Duygu analizi giderek daha popüler hale geliyor. İş ve pazarlama alanlarında kullanılan güçlü bir araç veya mekanizmadır. Duygu analizi, bir metinden, özellikle de görüş içeren metinlerden duyguları tanımlamak ve çıkarmak için bilgisayar algoritmalarının kullanılmasını içerir. Ancak bu, genel bir bakış açısıdır.

Bu makalede, bunun tam olarak ne olduğu ve neden önemli olduğu, en iyi analiz araçları ve algoritmalar ile farklı puanlama ve sınıflandırma sistemleri hakkında konuşacağız.

Öyleyse, analiz etmeye başlayalım!

İçindekiler

Duygu Analizi Nedir?

Duygu analizi, bir metnin hissettirdiği duyguyu veya tutumu belirleme ve ölçme sürecidir. Son yıllarda sosyal medyanın ortaya çıkmasıyla birlikte önem kazanmıştır. Bir şirket veya ürün hakkındaki müşteri duygularını anlamak ve iyileştirme gereken alanları belirlemek için kullanılır.

Duygu analizi, bir aday veya politika hakkında kamuoyunun görüşünü ölçmek için siyasi amaçlarla da kullanılabilir.

Müşteri Duygu Analizi – Anlamı

Duygu analizi, çok sayıda müşteri yorumu ve görüşünü, bunların ifade ettiği duyguları analiz edebilen bir metin madenciliği aracıdır. Duygu puanı, insanların ürün hakkında ne hissettiğini gösterir.

Müşterilerin duygu puanları, şirketlerin ürünleri hakkında olumsuz yorumları tespit etmelerine ve bu duygulara uygun önlemlerle yanıt vermelerine yardımcı olur.

Metin Duygu Analizi

Metin duygusu manuel olarak analiz edilebilir, ancak bu zaman alıcı ve emek yoğun bir süreçtir.

Duygu analizi, makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak otomatik olarak da yapılabilir. Bu algoritmalar, olumlu, olumsuz ve tarafsız metinler içeren büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. Algoritma daha sonra, eğitim verilerine dayanarak her metne bir duygu puanı atar.

Bu puan, bir metnin genel havasını belirlemek için kullanılabilir. Duygu analizi, müşteri yorumlarını analiz ederek müşterilerin ne istediğini anlamak için de kullanılır.

Duygu Analizi Neden Önemlidir?

Bu, şirketlere daha doğru bir müşteri profili sunması açısından önemlidir.

Şirketlerin, müşterilerin ürün ve hizmetleri hakkında ne düşündüklerine dair içgörüler elde etmelerini sağlar. Bu, şirketlerin müşterilerin gerçekten ne istediğini, ürün hakkında ne hissettiklerini ve iyileştirilmesi gereken alanlar olup olmadığını bilmelerine yardımcı olabilir.

Chatbotlar gibi müşteri hizmetleri uygulamalarında ve Digit platformları gibi mobil uygulamalarda kullanılabilir. Bu platformlar, kullanıcıların en çok neye önem verdiğini anlamak için duygu analizini kullanır ve bu bilgileri işletmeye geri bildirir.

Makine Öğrenimi Kullanarak Duygu Analizi

Makine öğrenimi, denetimli veya denetimsiz öğrenme yoluyla duygu analizinde uygulanabilir. Makine öğrenimine dayalı duygu analizi, büyük veri kümelerinin kalıpları tanımlayabilen ve yeni metinler hakkında tahminlerde bulunabilen algoritmaları eğitmek için kullanıldığı derin öğrenme kullanılarak başarıyla uygulanmıştır. 

Duygu analizi, pazarlama, pazar araştırması, gömülü iş zekası vb. alanlarda çeşitli uygulamaları olan aktif bir araştırma alanıdır. Makine öğrenimine dayalı duygu sınıflandırma modeli, haber sınıflandırma, spam algılama vb. gibi çeşitli faaliyetlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Duygusal varlıklar bu dünyaya çok büyük ilerlemeler getirmiştir, ancak bu yeterli değildir!

Müşteri Duygu Analizi – Örnekler

Duygu analizi başarıyla kullanılmış bazı örnekler şunlardır:

Cümle Kutupluluğu Algılama

Cümle polaritesi tespiti – Duygu Analizi örneği – Sentiwordnet Cümle polaritesi, bir cümlenin doğasını ifade eder – olumlu, olumsuz veya nötr olup olmadığını – ve duygu analizi yoluyla belirlenebilir.

Sentiwordnet

Sentiwordnet, SentiStrength duygu puanları ve sözcük türleri etiketleriyle açıklanmış İngilizce kelimelerin anlamsal ağını içeren, görüş madenciliği ve duygu analizi için bir sözcük kaynağıdır. Sentiwordnet, çevrimiçi bir film veritabanındaki film eleştirilerinin pozitif, nötr veya negatif gibi kutuplarını sınıflandırmak için kullanılmıştır.

Duygu Analizi Puanları ve Sınıflandırmaları

Bir metin makine öğrenimi algoritmasına girildiğinde, metnin ne kadar olumlu olduğunu gösteren 0 ile 1 arasında bir puan verir.

Duygu analizi ayrıca size iki sınıflandırma sunar: Olumlu Duygu ve Olumsuz Duygu. Bunlar, algoritmaları olumlu veya olumsuz metinler olarak tanımlamak için eğitilen eğitim veri kümeleri için önceden tanımlanmış kategorilerdir.

Duygu analizi, 3 farklı türe ayrılabilir: Duygu Puanı, Duygu Sınıflandırması ve

3 Yaygın Duygu Analizi Türü

Duygu Puanı

Bu, bir metne 0 ile 1 arasında bir puan veren ve metnin genel olarak ne kadar olumlu veya olumsuz olduğunu gösteren en basit duygu analizi türüdür.

Duygu Sınıflandırması

Algoritma, metin içindeki her cümleyi, eğitim veri setine göre önceden tanımlanmış kategorilerden birine (olumlu, nötr veya olumsuz) atar. Genel olarak, bu yaklaşım Sentiment Score'dan daha doğrudur, çünkü metin içindeki her cümleye bir duygu atar.

Duygu Tanımlama

Duygu tanımlama, bir cümlenin hangi kısmının olumlu veya olumsuz olduğunu belirler ve buna göre etiketler. Duygular, cümlelerin dilbilimsel yapısını inceleyen ve isimler, fiiller, zarflar vb. gibi gramer öğelerini tanımlayan NLP teknikleri ile tanımlanır. Duygu tanımlama, müşteri geri bildirimlerini içeren metinlerden müşterilerin ne istediğini öğrenmek için kullanılabilir.

NLP Duygu Analizi

NLP Duygu Analizi – Duygu Sınıflandırıcı NLP kullanarak yapılan duygu analizi, metin içindeki duyguları tanımlamak için doğal dil işleme tekniklerini kullandığı için en doğru duygu analizi şeklidir. Algoritma, cümle yapısını parçalara ayırır, her cümlede fiilleri, isimleri, sıfatları ve zarfları tanımlar ve ardından bunları analiz ederek sözcük türlerini belirler.

Duygular, bir konu hakkında olumlu veya olumsuz anlam taşıyan cümlelerin dilbilimsel özellikleri incelenerek belirlenir. SentiStrength API, metinler için duygu puanlarının nasıl hesaplandığını gösteren bir örnek sunar. Bu API, Naive Bayes ve Destek Vektör Makineleri (SVM) olmak üzere iki makine öğrenimi algoritmasının birleşiminden oluşur.

Örneğin: Bu, mükemmel bir gün olmalıydı Duygu puanı = 0,8 Duygu sınıflandırması = Olumlu Duygu tanımlama = Bu cümle olumludur. Duygular, cümlelerin dilbilimsel yapısını inceleyen ve isimler, fiiller, zarflar vb. gibi gramer öğelerini tanımlayan NLP teknikleri ile tanımlanır.

İşletmeler için Strateji

Duygu analizinin etkili bir şekilde çalışması için, şirketlerin ürün ve hizmetleri hakkında insanların gerçekte ne hissettiğine dair yeterli veriye erişimi olmalıdır. 

Mevcut incelemeler üzerinde algoritmaların eğitilmesi, müşteri geri bildirimlerinde bulunan belirli anahtar kelimeler veya markalarla ilgili duyguları tespit etmeye yardımcı olur. Duygu analizi, insanların bir işletme hakkında ne söylediklerini anlamak için işletmenin sosyal medya kanallarını izlemek amacıyla kullanılabilir.

Bazı mükemmel duygu analizcileri

İşte mevcut en popüler duygu ve müşteri duygu analizcileri.

Sentiment HQ Duygu Analizi aracı

Sentiment HQ, herhangi bir metnin duygu analizini 60 saniye içinde sağlayan bir web uygulamasıdır. Duygu Puanı, metnin olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu gösterirken, Duygu Sınıfı ise metnin övgü, eleştiri veya tarafsız gibi hangi tür bir ifade olduğunu belirler. Sentiment HQ'nun API'si, uygulamalarınıza ve web sitelerinize duygu analizi özelliğini eklemenizi sağlar.

Mentionmapp Sosyal Medya İzleme ve Analizi

Mentionmapp, Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Google+, YouTube vb. sosyal medya platformlarındaki paylaşımları izler ve şirketlerin müşteri hizmetleri ile ilgili daha iyi kararlar almalarına yardımcı olmak için duygu analizine yönelik veri görselleştirme araçları kullanarak gerçek zamanlı iş analizi sağlar. Mentionmapp ayrıca, müşterilerin markanız hakkında ne söylediklerini izleyebilmeniz için Duygu Analizi ve Duygu Sınıflandırması raporlarını görselleştirilmiş olarak sunar.

Bitext Duygu Analizi API

Bitext, yapay zeka algoritmaları kullanarak herhangi bir dildeki metinlerdeki duyguları analiz eden bir web uygulamasıdır. Duygu Puanı, metnin olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu gösterirken, Duygu Sınıfı ise metnin övgü, eleştiri veya tarafsız gibi hangi tür bir ifade olduğunu belirler. Bitext'in API'sı, uygulamalarınıza ve web sitelerinize duygu analizi özelliğini eklemenizi sağlar.

IBM Watson Analytics Duygu Analizi aracı

IBM Watson Analytics, "olumlu", "olumsuz" ve "nötr" gibi önceden tanımlanmış kategorilere dayalı olarak duyguları tespit etmek için sınıflandırıcılar kullanan Duygu Analizi özelliği sunar. IBM'in Duygu Puanı, metnin ne kadar olumlu veya olumsuz olduğuna dair bir tahmin sunar. Duygu Analizi aracı, Duygu Puanını belirlemek için yalnızca anahtar kelimeleri değil, cümlenin yapısını da inceler, böylece daha doğru sonuçlar verir.

Son düşünceler

Bu makaleyi okuduğunuz için teşekkür ederiz. Umarız makaleyi faydalı bulmuşsunuzdur. Duygu analizi, veri biliminde heyecan verici yeni bir alandır ve birçok işletme, müşterilerin ürün ve hizmetleri hakkındaki görüşlerini anlamak için API'leri kullanmaktadır. Duygu analizcileri, bir metnin olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu söylemekle kalmaz, aynı zamanda ifadeleri memnuniyet, sevinç, üzüntü vb. gibi önceden tanımlanmış kategorilere de sınıflandırabilir. 

Duygu analizi, şirketlere sosyal medya kanallarından tüketici geri bildirimi alma ve buna göre iş stratejilerini geliştirme olanağı sağlar.

Duygu Analizinden elde edilen bilgiler, insanların markaları hakkında çevrimiçi ortamda ne düşündüğünü öğrenmek isteyen şirketler için çok önemlidir. Bu bilgiler, şirketlerin ürün kalitesini ve hizmet sunumunu iyileştirmek için değişiklikler yapmalarını sağlar.