Что такое анализ настроений? – Руководство по анализу настроений

Анализ тональности, 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 классификации мнений клиентов о продукте, услуге или идее. Он использует интеллектуальный анализ данных, глубокое обучение (ML или DL) и искусственный интеллект для анализа текста на предмет эмоций и субъективных данных (ИИ).

Что такое анализ настроений в AI и ML?

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

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

Анализ настроений против семантического анализа

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

Анализ настроений фокусируется на классификации и разделении самоуверенного текста на три-четыре категории, где положительные означают чувство счастья, удовлетворенности и удовлетворения; негативный, обозначающий состояние ярости, печали и неудовлетворенности; нейтральный, когда говорящий не выражает никакой точки зрения; и конфликтный, когда говорящий выражает мнение в обеих формах (положительной и отрицательной).

С другой стороны, семантический анализ касается понимания данных в рамках многочисленных логических кластеров/значений, а не заранее определенных категорий положительного или отрицательного (или нейтрального или конфликтного). Он заключается в получении соответствующих интерпретаций на основе предоставленной информации.

4 типа анализа настроений

1. Мелкозернистый

Эта модель анализа настроений может помочь вам определить точность полярности. Анализ настроений можно проводить по категориям полярности: крайне позитивный, позитивный, нейтральный, негативный или очень негативный. Детальный анализ настроений полезен для изучения обзоров и рейтингов. По шкале от 1 до 5 считайте 1 крайне отрицательным, а 5 — крайне положительным. По шкале от 1 до 10 балл 1–2 – крайне негативный, а 9–10 – очень позитивный.

2. Аспектно-ориентированный

Аспектный анализ позволяет глубже определить общую полярность оценок ваших клиентов, чем детальный анализ. Это поможет вам определить конкретные компоненты, которые обсуждают люди.

3. Распознавание эмоций

Обнаружение эмоций, как следует из названия, помогает вам обнаруживать эмоции. Гнев, печаль, счастье, разочарование, тревога, беспокойство, паника и другие эмоции являются примерами этого. Системы обнаружения эмоций часто используют лексиконы, которые представляют собой наборы слов, выражающих определенные эмоции. Некоторые сложные классификаторы используют мощные методы машинного обучения (ML). Поскольку люди выражают свои эмоции по-разному, машинное обучение предпочтительнее лексиконов.

4. Оценка намерения

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

Почему важен анализ настроений?

Анализ настроений — это полезный маркетинговый метод, который позволяет менеджерам по продуктам понимать эмоции своих клиентов в ходе их маркетинговых усилий. Это важно для идентификации продуктов и брендов, лояльности клиентов, удовлетворенности клиентов, эффективности маркетинга и рекламы, а также потребления продуктов. Понимание психологии потребителей может помочь менеджерам по продуктам и менеджерам по успеху клиентов внести более точные изменения в дорожную карту своего продукта. Термин «маркетинг, основанный на эмоциях» относится к эмоциональным реакциям потребителей, таким как «положительный», «нейтральный», «негативный», «отвращение», «разочарование», «напряжение» и другие. Понимание психологии ответов клиентов также может помочь вам улучшить запоминаемость продуктов и брендов.

Варианты использования анализа настроений

Наиболее типичными применениями анализа настроений являются социальные сети, обслуживание клиентов и исследования рынка. Анализ настроений обычно используется в социальных сетях для анализа того, как люди воспринимают и обсуждают бизнес или продукт. Это также позволяет организациям узнать, как различные части общества воспринимают определенные проблемы, начиная от текущих тем и заканчивая новостными событиями. Используя эту информацию, компании могут немедленно реагировать на настроения общественности.

Кроме того, социальные сети стали важной платформой для продвижения бизнеса и обратной связи с клиентами, например, для видеообзоров продуктов. В результате организации могут отслеживать такие показатели, как упоминания бренда и чувства, связанные с каждым упоминанием. Наконец, обслуживание клиентов стало важной областью исследования настроений. Компании могут оценить, как они работают в отношении обслуживания клиентов и их удовлетворенности, используя записи телефонных звонков или журналы чатов. Они могут гарантировать, что персонал будет следовать этикету обслуживания клиентов, и улучшат взаимодействие между клиентами, используя данные в реальном времени.

Примеры анализа настроений

Анализ настроений — это универсальный метод, который можно применять в разных отраслях 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?

Методы обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML) лежат в основе анализа настроений. Эти боты с искусственным интеллектом обучаются на миллионах битов текста, чтобы определить, является ли сообщение хорошим, отрицательным или нейтральным. Анализ настроений сегментирует сообщение на тематические части и присваивает оценку настроению.

Проблемы анализа настроений

Тон

Проблема

Тон может быть трудно различить в устной форме и еще труднее определить в письменной форме. При попытке изучить огромный объем данных, содержащих субъективные и объективные ответы, все становится значительно сложнее. Выявить субъективные мысли и правильно оценить их предполагаемый тон может оказаться непростой задачей для брендов.

Решение

Способность отличать субъективные утверждения от объективных и затем определять подходящий тон лежит в основе любой превосходной программы анализа настроений. Например, «вещь замечательная, но не по такой цене» — это субъективное утверждение, тон которого подразумевает, что цена делает объект менее привлекательным. Компании могут различать такие нюансы, используя интеллектуальный API настроений.

Полярность

Проблема

Такие слова, как «любовь» и «ненависть», имеют сильный положительный (+1) и отрицательный (-1) рейтинги полярности. Это просто понять. Однако существуют промежуточные спряжения слов, такие как «не так уж ужасно», которые могут означать «средний» и поэтому попадают в середину спектра (-75). Когда подобные предложения опускаются, страдает оценка настроений.

Решение

Программное обеспечение для анализа настроений может легко идентифицировать эти срединные полярные фразы и термины, чтобы обеспечить комплексную перспективу высказывания. Тематический анализ настроений может обеспечить всесторонний анализ в этом контексте. Напротив, анализ настроений на основе аспектов может дать более глубокое представление о многочисленных факторах внутри комментария.

Сарказм

Проблема

Ирония и сарказм используются в неформальных чатах и ​​мемах в социальных сетях. Сообщение о негативном отношении с помощью двусмысленных комплиментов может привести к тому, что технологиям анализа настроений будет сложно определить подлинный контекст того, что на самом деле говорится в ответе. В результате иногда больший объем «позитивной» информации невыгоден.

Решение

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

Приложения для анализа настроений

• Поскольку публикации в социальных сетях нежелательны, они часто содержат самые честные мысли о ваших продуктах, услугах и предприятиях. С помощью программного обеспечения для анализа настроений вы можете за считанные минуты просмотреть все эти данные и изучить индивидуальные чувства, а также общие настроения общественности на всех социальных платформах.
• У администрации обслуживания клиентов возникает ряд проблем из-за огромного объема запросов, разнообразных тем и различных подразделений внутри фирмы, не говоря уже о срочности каждого конкретного запроса. Анализ настроений с использованием понимания естественного языка (NLU) сканирует обычный человеческий язык на предмет значения, эмоций, тона и других характеристик, чтобы понять запросы клиента так же, как это сделал бы человек. Чтобы определить приоритетность важных проблем, вы можете автоматически обрабатывать запросы в службу поддержки клиентов, онлайн-чаты, телефонные звонки и электронные письма, основанные на эмоциях.
• Одним из наиболее распространенных применений анализа настроений в бизнесе является мониторинг бренда. Плохие отзывы могут быстро накапливаться в сети, и чем дольше вы их оставляете, тем хуже становится проблема. Вы будете незамедлительно предупреждены о плохих упоминаниях бренда, если воспользуетесь методами анализа настроений.
• Ваш потребительский вклад из Интернета, опросов клиентов, чатов, колл-центров и электронных писем должен быть объединен и оценен. Анализ настроений позволяет классифицировать и систематизировать эти данные для выявления тенденций и повторяющихся проблем и проблем.

Доступно несколько инструментов анализа настроений, но не все из них одинаковы. Некоторые из них намного проще в использовании, чем другие, в то время как другие требуют глубокого понимания науки о данных. Взгляните на этот список наиболее успешных из них:

• ОбезьянаУзнать
• Лексалитика
• Брендвотч
• Социальный поисковик
• ЗначениеОблако
• Быстрый поиск Talkwalker
• Розетка
• Вы занимаетесь пешим туризмом
• Кларабридж
• Айлин
• Социальное упоминание
• Критическое упоминание
• Отказ
• Информация о Hootsuite
• Сервисный центр Hubspot

Заключение

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

Узнайте больше о важных концепциях искусственного интеллекта и машинного обучения, зарегистрировавшись в нашей программе последипломного образования Калифорнийского технологического института по искусственному интеллекту 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 взглядов, 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, который позволяет менеджерам по продуктам понимать эмоции своих клиентов в ходе их маркетинговых усилий. Это важно для идентификации продуктов и брендов, лояльности клиентов, удовлетворенности клиентов, эффективности маркетинга и рекламы, а также потребления продуктов.

3. Что вы подразумеваете под анализом настроений?

Подход анализа настроений, основанный на обработке естественного языка (НЛП), иногда называемый интеллектуальным анализом мнений, определяет эмоциональный подтекст текста. Этот популярный метод используется предприятиями 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 интеллектуальный анализ мнений) — это подход к обработке естественного языка (НЛП), который определяет, является ли ввод отрицательным, положительным или нейтральным. Анализ настроений на основе текстовых данных часто используется, чтобы помочь организациям отслеживать настроение бренда и продукта, получать отзывы потребителей и понимать потребности клиентов.

5. Является ли анализ настроений искусственным интеллектом или машинным обучением?

Он анализирует, извлекает и классифицирует мнения потребителей о компании, продукте, человеке, услуге, событии или концепции с использованием методов машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP), интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта (ИИ).

6. Каковы четыре основных этапа анализа настроений?

Шаг 1: Первым шагом является сбор данных.

Шаг 2: Очистите текст.

Шаг 3: Следующим шагом является анализ данных.

Шаг 4: Проанализируйте результаты.

7. Какой алгоритм используется для анализа настроений?

Наивный Байес — это базовый набор вероятностных алгоритмов, которые определяют 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.