Analiza nastrojów staje się coraz bardziej popularna. Jest to potężne narzędzie lub mechanizm wykorzystywany w biznesie i marketingu. Analiza nastrojów polega na wykorzystaniu algorytmów komputerowych do identyfikacji i wydobywania nastrojów z tekstu, zwłaszcza tekstów zawierających opinie. Ale to tylko ogólny zarys.

W tym artykule omówimy, czym dokładnie jest i dlaczego jest ważna, przedstawimy najlepsze analizatory i algorytmy oraz różne wyniki i klasyfikacje.

Zacznijmy więc analizę!

Spis treści

Czym jest analiza nastrojów

Analiza nastrojów to proces identyfikacji i kwantyfikacji emocji lub nastawienia wyrażonych w tekście. W ostatnich latach zyskała na znaczeniu wraz z pojawieniem się mediów społecznościowych. Jest wykorzystywana do zrozumienia nastrojów klientów dotyczących firmy lub produktu oraz do identyfikacji obszarów wymagających poprawy.

Analiza nastrojów może być również wykorzystywana do celów politycznych, aby ocenić opinię publiczną na temat kandydata lub polityki.

Analiza nastrojów klientów – znaczenie

Analiza nastrojów to narzędzie do eksploracji tekstu, które może analizować dużą liczbę opinii i recenzji klientów oraz nastroje, jakie one wyrażają. Wynik nastrojów informuje o tym, co ludzie sądzą o produkcie.

Oceny nastrojów klientów pomagają firmom wykrywać negatywne komentarze na temat ich produktów i reagować na te nastroje odpowiednimi działaniami.

Analiza nastrojów w tekście

Nastroje zawarte w tekście można analizować ręcznie, ale jest to proces czasochłonny i pracochłonny.

Analiza nastrojów może być również przeprowadzana automatycznie przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego. Algorytmy te są szkolone na dużych zbiorach danych zawierających teksty pozytywne, negatywne i neutralne. Następnie algorytm przypisuje każdemu tekstowi ocenę nastroju na podstawie danych szkoleniowych.

Wynik ten może posłużyć do określenia ogólnego nastroju tekstu. Analiza nastrojów jest również wykorzystywana do zrozumienia potrzeb klientów poprzez analizę ich opinii.

Dlaczego analiza nastrojów jest ważna?

Jest to ważne, ponieważ zapewnia firmom dokładniejszy obraz klientów.

Dzięki temu firmy mogą dowiedzieć się, co klienci myślą o ich produktach i usługach. To może pomóc firmom zrozumieć, czego naprawdę chcą klienci, co myślą o produkcie i czy są jakieś obszary, które trzeba poprawić.

Może być wykorzystywany w aplikacjach obsługi klienta, takich jak chatboty i aplikacje mobilne, np. platformy Digit wykorzystują analizę nastrojów, aby zrozumieć, na czym najbardziej zależy użytkownikom, i przekazać te informacje firmie.

Analiza nastrojów przy użyciu uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe może być stosowane w analizie nastrojów poprzez uczenie nadzorowane lub nienadzorowane. Analiza nastrojów oparta na uczeniu maszynowym została z powodzeniem wdrożona przy użyciu głębokiego uczenia się, gdzie duże zbiory danych są wykorzystywane do szkolenia algorytmów, które mogą identyfikować wzorce i przewidywać nowe teksty. 

Analiza nastrojów to aktywny obszar badań, który ma wiele zastosowań w marketingu, badaniach rynkowych, wbudowanej analizie biznesowej itp. Model klasyfikacji nastrojów oparty na uczeniu maszynowym jest szeroko wykorzystywany w różnych działaniach, takich jak klasyfikacja wiadomości, wykrywanie spamu itp. Istoty świadome wniosły wiele postępu do tego świata, ale to wciąż za mało!

Analiza nastrojów klientów – przykłady

Oto kilka przykładów, w których analiza nastrojów została z powodzeniem wykorzystana:

Wykrywanie polaryzacji zdań

Wykrywanie polaryzacji zdań – przykład analizy sentymentu – Sentiwordnet Polaryzacja zdań odnosi się do charakteru zdania – czy jest ono pozytywne, negatywne czy neutralne – co można określić za pomocą analizy sentymentu.

Sentiwordnet

Sentiwordnet to zasób leksykalny służący do eksploracji opinii i analizy nastrojów, zawierający sieć semantyczną angielskich słów opatrzonych adnotacjami dotyczącymi nastrojów SentiStrength oraz tagami części mowy. Sentiwordnet został wykorzystany do klasyfikacji polaryzacji – pozytywnej, neutralnej lub negatywnej – recenzji filmów z internetowej bazy danych filmów.

Wyniki i klasyfikacje analizy sentymentu

Kiedy tekst jest wprowadzany do algorytmu uczenia maszynowego, zwraca on wynik od 0 do 1, który informuje o tym, jak pozytywny jest ten tekst.

Analiza nastrojów zapewnia również dwie klasyfikacje: pozytywny nastrój i negatywny nastrój. Są to predefiniowane kategorie dla zestawów danych szkoleniowych, które uczą algorytmy rozpoznawania tekstów jako pozytywnych lub negatywnych.

Analizę nastrojów można podzielić na trzy różne rodzaje: ocena nastrojów, klasyfikacja nastrojów oraz

3 popularne rodzaje analizy nastrojów

Wynik sentymentu

Jest to najprostsza forma analizy nastrojów, która nadaje tekstowi ocenę od 0 do 1, informującą o tym, jak pozytywny lub negatywny jest on jako całość.

Klasyfikacja nastrojów

Algorytm przypisuje każde zdanie w tekście do jednej z predefiniowanych kategorii – pozytywnej, neutralnej lub negatywnej – na podstawie zestawu danych szkoleniowych. Ogólnie rzecz biorąc, podejście to jest dokładniejsze niż ocena nastroju, ponieważ przypisuje nastrój do każdego zdania w tekście.

Identyfikacja nastrojów

Identyfikacja nastrojów pozwala określić, która część zdania ma charakter pozytywny lub negatywny, i odpowiednio ją oznaczyć. Nastroje są identyfikowane za pomocą technik NLP, które badają strukturę językową zdań i identyfikują ich części gramatyczne, takie jak rzeczowniki, czasowniki, przysłówki itp. Identyfikacja nastrojów może być wykorzystana do ustalenia, czego oczekują klienci, na podstawie tekstów zawierających opinie klientów.

Analiza nastrojów NLP

Analiza nastrojów NLP – klasyfikator nastrojów Analiza nastrojów z wykorzystaniem NLP jest najdokładniejszą formą analizy nastrojów, ponieważ wykorzystuje techniki przetwarzania języka naturalnego do identyfikacji nastrojów w tekście. Algorytm rozkłada strukturę zdania, identyfikuje czasowniki, rzeczowniki, przymiotniki i przysłówki w każdym zdaniu, a następnie analizuje je w celu określenia ich części mowy.

Nastroje są identyfikowane poprzez badanie właściwości językowych zdań, które przekazują pozytywne lub negatywne znaczenie dotyczące danego tematu. SentiStrength API przedstawia przykład obliczania wyników nastrojów dla tekstów. Opiera się ono na połączeniu dwóch algorytmów uczenia maszynowego: Naive Bayes i Support Vector Machines (SVM).

Na przykład: to po prostu musiał być idealny dzień Wynik sentymentu = 0,8 Klasyfikacja sentymentu = pozytywny identyfikacja sentymentu = to zdanie jest pozytywne. Sentymenty są identyfikowane za pomocą technik NLP, które badają strukturę językową zdań i identyfikują ich części gramatyczne, takie jak rzeczowniki, czasowniki, przysłówki itp.

Strategia dla przedsiębiorstw

Aby analiza nastrojów działała skutecznie, firmy muszą mieć dostęp do wystarczającej ilości danych dotyczących rzeczywistych opinii ludzi na temat ich produktów i usług. 

Szkolenie algorytmów na podstawie istniejących recenzji pomaga w wykrywaniu nastrojów związanych z konkretnymi słowami kluczowymi lub markami występującymi w opiniach klientów. Analiza nastrojów może być wykorzystywana do monitorowania kanałów mediów społecznościowych firmy w celu zrozumienia, co ludzie o niej mówią.

Niektóre doskonałe narzędzia do analizy nastrojów

Oto niektóre z najpopularniejszych dostępnych narzędzi do analizy nastrojów i opinii klientów.

Narzędzie do analizy nastrojów Sentiment HQ

Sentiment HQ to aplikacja internetowa, która w mniej niż 60 sekund przeprowadza analizę sentymentu dowolnego tekstu. Wynik sentymentu informuje, czy tekst ma charakter pozytywny czy negatywny, natomiast klasa sentymentu określa rodzaj wypowiedzi – pochwałę, krytykę lub neutralną opinię. Interfejs API Sentiment HQ umożliwia wdrożenie analizy sentymentu w aplikacjach i witrynach internetowych.

Mentionmapp Monitorowanie i analiza mediów społecznościowych

Mentionmapp monitoruje posty w mediach społecznościowych, takich jak Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Google+, YouTube itp., i zapewnia analizy biznesowe w czasie rzeczywistym, aby pomóc firmom w podejmowaniu lepszych decyzji dotyczących obsługi klienta przy użyciu narzędzi do wizualizacji danych służących do analizy nastrojów. Mentionmapp zapewnia również wizualizowane raporty z analizy nastrojów i klasyfikacji nastrojów, dzięki czemu można monitorować opinie klientów na temat marki.

Interfejs API do analizy nastrojów Bitext

Bitext to aplikacja internetowa, która analizuje nastrój w tekstach w dowolnym języku przy użyciu algorytmów sztucznej inteligencji. Wynik nastroju informuje, czy tekst ma charakter pozytywny czy negatywny, natomiast klasa nastroju określa, jaki to rodzaj wypowiedzi – pochwała, krytyka czy neutralna. Interfejs API Bitext pozwala na wdrożenie analizy nastroju w aplikacjach i witrynach internetowych.

Narzędzie IBM Watson Analytics do analizy nastrojów

IBM Watson Analytics oferuje funkcję analizy nastrojów, która wykorzystuje klasyfikatory do wykrywania nastrojów w oparciu o predefiniowane kategorie, takie jak „pozytywny”, „negatywny” i „neutralny”. Wynik nastroju IBM pozwala oszacować, na ile tekst jest pozytywny lub negatywny. Narzędzie do analizy nastrojów nie tylko analizuje słowa kluczowe w celu uzyskania wyniku nastroju, ale także strukturę zdania, dzięki czemu jest bardziej dokładne.

Końcowe przemyślenia

Dziękujemy za przeczytanie tego artykułu. Mamy nadzieję, że okazał się on pomocny. Analiza nastrojów to ekscytująca nowa dziedzina nauki o danych, a wiele firm korzysta z interfejsów API, aby zrozumieć opinie klientów na temat swoich produktów i usług. Analizatory nastrojów nie tylko informują, czy tekst ma pozytywne lub negatywne znaczenie, ale mogą również klasyfikować frazy do wcześniej zdefiniowanych kategorii, takich jak satysfakcja, radość, smutek itp. 

Analiza nastrojów daje firmom możliwość uzyskania opinii konsumentów z kanałów mediów społecznościowych, co pomaga im odpowiednio ulepszać strategię biznesową.

Informacje zebrane dzięki analizie nastrojów mają kluczowe znaczenie dla firm, które chcą dowiedzieć się, co ludzie myślą o ich marce w Internecie. Umożliwiają one wprowadzenie zmian mających na celu poprawę jakości produktów/usług.