مانیش شیواناندان

تجزیه و تحلیل احساسات به شما امکان می دهد احساسات را در پشت یک متن خاص تجزیه و تحلیل کنید. در این مقاله ، ما به چگونگی عملکرد آن در کنار چند کاربرد عملی خواهیم پرداخت.

تجزیه و تحلیل احساسات چیست؟

تجزیه و تحلیل احساسات روشی است که از طریق آن می توانید یک قطعه متن را برای تعیین احساسات در پشت آن تجزیه و تحلیل کنید. این ترکیب یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای دستیابی به این هدف است.

با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات اساسی ، یک برنامه می تواند درک کند که آیا احساسات پشت یک متن مثبت ، منفی یا خنثی است.

این یک تکنیک قدرتمند در هوش مصنوعی است که کاربردهای مهم تجاری دارد.

به عنوان مثال ، می توانید از تجزیه و تحلیل احساسات برای تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری استفاده کنید. پس از جمع آوری این بازخورد از طریق رسانه های مختلف مانند توییتر و فیس بوک ، می توانید الگوریتم های تجزیه و تحلیل احساسات را در آن قطعه های متنی اجرا کنید تا نگرش مشتریان خود را نسبت به محصول خود درک کنید.

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه کار می کند

ساده ترین اجرای تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از یک لیست کلمه به دست آمده است.

به عنوان مثال ، AFINN لیستی از کلماتی است که با تعداد منهای پنج و به علاوه پنج به دست آمده است. می توانید یک قطعه متن را به کلمات جداگانه تقسیم کرده و آنها را با لیست کلمه مقایسه کنید تا با نمره احساسات نهایی به دست بیاید.

بیایید بگوییم این عبارت را داشتیم ، "من گربه ها را دوست دارم ، اما من به آنها حساسیت دارم".

در لیست Word Afi ، می توانید دو کلمه "عشق" و "آلرژیک" را با نمرات مربوط به آنها از +3 و-2 پیدا کنید. شما می توانید بقیه کلمات را نادیده بگیرید (دوباره ، این تجزیه و تحلیل احساسات بسیار اساسی است).

با ترکیب این دو ، نمره کل 1+ را می گیرید. بنابراین می توانید این جمله را به عنوان ملایم مثبت طبقه بندی کنید.

اجراهای پیچیده ای از تجزیه و تحلیل احساسات امروزه در صنعت مورد استفاده قرار می گیرد. این الگوریتم ها می توانند نمرات دقیقی را برای متن های طولانی در اختیار شما قرار دهند. علاوه بر این ، ما مدل های یادگیری تقویت داریم که با گذشت زمان بهتر می شوند.

برای مدل های پیچیده ، می توانید از ترکیبی از الگوریتم های NLP و یادگیری ماشین استفاده کنید. سه نوع اصلی الگوریتم استفاده شده در تجزیه و تحلیل احساسات وجود دارد. بیایید نگاهی به آنها بیندازیم.

سیستم های خودکار

رویکردهای خودکار به تجزیه و تحلیل احساسات به مدل های یادگیری ماشین مانند خوشه بندی متکی هستند.

قطعات طولانی متن به طبقه بندی کننده تغذیه می شوند و نتایج را به عنوان منفی ، خنثی یا مثبت باز می گرداند. سیستم های اتوماتیک از دو فرآیند اساسی تشکیل شده اند که اکنون به آنها نگاه خواهیم کرد.

سیستم های مبتنی بر قانون

بر خلاف مدل های خودکار ، رویکردهای مبتنی بر قانون برای طبقه بندی داده ها به قوانین سفارشی وابسته هستند. تکنیک های محبوب شامل نشانه گذاری ، تجزیه ، نشاط و چند مورد دیگر است. شما می توانید نمونه ای را که قبلاً به آن نگاه کردیم ، در نظر بگیرید که یک رویکرد مبتنی بر قانون باشد.

یک چیز خوب در مورد سیستم های مبتنی بر قانون ، امکان سفارشی کردن آنها است. این الگوریتم ها با تدوین قوانین هوشمندانه می توانند بر اساس زمینه تنظیم شوند.

فقط بخاطر داشته باشید که برای اطمینان از نتایج مداوم و بهبود یافته ، باید به طور مرتب این نوع مدل های مبتنی بر قانون را حفظ کنید.

سیستم های ترکیبی

تکنیک های ترکیبی مدرن ترین ، کارآمدترین و رویکرد گسترده برای تجزیه و تحلیل احساسات هستند. سیستم های ترکیبی به خوبی طراحی شده می توانند مزایای سیستم های اتوماتیک و مبتنی بر قانون را فراهم کنند.

مدل های ترکیبی از قدرت یادگیری ماشین به همراه انعطاف پذیری شخصی سازی لذت می برند. نمونه ای از یک مدل ترکیبی می تواند یک لیست کلمه خود را بر اساس Word2VEC انجام دهد. شما می توانید این لیست های Word را پیگیری کرده و بر اساس نیازهای تجاری خود به روز کنید.

از مواردی برای تجزیه و تحلیل احساسات استفاده کنید

تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری

تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری گسترده ترین کاربرد تجزیه و تحلیل احساسات است. بازخورد مستقیم مشتری برای مشاغل ، به ویژه استارتاپ ها ، طلا است. هدف قرار دادن دقیق مخاطبان برای موفقیت هر نوع تجارت ضروری است.

الگوریتم های تجزیه و تحلیل احساسات خوب می توانند احساسات اصلی بازار را به سمت یک محصول ضبط کنند.

همچنین می توانید این مورد استفاده را برای زیر بخش های کوچکتر مانند تجزیه و تحلیل بررسی محصولات در فروشگاه آمازون خود گسترش دهید. هرچه یک شرکت محور مشتری بیشتر باشد ، می تواند تجزیه و تحلیل احساسات بهتری داشته باشد.

نظارت

دستکاری احساسات رای دهندگان به لطف رسوایی کمبریج آنالیتیکا ، اکنون یک واقعیت است.

یکی دیگر از موارد استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات ، اندازه گیری تأثیر است. با توجه به انتخابات ایالات متحده در سال 2016 ، بسیاری از نظرسنجی ها نتیجه گرفتند که دونالد ترامپ از دست می رود.

اما کارشناسان خاطرنشان کرده بودند که مردم به طور کلی از سیستم فعلی ناامید شده اند. آنها از طریق تجزیه و تحلیل احساسات ، ادعاهای خود را با شواهد قوی حمایت کردند.

من روی ابزاری به نام Sentiments (Duh!) کار کردم که انتخابات ایالات متحده را در طول زمان من به عنوان مهندس نرم افزار در شرکت سابق خود نظارت می کرد. ما متوجه روندهایی شدیم که خاطرنشان می کرد که آقای ترامپ با رأی دهندگان کشش شدیدی می کند.

این باید شواهدی باشد که داده های مناسب همراه با هوش مصنوعی می توانند نتایج دقیقی را به دست آورند ، حتی اگر بر خلاف نظر مردمی باشد.

نظارت بر برند

نظارت بر برند یکی دیگر از موارد عالی برای تجزیه و تحلیل احساسات است. شرکت ها می توانند از تجزیه و تحلیل احساسات برای بررسی احساسات رسانه های اجتماعی در اطراف برند خود از مخاطبان خود استفاده کنند.

KFC نمونه ای کامل از شغلی است که از تجزیه و تحلیل احساسات برای ردیابی ، ساخت و تقویت برند خود استفاده می کند. کمپین های رسانه های اجتماعی KFC یک عامل مهم در موفقیت آن است. آنها کمپین های بازاریابی خود را متناسب با جمعیت جوان و "حضور" در رسانه های اجتماعی متناسب می کنند.

ابزارهایی مانند BrandWatch می توانند به شما بگویند که آیا چیزی منفی در مورد برند شما ویروسی می شود. مارک های دیگری که از رسانه های اجتماعی برای ترویج احساسات تجاری مثبت استفاده می کنند شامل آمازون ، نتفلیکس و دومینو هستند.

تحلیل بازار سهام

اگر معامله گر یا سرمایه گذار هستید ، می دانید که اخبار تأثیر می تواند در بورس سهام داشته باشد. هر زمان که یک داستان بزرگ شکسته شود ، موظف است تأثیر مثبت یا منفی در بازار سهام داشته باشد.

تجزیه و تحلیل احساسات ابزاری قدرتمند برای معامله گران است. شما می توانید احساسات بازار را نسبت به سهام در زمان واقعی ، معمولاً در عرض چند دقیقه ، تجزیه و تحلیل کنید. این می تواند به شما در برنامه ریزی موقعیت های طولانی یا کوتاه خود برای سهام خاص کمک کند.

به تازگی ، Modea از اتمام فاز اول آزمایشات بالینی واکسن Covid-19 خود خبر داد. این خبر منجر به افزایش شدید قیمت سهام Modea شد.

اما امروز ، سهام Modea پس از از دست دادن حق ثبت اختراع ، گیر افتاد. با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات ، می توانید این نوع اخبار را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کرده و از آنها برای تأثیرگذاری بر تصمیمات تجاری خود استفاده کنید.

نظارت

انطباق نظارتی و حقوقی می تواند سازمانهای بزرگی را ایجاد یا از بین ببرد. غالباً ، این اسناد مربوط به انطباق در وب سایت های بزرگی مانند اداره رفتار مالی قرار می گیرند.

سازمان های بزرگ بخش خوبی از بودجه خود را صرف انطباق نظارتی می کنند. در این موارد ، تجزیه و تحلیل داده های سنتی نمی تواند یک راه حل کامل ارائه دهد.

ابزارهایی مانند ScrapingHub می توانند به اسناد این وب سایت ها کمک کنند. اما شرکت ها برای یافتن محتوای مناسب در بین میلیون ها صفحه وب به طبقه بندی هوشمند نیاز دارند.

تجزیه و تحلیل احساسات می تواند نظارت بر انطباق را آسانتر و مقرون به صرفه تر کند. این می تواند به ساخت موتورهای برچسب زدن ، تجزیه و تحلیل تغییرات به مرور زمان کمک کند و یک نگهبان 24/7 را برای سازمان شما فراهم کند.

نتیجه

تجزیه و تحلیل احساسات ابزاری قدرتمند است که می توانید برای حل مشکلات ناشی از تأثیر برند تا نظارت بر بازار استفاده کنید. ابزارهای جدید در مورد تجزیه و تحلیل احساسات ساخته شده اند تا به مشاغل کمک کنند تا کارآمدتر شوند.

و به هر حال ، اگر عاشق گرامر هستید ، می توانید پیش بروید و از تحلیل احساسات تشکر کنید.