Аналіз настроїв стає все більш популярним. Це потужний інструмент або механізм, який використовується в бізнесі та маркетингу. Аналіз настроїв передбачає використання комп'ютерних алгоритмів для виявлення та вилучення настроїв з тексту, особливо з текстів, що містять суб'єктивні думки. Але це загальний огляд.

У цій статті ми обговоримо, що саме це таке і чому це важливо, деякі з найкращих аналізаторів та алгоритмів, а також різні оцінки та класифікації.

Тож, давайте аналізувати!

Зміст

Що таке аналіз настроїв

Аналіз настроїв — це процес виявлення та кількісної оцінки емоційного забарвлення або ставлення, що міститься в тексті. Він набув важливого значення в останні роки з появою соціальних мереж. Він використовується для розуміння настроїв споживачів щодо компанії або продукту та для виявлення областей, які потребують поліпшення.

Аналіз настроїв також може використовуватися в політичних цілях, щоб оцінити громадську думку про кандидата або політику.

Аналіз настроїв споживачів – значення

Аналіз настроїв — це інструмент текстового аналізу, який дозволяє аналізувати велику кількість відгуків та думок клієнтів, а також настрої, які вони передають. Оцінка настроїв показує, що люди думають про продукт.

Оцінки настроїв клієнтів допомагають компаніям виявляти негативні коментарі про їхні продукти та реагувати на ці настрої відповідними діями.

Аналіз емоційного забарвлення тексту

Текстові емоції можна аналізувати вручну, але це трудомісткий і тривалий процес.

Аналіз настроїв також можна проводити автоматично за допомогою алгоритмів машинного навчання. Ці алгоритми навчаються на великих наборах даних, що містять позитивні, негативні та нейтральні тексти. Потім алгоритм присвоює кожному тексту оцінку настрою на основі своїх навчальних даних.

Цей показник можна використовувати для визначення загального настрою тексту. Аналіз настроїв також використовується для розуміння потреб клієнтів шляхом аналізу їхніх відгуків.

Чому аналіз настроїв є важливим?

Це важливо, оскільки дає компаніям більш точне уявлення про клієнтів.

Це дозволяє компаніям отримати уявлення про те, що клієнти думають про їхні продукти та послуги. Це може допомогти компаніям дізнатися, чого насправді хочуть клієнти, як вони ставляться до продукту та чи є якісь сфери, які потребують вдосконалення.

Він може використовуватися в додатках для обслуговування клієнтів, таких як чат-боти та мобільні додатки, наприклад, платформи Digit використовують аналіз настроїв, щоб зрозуміти, що найбільше цікавить користувачів, і передати цю інформацію бізнесу.

Аналіз настроїв за допомогою машинного навчання

Машинне навчання може застосовуватися в аналізі настроїв за допомогою контрольованого або неконтрольованого навчання. Аналіз настроїв на основі машинного навчання був успішно реалізований за допомогою глибокого навчання, де великі набори даних використовуються для навчання алгоритмів, які можуть ідентифікувати закономірності та робити прогнози щодо нових текстів. 

Аналіз настроїв є активною областю досліджень, що має кілька застосувань у маркетингу, дослідженні ринку, вбудованій бізнес-аналітиці тощо. Модель класифікації настроїв на основі машинного навчання широко використовується для різних видів діяльності, таких як класифікація новин, виявлення спаму тощо. Розумні істоти принесли стільки прогресу в цей світ, але цього недостатньо!

Аналіз настроїв клієнтів – приклади

Ось декілька прикладів успішного застосування аналізу настроїв:

Виявлення полярності речень

Визначення полярності речення – Приклад аналізу емоційного забарвлення – Sentiwordnet Полярність речення відноситься до характеру речення – позитивного, негативного або нейтрального – який можна визначити за допомогою аналізу емоційного забарвлення.

Сентиворднет

Sentiwordnet — це лексичний ресурс для аналізу думок та настроїв, який містить семантичну мережу англійських слів з анотаціями SentiStrength та тегами частин мови. Sentiwordnet використовувався для класифікації полярності — позитивної, нейтральної або негативної — кінорецензій з онлайн-бази даних фільмів.

Оцінки та класифікації аналізу настроїв

Коли текст вводиться в алгоритм машинного навчання, він повертає оцінку від 0 до 1, яка показує, наскільки позитивним є текст.

Аналіз настроїв також надає вам дві класифікації: позитивні настрої та негативні настрої. Це заздалегідь визначені категорії для навчальних наборів даних, які навчають алгоритми розпізнавати їх як позитивні або негативні тексти.

Аналіз настроїв можна додатково розділити на 3 різні типи: оцінка настроїв, класифікація настроїв та

3 поширені типи аналізу настроїв

Оцінка настрою

Це найпростіша форма аналізу настроїв, яка присвоює тексту оцінку від 0 до 1, що показує, наскільки він є позитивним або негативним в цілому.

Класифікація настроїв

Алгоритм відносить кожне речення в тексті до однієї з попередньо визначених категорій – позитивної, нейтральної або негативної – на основі набору навчальних даних. Як правило, цей підхід є більш точним, ніж Sentiment Score, оскільки він присвоює емоційну оцінку кожному реченню в тексті.

Ідентифікація настроїв

Ідентифікація сенсу визначає, яка частина речення є позитивною або негативною, і відповідно позначає її. Сенс визначається за допомогою методів обробки природної мови (NLP), які вивчають лінгвістичну структуру речень і визначають їх граматичні частини, такі як іменники, дієслова, прислівники тощо. Ідентифікація сенсу може використовуватися для з'ясування побажань клієнтів на основі текстів, що містять відгуки клієнтів.

Аналіз настроїв за допомогою НЛП

Аналіз настроїв за допомогою NLP – класифікатор настроїв Аналіз настроїв за допомогою NLP є найточнішою формою аналізу настроїв, оскільки використовує методи обробки природної мови для виявлення настроїв у тексті. Алгоритм розбиває структуру речення, визначає дієслова, іменники, прикметники та прислівники в кожному реченні, а потім аналізує їх, щоб визначити їхні частини мови.

Сентименти визначаються шляхом вивчення лінгвістичних властивостей речень, які передають позитивне або негативне значення щодо певної теми. SentiStrength API надає приклад того, як обчислюються оцінки сентиментів для текстів. Він побудований на поєднанні двох алгоритмів машинного навчання: Naive Bayes і Support Vector Machines (SVM).

Наприклад: це просто мав бути ідеальний день Оцінка емоційного забарвлення = 0,8 Класифікація емоційного забарвлення = Позитивне емоційне забарвлення Ідентифікація емоційного забарвлення = Це речення має позитивне емоційне забарвлення. Емоційне забарвлення ідентифікується за допомогою методів обробки природної мови (NLP), які вивчають лінгвістичну структуру речень та ідентифікують їхні граматичні частини, такі як іменники, дієслова, прислівники тощо.

Стратегія для бізнесу

Щоб аналіз настроїв працював ефективно, компанії повинні мати доступ до достатньої кількості даних про те, як люди насправді ставляться до їхніх продуктів і послуг. 

Навчання алгоритмів на основі існуючих відгуків допомагає виявляти емоції, пов'язані з конкретними ключовими словами або брендами, що зустрічаються у відгуках клієнтів. Аналіз емоцій може використовуватися для моніторингу соціальних медіа-каналів бізнесу, щоб зрозуміти, що люди про нього говорять.

Деякі чудові аналізатори настроїв

Ось деякі з найпопулярніших аналізаторів настроїв та настроїв споживачів, що існують на сьогодні.

Інструмент аналізу настроїв Sentiment HQ

Sentiment HQ — це веб-додаток, який за 60 секунд аналізує будь-який текст на предмет емоційного забарвлення. Оцінка емоційного забарвлення показує, чи є текст позитивним чи негативним, а клас емоційного забарвлення визначає тип висловлювання — похвала, критика чи нейтральне. API Sentiment HQ дозволяє впровадити аналіз емоційного забарвлення у ваші додатки та веб-сайти.

Mentionmapp Моніторинг та аналіз соціальних медіа

Mentionmapp відстежує публікації в соціальних мережах Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Google+, YouTube тощо та надає бізнес-аналітику в режимі реального часу, щоб допомогти компаніям приймати кращі рішення щодо обслуговування клієнтів за допомогою інструментів візуалізації даних для аналізу настроїв. Mentionmapp також надає візуалізовані звіти про аналіз настроїв та класифікацію настроїв, щоб ви могли відстежувати, що клієнти говорять про ваш бренд.

API для аналізу настроїв Bitext

Bitext — це веб-додаток, який аналізує емоційний забарвлення текстів будь-якою мовою за допомогою алгоритмів штучного інтелекту. Показник емоційного забарвлення (Sentiment Score) вказує, чи є текст позитивним чи негативним, а клас емоційного забарвлення (Sentiment Class) визначає, до якого типу висловлювання він належить — похвала, критика чи нейтральне. API Bitext дозволяє впровадити аналіз емоційного забарвлення у ваші додатки та веб-сайти.

Інструмент аналізу настроїв IBM Watson Analytics

IBM Watson Analytics надає функцію аналізу настроїв, яка використовує класифікатори для виявлення настроїв на основі заздалегідь визначених категорій, таких як «позитивний», «негативний» та «нейтральний». Оцінка настроїв IBM дає вам уявлення про те, наскільки позитивним або негативним є текст. Інструмент аналізу настроїв не тільки аналізує ключові слова для визначення оцінки настроїв, але й структуру речення, тому він є більш точним.

Останні думки

Дякуємо за прочитання цієї статті. Сподіваємося, вона була для вас корисною. Аналіз настроїв — це нова цікава галузь у науці про дані, і багато компаній використовують API для розуміння думок клієнтів про свої продукти та послуги. Аналізатори настроїв не тільки повідомляють, чи має текст позитивне чи негативне значення, але й можуть класифікувати фрази за заздалегідь визначеними категоріями, такими як задоволення, радість, смуток тощо. 

Аналіз настроїв дає компаніям можливість отримувати відгуки споживачів із соціальних мереж, що допомагає відповідно вдосконалювати їхню бізнес-стратегію.

Інформація, зібрана за допомогою аналізу настроїв, є надзвичайно важливою для компаній, які хочуть дізнатися, що люди думають про їхній бренд в Інтернеті. Вона дозволяє їм впроваджувати зміни для поліпшення якості продукції/надання послуг.