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 обсудим, что такое анализ настроения и почему он важен, некоторые из лучших анализаторов настроения и алгоритмов, а также различные оценки и классификации анализа настроения.
Итак, приступим к анализу!
В этой статье об анализе настроений
Что такое анализ настроений
Анализ настроения - это процесс определения и количественной оценки чувства или отношения к тексту. Анализ настроения приобрел большое значение в последние годы с появлением социальных сетей. Он используется для понимания настроения клиентов в отношении компании или продукта и выявления областей, где требуется улучшение. Анализ настроений также может использоваться в политических целях для определения общественного мнения о кандидате или политике.
Анализ настроения клиентов - значение
Sentiment analysis или анализ настроения - это инструмент для анализа текста, который может анализировать большое количество отзывов и мнений клиентов, настроения, которые они передают. Оценка настроения говорит о том, что люди думают о продукте. Оценки настроений клиентов помогают компаниям выявлять негативные комментарии о своей продукции и отвечать на эти настроения соответствующими действиями.
Анализ настроения текста
Сентимент текста можно анализировать 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 понимания того, чего хотят клиенты, путем анализа отзывов клиентов.
Почему важен анализ настроений?
Анализ настроений важен, поскольку он дает компаниям более точное представление о потребителях. Анализ настроений позволяет компаниям получить представление о том, что клиенты думают об их продуктах и услугах. Это может помочь компаниям узнать, чего на самом деле хотят клиенты, как они относятся к продукту и есть ли области, требующие улучшения. Анализ настроений может использоваться в приложениях для обслуживания клиентов, таких как чат-боты и мобильные приложения, например, платформы Digit 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 настроений как с помощью контролируемого, так и неконтролируемого обучения. Анализ настроений на основе машинного обучения был успешно реализован с помощью глубокого обучения, где большие наборы данных используются для обучения алгоритмов, которые могут выявлять закономерности и делать прогнозы относительно новых текстов. Анализ настроений является активной областью исследований с несколькими приложениями 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 принесли в этот мир столько достижений, 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 может быть определен 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 поступает в алгоритм машинного обучения, он выдает оценку от 0 до 1, которая говорит о том, насколько позитивным является текст. Анализ настроения также позволяет получить две классификации: Положительные настроения и Отрицательные настроения. Это предопределенные категории для обучающих наборов данных, которые обучают алгоритмы определять их как позитивные или негативные тексты. Анализ настроения можно далее разделить на 3 различных типа: Оценка настроения, Классификация настроения и
3 распространенных типа анализа настроений
1. Оценка настроения - это простейшая форма анализа настроения, которая дает тексту оценку от 0 до 1, которая говорит о том, насколько он позитивен или негативен в целом.
2. 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 является более точным, чем Sentiment Score, поскольку он присваивает настроение каждому предложению в тексте.
3. Идентификация настроения - идентификация настроения определяет, какая часть предложения является положительной или отрицательной, и маркирует ее соответствующим образом. Сентименты определяются с помощью методов НЛП, которые изучают лингвистическую структуру предложений и определяют их грамматические части, такие как существительные, глаголы, наречия и т. д. Идентификация настроений может быть использована для того, чтобы узнать, чего хотят клиенты, из текстов, содержащих отзывы клиентов.
NLP Sentiment Analysis
NLP Sentiment Analysis - Sentiment Classifier Анализ настроений с помощью NLP является наиболее точной формой анализа настроений, поскольку в нем используются методы обработки естественного языка для выявления настроений в тексте. Алгоритм разбивает структуру предложения, определяет глаголы, существительные, прилагательные и наречия в каждом предложении, а затем анализирует их для определения частей 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 Идентификация настроения = This sentence is positive. Идентификация настроений осуществляется с помощью методов NLP, которые изучают лингвистическую структуру предложений и определяют их грамматические части, такие как существительные, глаголы, наречия и т. д.
Стратегия анализа настроений для бизнеса
Для того чтобы анализ настроений работал эффективно, компании должны иметь доступ к достаточному количеству данных о том, как люди на самом деле относятся к их продуктам и услугам. Обучение алгоритмов на существующих отзывах помогает обнаружить настроения, связанные с конкретными ключевыми словами или брендами, встречающимися в отзывах клиентов. Анализ настроений можно использовать для мониторинга каналов социальных сетей предприятия, чтобы понять, что люди говорят о нем.
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 предоставляет вам анализ настроения любого текста менее чем за 60 секунд. Оценка Sentiment Score говорит вам, 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 анализа настроений, 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 настроений учитывает не только ключевые слова, чтобы дать оценку настроения, но и структуру предложения, поэтому он более точен.
Заключительные мысли об анализе настроений
Спасибо, что прочитали эту статью. Надеемся, вы нашли ее полезной. Анализ настроений - это новая захватывающая область науки о данных, и многие компании используют API анализа настроений, чтобы понять мнение клиентов о своих продуктах и услугах. Анализаторы настроений не только определяют, имеет ли текст положительный или отрицательный смысл, но и могут классифицировать 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, что помогает соответствующим образом улучшить их 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.
