Τι είναι η ανάλυση συναισθημάτων; Ένας πλήρης οδηγός για αρχάριους

Η ανάλυση συναισθημάτων σάς επιτρέπει να αναλύσετε το συναίσθημα πίσω από ένα δεδομένο κομμάτι κειμένου. Σε αυτό το άρθρο, θα δούμε πώς λειτουργεί μαζί με μερικές πρακτικές εφαρμογές.

Τι είναι η ανάλυση συναισθημάτων;

Η ανάλυση συναισθημάτων είναι μια τεχνική μέσω της οποίας μπορείτε να αναλύσετε ένα κομμάτι κειμένου για να προσδιορίσετε το συναίσθημα πίσω από αυτό. Συνδυάζει τη μηχανική εκμάθηση και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) για να επιτευχθεί αυτό.

Χρησιμοποιώντας τη βασική ανάλυση συναισθημάτων, ένα πρόγραμμα μπορεί να κατανοήσει εάν το συναίσθημα πίσω από ένα κομμάτι κειμένου είναι θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο.

Είναι μια ισχυρή τεχνική στην Τεχνητή νοημοσύνη που έχει σημαντικές επιχειρηματικές εφαρμογές.

Για παράδειγμα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ανάλυση συναισθημάτων για να αναλύσετε τα σχόλια των πελατών. Αφού συλλέξετε αυτά τα σχόλια μέσω διαφόρων μέσων όπως το Twitter και το Facebook, μπορείτε να εκτελέσετε αλγόριθμους ανάλυσης συναισθημάτων σε αυτά τα αποσπάσματα κειμένου για να κατανοήσετε τη στάση των πελατών σας έναντι του προϊόντος σας.

Πώς λειτουργεί η ανάλυση συναισθημάτων

Η απλούστερη εφαρμογή της ανάλυσης συναισθημάτων είναι η χρήση μιας λίστας λέξεων με βαθμολογία.

Για παράδειγμα, το AFINN είναι μια λίστα λέξεων με αριθμούς μεταξύ μείον πέντε και συν πέντε. Μπορείτε να χωρίσετε ένα κομμάτι κειμένου σε μεμονωμένες λέξεις και να τα συγκρίνετε με τη λίστα λέξεων για να βρείτε την τελική βαθμολογία συναισθημάτων.

Ας πούμε ότι είχαμε τη φράση, "Λατρεύωγάτες, αλλά είμαι αλλεργικός σε αυτές ".

Στη λίστα λέξεων AFINN, μπορείτε να βρείτε δύο λέξεις, «αγάπη» και «αλλεργική» με τις αντίστοιχες βαθμολογίες τους +3 και -2. Μπορείτε να αγνοήσετε τις υπόλοιπες λέξεις (και πάλι, αυτή είναι πολύ βασική ανάλυση συναισθημάτων).

Συνδυάζοντας αυτά τα δύο, έχετε συνολική βαθμολογία +1. Έτσι μπορείτε να ταξινομήσετε αυτήν την πρόταση ως ελαφρώς θετική.

Υπάρχουν πολύπλοκες υλοποιήσεις ανάλυσης συναισθημάτων που χρησιμοποιούνται στη βιομηχανία σήμερα. Αυτοί οι αλγόριθμοι μπορούν να σας παρέχουν ακριβείς βαθμολογίες για μεγάλα κομμάτια κειμένου. Εκτός αυτού, διαθέτουμε μοντέλα ενίσχυσης που συνεχίζουν να βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου.

Για πολύπλοκα μοντέλα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε έναν συνδυασμό αλγορίθμων NLP και μηχανικής μάθησης. Υπάρχουν τρεις βασικοί τύποι αλγορίθμων που χρησιμοποιούνται στην ανάλυση συναισθημάτων. Ας ρίξουμε μια ματιά σε αυτά.

Αυτοματοποιημένα συστήματα

Οι αυτόματες προσεγγίσεις για την ανάλυση συναισθημάτων βασίζονται σε μοντέλα μηχανικής μάθησης όπως η ομαδοποίηση.

Τα μεγάλα κομμάτια κειμένου τροφοδοτούνται στον ταξινομητή και επιστρέφει τα αποτελέσματα ως αρνητικά, ουδέτερα ή θετικά. Τα αυτόματα συστήματα αποτελούνται από δύο βασικές διαδικασίες, τις οποίες θα εξετάσουμε τώρα.

Συστήματα βασισμένα σε κανόνες

Σε αντίθεση με τα αυτοματοποιημένα μοντέλα, οι προσεγγίσεις βάσει κανόνων εξαρτώνται από τους προσαρμοσμένους κανόνες για την ταξινόμηση των δεδομένων. Οι δημοφιλείς τεχνικές περιλαμβάνουν το tokenization, parsing, stemming, και μερικές άλλες. Μπορείτε να θεωρήσετε το παράδειγμα που εξετάσαμε νωρίτερα ως προσέγγιση βασισμένη σε κανόνες.

Ένα καλό πράγμα για τα συστήματα που βασίζονται σε κανόνες είναι η δυνατότητα προσαρμογής τους. Αυτοί οι αλγόριθμοι μπορούν να προσαρμοστούν ανάλογα με το περιβάλλον αναπτύσσοντας εξυπνότερους κανόνες.

Απλώς λάβετε υπόψη ότι θα πρέπει να διατηρείτε τακτικά αυτούς τους τύπους μοντέλων βάσει κανόνων για να διασφαλίσετε συνεπή και βελτιωμένα αποτελέσματα.

Υβριδικά συστήματα

Οι υβριδικές τεχνικές είναι η πιο σύγχρονη, αποτελεσματική και ευρέως χρησιμοποιούμενη προσέγγιση για ανάλυση συναισθημάτων. Τα καλά σχεδιασμένα υβριδικά συστήματα μπορούν να παρέχουν τα οφέλη τόσο των αυτόματων όσο και των κανόνων που βασίζονται σε κανόνες.

Τα υβριδικά μοντέλα απολαμβάνουν τη δύναμη της μηχανικής μάθησης μαζί με την ευελιξία της προσαρμογής. Ένα παράδειγμα υβριδικού μοντέλου θα ήταν μια αυτο-ενημερωμένη λίστα λέξεων που βασίζεται στο Word2Vec. Μπορείτε να παρακολουθήσετε αυτές τις λίστες λέξεων και να τις ενημερώσετε με βάση τις ανάγκες της επιχείρησής σας.

Χρησιμοποιήστε περιπτώσεις για ανάλυση συναισθημάτων

Ανάλυση σχολίων πελατών

Η ανάλυση σχολίων πελατών είναι η πιο διαδεδομένη εφαρμογή ανάλυσης συναισθημάτων Τα άμεσα σχόλια των πελατών είναι χρυσά για τις επιχειρήσεις, ειδικά για τις νεοσύστατες επιχειρήσεις. Η ακριβής στόχευση κοινού είναι απαραίτητη για την επιτυχία κάθε είδους επιχείρησης.

Οι καλοφτιαγμένοι αλγόριθμοι ανάλυσης συναισθημάτων μπορούν να συλλάβουν το βασικό συναίσθημα της αγοράς προς ένα προϊόν.

Μπορείτε επίσης να επεκτείνετε αυτήν τη θήκη χρήσης για μικρότερες υποενότητες, όπως ανάλυση των αξιολογήσεων προϊόντων στο κατάστημά σας στο Amazon. Όσο περισσότερο μια εταιρεία καθοδηγείται από πελάτες, τόσο καλύτερη είναι η ανάλυση συναισθημάτων.

Παρακολούθηση καμπάνιας

Η χειραγώγηση των συναισθημάτων των ψηφοφόρων είναι πραγματικότητα τώρα, χάρη στο σκάνδαλο Cambridge Analytica.

Μια άλλη περίπτωση ανάλυσης συναισθημάτων είναι ένα μέτρο επιρροής. Λαμβάνοντας ως παράδειγμα τις εκλογές των ΗΠΑ του 2016, πολλές δημοσκοπήσεις κατέληξαν στο συμπέρασμα ότι ο Ντόναλντ Τραμπ θα έχασε.

Αλλά οι ειδικοί είχαν σημειώσει ότι οι άνθρωποι ήταν γενικά απογοητευμένοι με το τρέχον σύστημα. Υποστήριξαν τους ισχυρισμούς τους με ισχυρά στοιχεία μέσω ανάλυσης συναισθημάτων.

Δούλεψα σε ένα εργαλείο που ονομάζεται Sentiments (Duh!) Που παρακολούθησε τις εκλογές των ΗΠΑ κατά τη διάρκεια της περιόδου μου ως Μηχανικός Λογισμικού στην προηγούμενη εταιρεία μου. Παρατηρήσαμε τάσεις που επεσήμαναν ότι ο κ. Τραμπ κέρδισε ισχυρή έλξη με τους ψηφοφόρους.

Αυτό θα πρέπει να αποτελεί απόδειξη ότι τα σωστά δεδομένα σε συνδυασμό με την τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να παράγουν ακριβή αποτελέσματα, ακόμη και όταν αντίκειται στη δημοφιλή γνώμη.

Παρακολούθηση επωνυμίας

Η παρακολούθηση επωνυμίας είναι μια άλλη εξαιρετική περίπτωση χρήσης για ανάλυση συναισθημάτων. Οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιούν ανάλυση συναισθημάτων για να ελέγχουν τα συναισθήματα των κοινωνικών μέσων γύρω από την επωνυμία τους από το κοινό τους.

Το KFC είναι ένα τέλειο παράδειγμα μιας επιχείρησης που χρησιμοποιεί ανάλυση συναισθημάτων για την παρακολούθηση, τη δημιουργία και την ενίσχυση της επωνυμίας της. Οι εκστρατείες κοινωνικών μέσων της KFC είναι ένας μεγάλος παράγοντας που συμβάλλει στην επιτυχία του. Προσαρμόζουν τις καμπάνιες μάρκετινγκ για να προσελκύσουν το νεαρό πλήθος και να είναι «παρόντες» στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

Εργαλεία όπως το Brandwatch μπορούν να σας πουν εάν κάτι αρνητικό για την επωνυμία σας γίνεται viral. Άλλες μάρκες που χρησιμοποιούν τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για να προωθήσουν ένα θετικό συναίσθημα επωνυμίας περιλαμβάνουν το Amazon, το Netflix και το Dominoes.

Ανάλυση χρηματιστηρίου

Εάν είστε έμπορος ή επενδυτής, κατανοείτε τον αντίκτυπο που μπορούν να έχουν οι ειδήσεις στο χρηματιστήριο. Κάθε φορά που μια μεγάλη ιστορία διακόπτεται, είναι βέβαιο ότι θα έχει ισχυρό θετικό ή αρνητικό αντίκτυπο στο χρηματιστήριο.

Η ανάλυση συναισθημάτων είναι ένα ισχυρό εργαλείο για τους εμπόρους. Μπορείτε να αναλύσετε το συναίσθημα της αγοράς προς ένα απόθεμα σε πραγματικό χρόνο, συνήθως μέσα σε λίγα λεπτά. Αυτό μπορεί να σας βοηθήσει να σχεδιάσετε τις θέσεις θετικών ή αρνητικών για μια συγκεκριμένη μετοχή.

Πρόσφατα, η Moderna ανακοίνωσε την ολοκλήρωση της φάσης Ι των κλινικών δοκιμών εμβολίου COVID-19. Αυτά τα νέα είχαν ως αποτέλεσμα μια ισχυρή αύξηση της τιμής μετοχής της Moderna.

Αλλά σήμερα, το απόθεμα της Moderna σκόνταψε μετά την απώλεια διπλώματος ευρεσιτεχνίας. Χρησιμοποιώντας ανάλυση συναισθημάτων, μπορείτε να αναλύσετε αυτούς τους τύπους ειδήσεων σε πραγματικό χρόνο και να τις χρησιμοποιήσετε για να επηρεάσετε τις εμπορικές σας αποφάσεις.

Παρακολούθηση συμμόρφωσης

Η κανονιστική και νομική συμμόρφωση μπορεί να κάνει ή να διαλύσει μεγάλους οργανισμούς Συχνά, αυτά τα έγγραφα συμμόρφωσης αποθηκεύονται σε μεγάλους ιστότοπους όπως η Αρχή Χρηματοοικονομικής Συμπεριφοράς.

Οι μεγάλοι οργανισμοί ξοδεύουν ένα μεγάλο μέρος των προϋπολογισμών τους για τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς. Σε αυτές τις περιπτώσεις, η παραδοσιακή ανάλυση δεδομένων δεν μπορεί να προσφέρει μια ολοκληρωμένη λύση.

Εργαλεία όπως το ScrapingHub μπορούν να βοηθήσουν στη λήψη εγγράφων από αυτούς τους ιστότοπους. Αλλά οι εταιρείες χρειάζονται έξυπνη ταξινόμηση για να βρουν το σωστό περιεχόμενο μεταξύ εκατομμυρίων ιστοσελίδων.

Η ανάλυση συναισθημάτων μπορεί να κάνει την παρακολούθηση συμμόρφωσης ευκολότερη και πιο οικονομική. Μπορεί να σας βοηθήσει να δημιουργήσετε μηχανές προσθήκης ετικετών, να αναλύσετε τις αλλαγές με την πάροδο του χρόνου και να παρέχει 24ωρο φύλακα για τον οργανισμό σας.

συμπέρασμα

Η ανάλυση συναισθημάτων είναι ένα ισχυρό εργαλείο που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για την επίλυση προβλημάτων από την επίδραση της επωνυμίας έως την παρακολούθηση της αγοράς. Νέα εργαλεία δημιουργούνται γύρω από την ανάλυση συναισθημάτων για να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να γίνουν πιο αποτελεσματικές.

Και παρεμπιπτόντως, εάν αγαπάτε τη Γραμματική, μπορείτε να προχωρήσετε και να ευχαριστήσετε την ανάλυση συναισθημάτων.

Σας άρεσε αυτό το άρθρο; Εγγραφείτε στο Newsletter μουκαι να λαμβάνω μια περίληψη των άρθρων και των βίντεό μου κάθε Δευτέρα.