Анализ настроений становится все более популярным. Это мощный инструмент или механизм, который используется в бизнесе и маркетинге. Анализ настроений предполагает использование компьютерных алгоритмов для идентификации и извлечения настроений из текста, особенно из текстов, основанных на мнениях. Но это взгляд с вертолета.
В этой статье мы поговорим о том, что это такое и почему это важно, о некоторых лучших анализаторах и алгоритмах, а также о различных оценках и классификациях.
Итак, приступим к анализу!
Оглавление
Что такое анализ настроений
Анализ настроения - это процесс выявления и количественной оценки чувства или отношения к тексту. В последние годы он приобрел большое значение с появлением социальных сетей. Он используется для того, чтобы понять мнение клиентов о компании или продукте и выявить области, в которых требуется улучшение.
Анализ настроения также может использоваться в политических целях, для изучения общественного мнения о кандидате или политике.
Анализ настроения клиентов - значение
Анализ настроения - это инструмент для анализа текста, который позволяет проанализировать большое количество отзывов и мнений покупателей, а также настроения, которые они передают. Оценка настроения говорит о том, что люди думают о продукте.
Оценка настроений клиентов помогает компаниям выявлять негативные комментарии о своей продукции и отвечать на них соответствующими действиями.
Анализ настроения текста
Анализ настроения текста можно проводить вручную, но это трудоемкий и длительный процесс.
Анализ настроения также может быть выполнен автоматически с помощью алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы обучаются на больших наборах данных, содержащих позитивные, негативные и нейтральные тексты. Затем алгоритм присваивает каждому тексту оценку настроения на основе данных обучения.
Эта оценка может быть использована для определения общего настроения текста. Анализ настроения также используется для того, чтобы понять, чего хотят покупатели, анализируя отзывы клиентов.
Почему важен анализ настроения?
Это важно, потому что дает компаниям более точное представление о клиентах.
Он позволяет компаниям получить информацию о том, что клиенты думают об их продуктах и услугах. Это может помочь компаниям узнать, чего на самом деле хотят покупатели, как они относятся к продукту и есть ли области, которые нуждаются в улучшении.
Его можно использовать в приложениях для обслуживания клиентов, таких как чат-боты, и в мобильных приложениях, например, в платформах Digit, которые используют анализ настроений, чтобы понять, что больше всего волнует пользователей, и передать эту информацию обратно в бизнес.
Анализ настроений с помощью машинного обучения
Машинное обучение может применяться в анализе настроения как с помощью контролируемого, так и неконтролируемого обучения. Анализ настроения на основе машинного обучения был успешно реализован с помощью глубокого обучения, когда большие массивы данных используются для обучения алгоритмов, способных выявлять закономерности и делать прогнозы относительно новых текстов.
Анализ настроения - активная область исследований, имеющая ряд применений в маркетинге, маркетинговых исследованиях, бизнес-аналитике и т.д. Модель классификации настроений, основанная на машинном обучении, широко используется для различных видов деятельности, таких как классификация новостей, обнаружение спама и т. д. Разумные существа привнесли в этот мир так много нового, но этого недостаточно!
Анализ настроения клиентов - примеры
Вот несколько примеров успешного использования анализа настроений:
Определение полярности предложения
Определение полярности предложения - пример анализа настроения - Sentiwordnet Полярность предложения относится к характеру предложения - положительному, отрицательному или нейтральному - который можно определить с помощью анализа настроения.
Sentiwordnet
Sentiwordnet - это лексический ресурс для поиска мнений и анализа настроений, который содержит семантическую сеть английских слов, аннотированных оценками настроений SentiStrength и тегами части речи. Sentiwordnet использовалась для классификации полярности - позитивной, нейтральной или негативной - рецензий на фильмы из базы данных онлайн-фильмов.
Оценки и классификации анализа настроений
Когда текст попадает в алгоритм машинного обучения, он выдает оценку от 0 до 1, которая говорит о том, насколько позитивным является текст.
Анализ настроений также позволяет получить две классификации: Positive Sentiment и Negative Sentiment. Это предопределенные категории для обучающих наборов данных, которые обучают алгоритмы определять их как позитивные или негативные тексты.
Анализ настроения можно разделить на 3 различных типа: Sentiment Score, Sentiment Classification и
3 распространенных типа анализа настроения
Оценка настроения
Это простейшая форма анализа настроения, которая присваивает тексту оценку от 0 до 1, что говорит о том, насколько позитивно или негативно он воспринимается в целом.
Классификация настроений
Алгоритм относит каждое предложение в тексте к одной из заранее определенных категорий - позитивной, нейтральной или негативной - на основе набора обучающих данных. Как правило, этот подход более точен, чем Sentiment Score, поскольку он присваивает настроение каждому предложению в тексте.
Идентификация настроений
Идентификация настроений позволяет определить, какая часть предложения является положительной или отрицательной, и соответствующим образом обозначить ее. Чувства определяются с помощью методов НЛП, которые изучают лингвистическую структуру предложений и идентифицируют их грамматические части, такие как существительные, глаголы, наречия и т. д. Идентификация настроений может быть использована для выяснения пожеланий клиентов из текстов, содержащих отзывы покупателей.
NLP Sentiment Analysis
NLP Sentiment Analysis - Sentiment Classifier Анализ настроений с помощью NLP - это наиболее точная форма анализа настроений, поскольку в нем используются методы обработки естественного языка для выявления настроений в тексте. Алгоритм разрушает структуру предложения, определяет глаголы, существительные, прилагательные и наречия в каждом предложении, а затем анализирует их, чтобы определить части речи.
Сентименты определяются путем изучения лингвистических свойств предложений, которые передают положительный или отрицательный смысл о теме. API SentiStrength предоставляет пример того, как рассчитываются оценки настроений для текстов. Он построен на комбинации двух алгоритмов машинного обучения: Naive Bayes и Support Vector Machines (SVM).
Например: This just had to be the perfect day Sentiment score = 0.8 Sentiment classification = Positive Sentiment Sentiment Identification = This sentence is positive. Чувства идентифицируются с помощью методов NLP, которые изучают лингвистическую структуру предложений и определяют их грамматические части, такие как существительные, глаголы, наречия и т. д.
Стратегия для бизнеса
Для того чтобы анализ настроений работал эффективно, компании должны иметь доступ к достаточному количеству данных о том, как люди относятся к их продуктам и услугам.
Обучение алгоритмов на существующих отзывах помогает выявить настроения, связанные с конкретными ключевыми словами или брендами, которые встречаются в отзывах клиентов. Анализ настроений можно использовать для мониторинга каналов социальных сетей компании, чтобы понять, что люди говорят о ней.
Некоторые отличные анализаторы настроения
Вот некоторые из наиболее популярных анализаторов настроения и настроения клиентов.
Инструмент для анализа настроения Sentiment HQ
Sentiment HQ - это веб-приложение, которое позволяет провести анализ настроения любого текста менее чем за 60 секунд. Sentiment Score показывает, является ли текст положительным или отрицательным, а Sentiment Class определяет тип выражения - похвала, критика или нейтральное отношение. API Sentiment HQ позволяет внедрять анализ настроений в ваши приложения и веб-сайты.
Mentionmapp Мониторинг и аналитика социальных сетей
Mentionmapp отслеживает посты в социальных сетях Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Google+, YouTube и т.д. и предоставляет бизнес-аналитику в режиме реального времени, чтобы помочь компаниям принимать лучшие решения по обслуживанию клиентов, используя инструменты визуализации данных для анализа настроений. Mentionmapp также предоставляет визуализированные отчеты анализа настроений и классификации настроений, чтобы вы могли отслеживать, что клиенты говорят о вашем бренде.
Bitext Sentiment Analysis API
Bitext - это веб-приложение, которое анализирует настроения в текстах на любом языке с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Sentiment Score показывает, является ли текст положительным или отрицательным, а Sentiment Class определяет тип выражения - похвала, критика или нейтральное отношение. API Bitext позволяет внедрять анализ настроений в ваши приложения и веб-сайты.
Инструмент анализа настроений IBM Watson Analytics
IBM Watson Analytics предоставляет функцию Sentiment Analysis, которая использует классификаторы для определения настроений на основе заранее определенных категорий, таких как "позитивный", "негативный" и "нейтральный". Sentiment Score от IBM дает оценку того, насколько позитивным или негативным является текст. Инструмент анализа настроения учитывает не только ключевые слова, чтобы дать оценку настроения, но и структуру предложения, что делает его более точным.
Заключительные мысли
Спасибо, что прочитали эту статью. Мы надеемся, что она была вам полезна. Анализ настроения - это новая захватывающая область науки о данных, и многие компании используют API, чтобы понять мнение клиентов о своих продуктах и услугах. Анализаторы настроения не только определяют, положительный или отрицательный смысл имеет текст, но и классифицируют фразы по заранее заданным категориям, таким как удовлетворение, радость, печаль и т. д.
Анализ настроений дает компаниям возможность получать отзывы потребителей из каналов социальных сетей и соответствующим образом улучшать свою бизнес-стратегию.
Информация, полученная с помощью анализа настроений, крайне важна для компаний, которые хотят узнать, что люди думают об их бренде в Интернете. Это позволяет им вносить изменения для повышения качества продукции/оказания услуг.
