A análise de sentimentos está se tornando cada vez mais popular. É uma ferramenta ou um mecanismo poderoso usado em negócios e marketing. A análise de sentimentos envolve o uso de algoritmos de computador para identificar e extrair sentimentos de um texto, especialmente textos opinativos. Mas essa é a visão de helicóptero.
Neste artigo, discutiremos o que é exatamente e por que é importante, alguns dos melhores analisadores e algoritmos e diferentes pontuações e classificações.
Então, vamos começar a analisar!
Índice
O que é análise de sentimento
A análise de sentimento é o processo de identificar e quantificar o sentimento ou a atitude de um texto. Ela ganhou importância nos últimos anos com o advento da mídia social. Ela é usada para entender o sentimento do cliente em relação a uma empresa ou produto e para identificar as áreas que precisam ser melhoradas.
A análise de sentimentos também pode ser usada para fins políticos, para avaliar a opinião pública sobre um candidato ou uma política.
Análise de sentimento do cliente - Significado
A análise de sentimento é uma ferramenta de mineração de texto que pode analisar um grande número de avaliações e opiniões de clientes e o sentimento que elas transmitem. A pontuação do sentimento informa o que as pessoas acham do produto.
As pontuações de sentimento dos clientes ajudam as empresas a detectar comentários negativos sobre seus produtos e a responder a esses sentimentos com a ação apropriada.
Análise de sentimento do texto
O sentimento do texto pode ser analisado manualmente, mas esse é um processo demorado e trabalhoso.
A análise de sentimento também pode ser feita automaticamente usando algoritmos de aprendizado de máquina. Esses algoritmos são treinados em grandes conjuntos de dados que contêm textos positivos, negativos e neutros. Em seguida, o algoritmo atribui uma pontuação de sentimento a cada texto com base em seus dados de treinamento.
Essa pontuação pode ser usada para determinar o humor geral de um texto. A análise de sentimento também é usada para entender o que os clientes querem, analisando as avaliações dos clientes.
Por que a análise de sentimento é importante?
Isso é importante porque dá às empresas uma visão mais precisa do cliente.
Ele permite que as empresas obtenham insights sobre o que os clientes pensam sobre seus produtos e serviços. Isso pode ajudar as empresas a saber o que os clientes realmente querem, como eles se sentem em relação ao produto e se há áreas que precisam ser melhoradas.
Ela pode ser usada em aplicativos de atendimento ao cliente, como chatbots e aplicativos móveis, como, por exemplo, as plataformas Digit, que usam a análise de sentimentos para entender o que mais interessa aos usuários e fornecer essas informações à empresa.
Análise de sentimento usando aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina pode ser aplicado na análise de sentimentos por meio de aprendizado supervisionado ou não supervisionado. A análise de sentimentos baseada no aprendizado de máquina foi implementada com sucesso usando o aprendizado profundo, em que grandes conjuntos de dados são usados para treinar algoritmos que podem identificar padrões e fazer previsões sobre novos textos.
A análise de sentimentos é uma área de pesquisa ativa com várias aplicações em marketing, pesquisa de mercado, inteligência comercial etc. O modelo de classificação de sentimentos baseado em aprendizado de máquina está sendo amplamente utilizado para várias atividades, como classificação de notícias, detecção de spam etc. Os seres sencientes trouxeram muitos avanços para este mundo, mas isso não é suficiente!
Análise de sentimento do cliente - exemplos
Aqui estão alguns exemplos em que a análise de sentimentos foi usada com sucesso:
Detecção de polaridade de frases
Detecção da polaridade da frase - Exemplo de análise de sentimento - Sentiwordnet A polaridade da frase refere-se à natureza de uma frase - se é positiva, negativa ou neutra - que pode ser determinada por meio da análise de sentimento.
Sentiwordnet
O Sentiwordnet é um recurso lexical para mineração de opinião e análise de sentimento que contém uma rede semântica de palavras em inglês anotadas com pontuações de sentimento SentiStrength e tags de parte da fala. O Sentiwordnet foi usado para classificar a polaridade - positiva, neutra ou negativa - das resenhas de filmes de um banco de dados de filmes on-line.
Pontuações e classificações da análise de sentimento
Quando um texto é inserido em um algoritmo de aprendizado de máquina, ele retorna uma pontuação entre 0 e 1 que informa o grau de positividade do texto.
A análise de sentimento também fornece duas classificações: Sentimento positivo e Sentimento negativo. Essas são as categorias predefinidas para conjuntos de dados de treinamento que treinam algoritmos para identificá-los como textos positivos ou negativos.
A análise de sentimento pode ser dividida em três tipos diferentes: Pontuação de sentimento, Classificação de sentimento e
3 tipos comuns de análise de sentimento
Pontuação de sentimento
Essa é a forma mais simples de análise de sentimento, que atribui a um texto uma pontuação entre 0 e 1 que informa o quanto ele é positivo ou negativo como um todo.
Classificação de sentimentos
O algoritmo atribui cada frase do texto a uma das categorias predefinidas - positiva, neutra ou negativa - com base em seu conjunto de dados de treinamento. Em geral, essa abordagem é mais precisa do que a pontuação de sentimento porque atribui sentimento a cada frase do texto.
Identificação de sentimentos
A identificação de sentimentos identifica qual parte de uma frase é positiva ou negativa e a rotula de acordo. Os sentimentos são identificados por meio de técnicas de PNL que estudam a estrutura linguística das frases e identificam suas partes gramaticais, como substantivos, verbos, advérbios etc. A identificação de sentimentos pode ser usada para descobrir o que os clientes querem a partir de textos que contêm feedback de clientes.
Análise de sentimento de PNL
Análise de sentimento de NLP - Classificador de sentimento A análise de sentimento usando NLP é a forma mais precisa de análise de sentimento porque usa técnicas de processamento de linguagem natural para identificar sentimentos em um texto. O algoritmo decompõe a estrutura da frase, identifica verbos, substantivos, adjetivos e advérbios em cada frase e, em seguida, analisa-os para determinar suas partes do discurso.
Os sentimentos são identificados por meio do estudo das propriedades linguísticas das frases que transmitem um significado positivo ou negativo sobre um tópico. A API SentiStrength fornece um exemplo de como as pontuações de sentimento são calculadas para textos. Ela foi criada com base na combinação de dois algoritmos de aprendizado de máquina: Naive Bayes e Support Vector Machines (SVM).
Por exemplo: este tinha que ser o dia perfeito Pontuação do sentimento = 0,8 Classificação do sentimento = Sentimento positivo Identificação do sentimento = Essa frase é positiva. Os sentimentos são identificados por meio de técnicas de PNL que estudam a estrutura linguística das frases e identificam suas partes gramaticais, como substantivos, verbos, advérbios etc.
Estratégia para empresas
Para que a análise de sentimentos funcione de forma eficaz, as empresas precisam ter acesso a dados suficientes sobre como as pessoas realmente se sentem em relação a seus produtos e serviços.
O treinamento de algoritmos em avaliações existentes ajuda a detectar sentimentos relacionados a palavras-chave ou marcas específicas encontradas nos comentários dos clientes. A análise de sentimentos pode ser usada para monitorar os canais de mídia social de uma empresa para entender o que as pessoas estão dizendo sobre ela.
Alguns excelentes analisadores de sentimentos
Aqui estão alguns dos mais populares analisadores de sentimento e de sentimento do cliente disponíveis.
Sentiment HQ Ferramenta de análise de sentimento
O Sentiment HQ é um aplicativo da Web que fornece a análise de sentimento de qualquer texto em menos de 60 segundos. A pontuação de sentimento informa se o texto é positivo ou negativo, enquanto a classe de sentimento identifica o tipo de expressão: elogio, crítica ou neutro. A API do Sentiment HQ permite que você implemente a análise de sentimentos em seus aplicativos e sites.
Monitoramento e análise de mídia social do Mentionmapp
O Mentionmapp monitora as postagens de mídia social no Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Google+, YouTube etc. e fornece análises de negócios em tempo real para ajudar as empresas a tomar decisões melhores em relação ao atendimento ao cliente usando ferramentas de visualização de dados para analisar o sentimento. O Mentionmapp também fornece relatórios visualizados de análise de sentimento e classificação de sentimento para que você possa monitorar o que os clientes estão dizendo sobre sua marca.
API de análise de sentimento do Bitext
O Bitext é um aplicativo da Web que analisa o sentimento em textos de qualquer idioma usando algoritmos de IA. A pontuação de sentimento informa se o texto é positivo ou negativo, enquanto a classe de sentimento identifica o tipo de expressão - elogio, crítica ou neutra. A API do Bitext permite que você implemente a análise de sentimentos em seus aplicativos e sites.
Ferramenta de análise de sentimento do IBM Watson Analytics
O IBM Watson Analytics oferece um recurso de análise de sentimento que usa classificadores para detectar sentimentos com base em categorias predefinidas, como "positivo", "negativo" e "neutro". O Sentiment Score da IBM fornece uma estimativa de quão positivo ou negativo é o texto. A ferramenta de análise de sentimentos não só examinará as palavras-chave para fornecer sua pontuação de sentimentos, mas também a estrutura da frase, o que a torna mais precisa.
Considerações finais
Obrigado por ler este artigo. Esperamos que ele tenha sido útil. A análise de sentimento é um novo e empolgante campo da ciência de dados e muitas empresas estão usando APIs para entender as opiniões dos clientes sobre seus produtos e serviços. Os analisadores de sentimento não apenas informam se um texto tem um significado positivo ou negativo, mas também podem classificar frases em categorias predefinidas, como satisfação, alegria, tristeza etc.
A análise de sentimentos oferece às empresas a capacidade de obter feedback dos consumidores nos canais de mídia social para ajudar a melhorar sua estratégia de negócios.
As informações coletadas pela análise de sentimento são cruciais para as empresas que desejam saber o que as pessoas pensam sobre sua marca on-line. Isso permite que elas implementem mudanças para melhorar a qualidade do produto/prestação do serviço.
