تجزیه و تحلیل احساسات: چگونه کار می کند و بهترین شیوه ها

بر اساس نظرسنجی IBM در سال 2021 با متخصصان فناوری اطلاعات، بیش از 50 درصد از آنها در نظر دارند از پردازش زبان طبیعی برای موارد استفاده تجاری استفاده کنند. یک بینش کلیدی که NLP برای مشاغل باز می کند، تبدیل داده های متنی خام و ساختار نیافته به بینش های قابل تفسیر برای تجارت از طریق تجزیه و تحلیل احساسات است. با این حال، همیشه برای رهبران کسب و کار روشن نیست که چه موارد استفاده ملموسی برای تحلیل احساسات وجود دارد و مراحل اساسی این روش چیست. در این تحقیق، موارد استفاده از کسب و کار برتر را خلاصه کردیم، راهنمای گام به گام و همچنین چالش های برتر تحلیل احساسات را ارائه کردیم.

تحلیل احساسات چیست؟

تحلیل احساسات عبارت است از اندازه گیری نگرش منفی، خنثی یا مثبت در یک متن. با استفاده از پردازش زبان طبیعی، داده های متن آنلاین در مورد یک کلمه کلیدی خاص از نظر شدت کلمات منفی یا مثبتی که در آنها وجود دارد، تجزیه و تحلیل می شود. نتیجه تجزیه و تحلیل احساسات می تواند یک نمره متوسط از مثبت بودن کلی، یک ابر کلمه از محبوب ترین کلمات در یک متن یا تجزیه و تحلیل دقیق تداعی هایی باشد که می توان از داده ها استنباط کرد.

برترین موارد استفاده تجاری از تحلیل احساسات کدامند؟

• اکسل در رضایت مشتری
• داده های وب را به هوش بازار تبدیل کنید
• کارفرمای انتخابی باشید

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نمونه های واقعی تجزیه و تحلیل احساسات، می توانید به وبلاگ مفصل ما در مورد این موضوع مراجعه کنید.

تحلیل احساسات چگونه کار می کند؟

مرحله 1) به دست آوردن داده ها:

تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده های متنی اعمال می شود که اغلب نیاز به تمیز کردن و پردازش دقیق دارند. صرف نظر از استفاده از API یا خراش وب، داده‌های متنی جمع‌آوری‌شده از وب ابتدا باید از قسمت‌هایی که معنایی ندارند، مانند «the» یا ترکیب‌های یک کلمه پاک شوند. پس از آن، متن باید به کلمات یا گروه های کلمه ای تبدیل شود که می توانند به عنوان مثبت یا منفی برچسب گذاری شوند.

حمایت شده:

Clickworker یک متخصص جمع‌آوری داده‌های جمع‌سپاری است و می‌تواند داده‌های مورد نیاز برای تقویت ابزار تحلیل احساسات منبع باز را ارائه دهد. با 4 میلیون گردآورنده داده ثبت شده در سراسر جهان که به 30 زبان و بیش از 70 بازار هدف تسلط دارند کار می کند. برای بررسی سریع سرویس تحلیل احساسات آنها، کلیپ زیر را بررسی کنید:

مرحله 2) مدل خود را انتخاب کنید:

• یک مدل مبتنی بر قانون ساده ترین رویکرد برای تجزیه و تحلیل احساسات است که برچسب گذاری داده ها به صورت دستی یا با استفاده از ابزار حاشیه نویسی داده است. برچسب گذاری داده ها کلمات موجود در متن استخراج شده را به عنوان منفی یا مثبت طبقه بندی می کند. به عنوان مثال، نظراتی که حاوی کلمات "خوب، عالی، شگفت‌انگیز" هستند به عنوان نظرات مثبت برچسب‌گذاری می‌شوند، در حالی که آنهایی که حاوی "بد، وحشتناک، بی فایده" هستند به عنوان کلمات منفی برچسب‌گذاری می‌شوند. این ایده اکتشافی می‌تواند خیلی سریع یک ایده سطح بالا ارائه دهد، اما نظراتی را که حاوی کلمات کمتر یا معانی پیچیده‌ای هستند که حاوی کلمات منفی و مثبت هستند را از دست می‌دهد.

• یک مدل یادگیری ماشینی به کمی تلاش دستی در طول ساخت مدل نیاز دارد، اما در طول زمان نتایج دقیق‌تر و خودکارتری به دست می‌دهد. هنگامی که حجم زیادی از داده های متنی برای تجزیه و تحلیل دارید، قسمت خاصی از آن را به عنوان مجموعه آزمایشی تقسیم می کنید و به صورت دستی هر نظر را به عنوان مثبت یا منفی برچسب گذاری می کنید. بعداً، یک مدل یادگیری ماشینی این ورودی ها را پردازش می کند و نظرات جدید را با نظرات موجود مقایسه می کند و آنها را بر اساس شباهت به عنوان کلمات مثبت یا منفی دسته بندی می کند. یکی از مزیت‌های آن مدل این است که از آنجایی که داده‌های آموزشی نمونه‌های بیشتری از کلمات یا عبارات تصویری کمتر را پوشش می‌دهند، مدل می‌تواند این الگوها را در داده‌های جدید تشخیص دهد و نظرات پیچیده‌تر را با دقت طبقه‌بندی کند.

مرحله 3) تجزیه و تحلیل و ارزیابی:

هر دو مدل مبتنی بر قانون و یادگیری ماشینی را می توان در طول زمان بهبود بخشید. به عنوان مثال، یک فرهنگ لغت از کلمات منفی و مثبت را می توان به عنوان یک منبع مرجع زنده به روز کرد تا داده های جدید را با دقت بیشتری طبقه بندی کند. به طور مشابه، چندین مدل یادگیری ماشین وجود دارد که می‌توانید روی داده‌های خود اعمال کنید و با یکدیگر مقایسه کنید تا مدل‌های خود را در طول زمان تنظیم کنید.

چالش های تحلیل احساسات:

نکات ظریف و نقطه گذاری:

زبان انسان از نظر بیان بسیار غنی است. به خصوص با محبوبیت ایموجی ها، علائم نگارشی در داده های متنی آنلاین مقدار قابل توجهی از معنی را به همراه دارد. به طور مشابه، نسخه های مختلف صورتک ها می توانند شدت متفاوتی از یک احساس را منتقل کنند.

توصیه: از فرهنگ لغت‌های منبع باز استفاده کنید که به شما امکان می‌دهند علائم نگارشی یا شکلک‌ها را به‌گونه‌ای ضبط کنید که الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی بتوانند آن را درک کنند.

بررسی های جعلی و اطلاعات نادرست:

بررسی های جعلی محصول یا محتوای تولید شده توسط ربات ها نگرانی فزاینده ای برای بسیاری از مشاغل است. هنگامی که با حجم زیادی از داده های متنی کار می کنید، ممکن است تشخیص چنین محتوای ساختگی و اینکه آیا مقدار قابل توجهی از داده های شما می تواند در نهایت نتایج تجزیه و تحلیل شما را منحرف کند، دشوار باشد.

توصیه: از به روزترین نکات برای شناسایی و انتشار نظرات جعلی درست در محل استفاده کنید تا نه بخشی از مجموعه داده های شما باشند و نه برای مشتریان شما قابل مشاهده باشند. مقاله مفصل ما را در مورد ابزارها و روش های محافظت از برند بررسی کنید.

بیش از حد برازش:

یک مشکل رایج در همه الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، بیش از حد برازش است که به این معنی است که مدل شما آنقدر با داده‌های آموزشی شما مطابقت دارد که مجموعه داده‌ها را به عنوان نمونه کامل نمونه‌های ممکن در نظر می‌گیرد و با مجموعه داده‌های جدید عملکرد خوبی ندارد. این ممکن است به دلایل زیادی رخ دهد، مانند نمونه بسیار کوچک یا واریانس زیاد در داده های آموزشی.

توصیه: مدل های مختلف را مقایسه کنید. به همین دلیل است که مرحله «تجزیه و تحلیل و ارزیابی» برای مدل‌های یادگیری ماشین اهمیت ویژه‌ای دارد، زیرا این مرحله می‌تواند با استفاده از روش‌های مختلف مانند اعتبارسنجی متقاطع، تقویت داده یا نگه‌داشتن بخشی از مدل به تشخیص بیش از حد برازش و تنظیم دقیق مدل کمک کند. داده ها.

حمایت شده:

خدمات خراش وب خارجی می تواند داده های وب را برای مشاغل از وب سایت های هدفمند بکشد. علاوه بر این، Bright Data مجموعه داده‌های به‌روز و آماده‌شده از وب‌سایت‌هایی مانند آمازون یا لینکدین را ارائه می‌دهد که برای رایج‌ترین موارد استفاده تجاری مناسب است تا در زمان انتظار کسب‌وکارها صرفه‌جویی شود. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد اینکه چگونه آنها می توانند به کسب و کارها در تجزیه و تحلیل احساسات کمک کنند، پست وبلاگ آنها را بررسی کنید.

بیشتر خواندن

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد تجزیه و تحلیل احساسات، وایت پیپر تحلیل احساسات عمیق ما را دانلود کنید:

اگر می خواهید اطلاعات عمیق تری در مورد خراش دادن وب داشته باشید، وایت پیپر ما را دانلود کنید:

برای راهنمایی برای انتخاب ابزار مناسب، فهرست‌های مبتنی بر داده‌های وب و خدمات تحلیل احساسات را بررسی کنید و با ما تماس بگیرید:

این مقاله توسط تحلیلگر سابق صنعت AIMultiple Bengüsu Özcan تهیه شده است.