командах. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных бизнес-приложений анализа настроений:

• Мониторинг социальных сетей
• Отслеживание бренда
• Оценка обслуживания клиентов
• Анализ отзывов клиентов
• Исследование рынка

Как работает анализ настроений?

В основе анализа настроений лежат методы обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML). Эти боты ИИ обучаются на миллионах фрагментов текста, чтобы определить, является ли сообщение хорошим, негативным или нейтральным. Анализ настроений сегментирует сообщение на тематические части и присваивает оценку настроению.

Проблемы анализа настроений

Тон

Проблема

Тон может быть трудно различим в устной речи и еще труднее определить в письменной форме. При попытке изучить большой объем данных, содержащих субъективные и объективные ответы, все становится значительно сложнее. Поиск субъективных мыслей и правильная оценка их предполагаемого тона может быть сложной задачей для брендов.

Решение

Способность отличать субъективные утверждения от объективных, а затем определять подходящий тон лежит в основе любой отличной программы анализа настроений. «Вещь замечательная, но не за такую ​​цену», например, — это субъективное утверждение с тоном, который подразумевает, что цена делает объект менее привлекательным. Компании могут различать такие нюансы с помощью интеллектуального API настроений.

Полярность

Проблема

Такие слова, как «любовь» и «ненависть», имеют сильные положительные (+1) и отрицательные (-1) полярные рейтинги. Их легко понять. Однако существуют промежуточные спряжения слов, такие как «не так ужасно», которые могут указывать на «средний» и, таким образом, попадать в середину спектра (-75). Когда такие предложения опускаются, страдает оценка настроений.

Решение

Программное обеспечение для анализа настроений может легко идентифицировать эти среднеполярные фразы и термины, чтобы предоставить всестороннюю перспективу утверждения. Анализ настроений на основе тем может обеспечить всесторонний анализ в этом контексте. Напротив, анализ настроений на основе аспектов может обеспечить углубленную перспективу многочисленных факторов внутри комментария.

Сарказм

Проблема

Ирония и сарказм используются в неформальных чатах и ​​мемах в социальных сетях. Передача негативного отношения с помощью двусмысленных комплиментов может привести к тому, что технологии анализа настроений будут испытывать трудности с определением подлинного контекста того, что на самом деле говорит ответ. В результате иногда больший объем «позитивного» ввода неблагоприятен.

Решение

Когда кто-то что-то отправляет, API анализа настроений высшего уровня сможет распознать контекст используемого языка и все остальное, что участвует в установлении истинного настроения. Для этого набор языковых данных, на котором обучалась модель анализа настроений, должен быть точным и большим.

Приложения для анализа настроений

• Поскольку они не запрашиваются, сообщения в социальных сетях часто содержат некоторые из самых честных мыслей о ваших продуктах, услугах и предприятиях. С помощью программного обеспечения для анализа настроений вы можете просеять все эти данные за считанные минуты и изучить индивидуальные чувства, а также общие общественные настроения на всех социальных платформах.
• Администрация службы поддержки клиентов сталкивается с рядом проблем из-за огромного объема запросов, разнообразных тем и различных филиалов в фирме, не говоря уже о срочности каждого конкретного запроса. Анализ настроений с использованием понимания естественного языка (NLU) сканирует обычный человеческий язык на предмет смысла, эмоций, тона и других характеристик, чтобы понимать запросы клиентов так же, как это делает человек. Чтобы расставить приоритеты по важным вопросам, вы можете автоматически обрабатывать запросы на обслуживание клиентов, онлайн-чаты, телефонные звонки и электронные письма на основе эмоций.
• Одно из самых распространенных применений анализа настроений в бизнесе — мониторинг бренда. Плохие отзывы могут быстро накапливаться в сети, и чем дольше вы их оставляете, тем хуже становится проблема. Вы будете оперативно предупреждены о плохих упоминаниях бренда, если используете методы анализа настроений.
• Ваши потребительские данные из Интернета, опросов клиентов, чатов, колл-центров и электронных писем должны быть объединены и оценены. Анализ настроений позволяет вам классифицировать и организовывать эти данные для выявления тенденций и повторяющихся проблем и опасений.

Существует несколько доступных инструментов анализа настроений, но не все они созданы равными. Некоторые из них гораздо проще в использовании, чем другие, в то время как другие требуют глубокого понимания науки о данных. Ознакомьтесь со списком самых успешных из них:

• MonkeyLearn
• Лексалитика
• Brandwatch
• Социальный поисковик
• ЗначениеОблако
• Быстрый поиск Talkwalker
• Розетка
• Вы занимаетесь пешим туризмом
• Кларабридж
• Айлиен
• Социальное упоминание
• Критическое упоминание
• Отказ
• Hootsuite Insights
• Центр обслуживания Hubspot

Заключение

В сегодняшней индустрии, основанной на эмоциях, анализ настроений является одной из самых полезных технологий. Однако это не простая операция; если она выполнена плохо, результаты могут быть неверными. В результате, крайне важно сотрудничать с фирмой, которая предоставляет решения для анализа настроений.

Узнайте больше о важных концепциях AI/ML, записавшись на нашу программу аспирантуры Caltech по AI и машинному обучению. Присоединяйтесь к самой популярной карьере на рынке и начните свою карьеру в области AI/ML сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое анализ настроений?

Это вычислительное распознавание и классификация точек зрения, изложенных в тексте, для оценки того, является ли отношение автора к конкретной теме, продукту и т. д. отрицательным, положительным или нейтральным.

2. Почему важен анализ настроений?

Анализ настроений — это полезный маркетинговый метод, позволяющий менеджерам по продуктам понимать эмоции своих клиентов в своих маркетинговых усилиях. Он важен для идентификации продуктов и брендов, лояльности клиентов, удовлетворенности клиентов, эффективности маркетинга и рекламы, а также восприятия продукта.

3. Что вы подразумеваете под анализом настроений?

Подход анализа настроений на основе обработки естественного языка (NLP), иногда называемый добычей мнений, определяет эмоциональный подтекст текста. Этот популярный метод используется компаниями для выявления и группировки мнений клиентов относительно определенного товара, услуги или концепции.

4. Что такое анализ настроений и как он работает?

Анализ настроений (также известный как добыча мнений) — это подход обработки естественного языка (NLP), который определяет, является ли ввод отрицательным, положительным или нейтральным. Анализ настроений текстовых данных часто используется для помощи организациям в мониторинге настроений относительно бренда и продукта в отзывах потребителей и понимании потребностей клиентов.

5. Анализ настроений — это искусственный интеллект или машинное обучение?

Он собирает, извлекает и классифицирует мнения потребителей о компании, продукте, человеке, услуге, событии или концепции, используя методы машинного обучения (МО), обработки естественного языка (НЛП), интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта (ИИ).

6. Каковы четыре основных этапа анализа настроений?

Шаг 1: Первый шаг — сбор данных.

Шаг 2: Очистите текст.

Шаг 3: Следующий шаг — анализ данных.

Шаг 4: Проанализируйте результаты.

7. Какой алгоритм используется для анализа настроений?

Наивный Байес — это базовый набор вероятностных алгоритмов, который присваивает вероятность того, следует ли считать данное слово или фразу положительным или отрицательным для категоризации анализа настроений. Но это очень много цифр! По сути, наивный Байес сравнивает слова друг с другом.