Types d’analyse des sentiments et où l’utiliser

Supposons que vous parcouriez votre flux Instagram et que vous tombiez sur une publicité de produit que vous recherchiez récemment. Ou vous êtes-vous déjà demandé comment des entreprises comme Netflix ou YouTube savent exactement quel contenu correspondrait le mieux à vos préférences ? Tout est possible grâce à la puissance de l'analyse des sentiments !

Ainsi, dans ce blog, nous examinerons différents types de méthodes d'analyse des sentiments disponibles aujourd'hui et comprendrons pourquoi l'analyse des sentiments est importante. Nous découvrirons également certaines des nombreuses façons passionnantes dont les entreprises les mettent en œuvre.

Qu’est-ce que l’analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments fait référence à l'examen d'un texte numérique qui utilise à la fois le ML (Machine Learnings) et le NLP (Natural Language Processus) pour identifier les informations subjectives de n'importe quel texte. Cela aide à déterminer le ton du message, par exemple s’il est négatif, positif ou neutre. Ce type d'analyse de texte de sentiment est également connu sous le nom d'Opinion Mining.

Il est également important de comprendre les différents types d’analyse des sentiments et d’explorer laquelle est la meilleure en fonction de vos besoins.

Types d'analyse des sentiments

Il existe différents types de techniques d'analyse des sentiments utilisées pour comprendre et analyser les émotions humaines dans divers contextes. Ceux-ci sont:

• Analyse des sentiments basée sur les aspects.
• Analyse des sentiments basée sur l'intention.
• Analyse fine des sentiments, et
• Détection des émotions.

Examinons-les maintenant de plus près pour comprendre clairement quels sont exactement ces types : -

Analyse des sentiments basée sur les aspects

L'analyse des sentiments basée sur les aspects est une technique puissante utilisée pour comprendre et évaluer les opinions des clients sur des aspects ou des caractéristiques spécifiques d'un produit ou d'un service.

Par exemple, si une entreprise vend des téléphones mobiles, elle peut utiliser ce type d'analyse pour n'importe quel aspect de la qualité de l'écran, de la RAM, du processeur, etc. d'un smartphone. Cela peut aider l'entreprise à comprendre ce que les clients pensent des fonctionnalités ou spécifications spécifiques. de n'importe quel téléphone mobile.

Analyse des sentiments basée sur l'intention

Comme son nom l'indique, l'analyse des sentiments basée sur les intentions est l'un des types d'analyse des sentiments qui se concentre sur les véritables intentions des commentaires d'un client. Cela va au-delà de l’analyse traditionnelle des sentiments. Alors que l’analyse des sentiments se concentre sur la compréhension si un morceau de texte exprime des émotions positives, négatives ou neutres, l’analyse des sentiments basée sur l’intention approfondit et révèle les intentions derrière ces émotions. Il vise à déterminer ce que ressent une personne et pourquoi elle se sent ainsi.

Par exemple, imaginez qu’un client publie un avis sur un site e-commerce se disant très mécontent de son produit ! À première vue, cela ressemble à un sentiment négatif. Cependant, l'analyse des sentiments basée sur l'intention peut aller plus loin et déterminer s'il est mécontent d'un produit défectueux, de problèmes de livraison ou d'un service client médiocre. Une fois que l’entreprise a acquis des informations grâce à ces types d’algorithmes d’analyse des sentiments, elle peut prendre la bonne décision pour améliorer son produit ou ses services.

Analyse fine des sentiments

Il s'agit de l'un des types d'analyse des sentiments les plus simples et les plus largement utilisés pour comprendre les sentiments du client. L'analyse fine des sentiments aide les entreprises à évaluer les notes et les avis fournis par les clients.

Les entreprises peuvent utiliser des catégories prédéfinies telles que très positif, positif, neutre, mauvais ou très mauvais lors de l'analyse des sentiments. De plus, ils utilisent une échelle de notation pour mesurer les commentaires des clients.

Par exemple, de nombreuses entreprises proposent à leurs clients d'évaluer leur expérience d'achat, ou leur service client sur une échelle de 1 à 5 ou de 1 à 10. De 10 étant très positif et 1 étant très mauvais.

Détection des émotions

Ce type d'analyse des sentiments se concentre sur l'identification et la classification des émotions spécifiques exprimées dans les données textuelles. En analysant le langage utilisé et le contexte qui l'entoure, ces types de sentiments peuvent déterminer si un texte transmet du bonheur, de la tristesse, de la colère, de la peur et bien d'autres émotions.

Par exemple, si une personne m’écrit, je suis tellement excitée par mes prochaines vacances ! L'outil d'analyse des sentiments de détection des émotions identifierait avec précision l'enthousiasme et le sentiment positif de cette personne.

Pourquoi l’analyse des sentiments est-elle importante ?

L'analyse des sentiments ou l'exploration d'opinions est un outil important de veille économique qui aide les entreprises à améliorer leurs produits ou services. Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles l’analyse des sentiments est importante :

Informations objectives

L'analyse des sentiments fournit aux entreprises des informations objectives sur ce que ressentent leurs clients et les types de sentiments qu'ils ont à propos de leurs produits ou services. Il élimine les préjugés personnels grâce à l’IA et garantit des résultats cohérents et objectifs. Ceci est particulièrement important pour prendre des décisions basées sur les données.

Amélioration des produits et services

L'analyse des sentiments aide les entreprises à améliorer leurs produits et services sur la base des commentaires réels des clients. Lorsqu'elles identifient les aspects ou entités spécifiques ressentis par les clients (sentiments positifs ou négatifs), les entreprises peuvent prioriser les domaines à améliorer. Ces commentaires sont inestimables pour le développement de produits et l’amélioration de la qualité.pr

Informations en temps réel

L'analyse des sentiments permet aux entreprises de surveiller et de répondre aux sentiments des clients à mesure qu'ils évoluent. Les spécialistes du marketing peuvent configurer le logiciel pour fournir des alertes lorsque des sentiments négatifs sont détectés pour des mots clés ou des sujets spécifiques, permettant ainsi de réagir rapidement aux crises ou aux tendances du marché.

Avantage compétitif

Comprendre le sentiment des clients offre un énorme avantage concurrentiel. Il permet aux entreprises de s’adapter rapidement aux préférences changeantes des clients et à la dynamique du marché. Les entreprises capables de répondre aux préoccupations des clients et de fournir des produits ou des services adaptés à leur sentiment ont plus de chances de réussir sur le marché.

L'engagement des clients

L’un des principaux avantages de l’analyse des sentiments est qu’elle aide à comprendre les sentiments des clients et permet un engagement plus efficace. Les entreprises peuvent contacter leurs clients, répondre à leurs préoccupations et transformer les expériences négatives en expériences positives, ce qui améliore la fidélisation des clients.

Comment effectuer une analyse des sentiments ?

Jusqu'à présent, nous avons découvert l'analyse des sentiments, les types d'analyse des sentiments et leur importance. Mais la question est de savoir comment le réaliser ? Les entreprises utilisent certaines étapes courantes pour effectuer l’analyse.

• Collecte de données : La première étape consiste à collecter les données. Vous pouvez collecter un ensemble de données comprenant des données textuelles, telles que des avis clients, des publications sur les réseaux sociaux et des commentaires clients.
• Nettoyage du texte : nettoyez et prétraitez désormais les données de texte en supprimant le bruit, tel que les caractères spéciaux, les chiffres et les signes de ponctuation. Les avis et commentaires des clients incluent souvent des informations inutiles qui peuvent affecter votre processus d'analyse. Ceux-ci peuvent inclure :
  • Mots vides comme et, a, ou, comment, mais, etc.
  • Ponctuations comme les virgules, les points inutiles, les points exclamatifs, etc.
• Analyse des données : à ce stade, vous pouvez utiliser les données collectées et les exécuter via des algorithmes d'analyse des sentiments pour les analyser. La classification d'analyse la plus courante sera négative, positive ou neutre, comme nous l'avons indiqué précédemment. Cependant, vous pouvez creuser plus profondément pour identifier des sentiments comme la tristesse, la colère, la joie, etc.
• Word Embedding : après avoir analysé les données, vous devez les rendre compréhensibles pour les modèles d'apprentissage automatique. Vous devez convertir les données textuelles ou les phrases en vecteurs. Cette étape est essentiellement réalisée par des professionnels comme des data scientists ou des analystes de données.
• Tests et formation : une fois vos données entièrement préparées, l'équipe de science des données formera et testera votre modèle d'apprentissage automatique. Pour cela, ils diviseront vos données en deux parties : la formation et les tests. Lorsque votre modèle peut faire de bonnes prédictions sur l'analyse, vous pouvez l'utiliser pour déterminer les sentiments.

Quels sont les défis de l’analyse des sentiments ?

Malgré les énormes progrès de l’IA et du ML, ils sont encore loin d’être en mesure de comprendre les besoins humains. L'apprentissage automatique est confronté à de nombreux défis, dont certains sont les suivants :

Détection du sarcasme

Parfois, détecter le sarcasme est extrêmement difficile pour ML lors de l'analyse des sentiments d'un client. Par exemple, lisez cette critique : Ouais, super ! Maintenant, je dois parcourir 2 miles pour récupérer mon colis.

Qu’implique la révision ? Le client a utilisé ici le sarcasme et il n'est pas satisfait de la livraison. À moins que le ML ne comprenne parfaitement le scénario, celui-ci pourrait être signalé comme un commentaire positif.

Détection de négation

Si une phrase inclut not, ni, non-, un-, dis-, etc., cela signifie simplement que le sentiment général est positif. Par exemple, ce produit n’est pas désavantagé ! L’algorithme peut classer cette déclaration comme négative, mais il s’agit en réalité d’un retour positif sur le produit.

Ainsi, les types d’algorithmes d’analyse des sentiments actuels ne sont peut-être pas entièrement capables de classer la négation dans l’analyse des sentiments.

Utilisations d'Emoji

Selon Market Drive, plus de 70 % des personnes utilisent désormais des emojis lorsqu’elles écrivent un texte. Comme nous le savons, l’analyse des sentiments fonctionne avec un texte écrit, elle ne peut pas comprendre pleinement le contexte d’une phrase.

Par exemple, j'ai les larmes aux yeux. Cette phrase suggère que l'utilisateur sous-entend des larmes en riant. Cependant, le ML ne fera que lire la phrase et ignorera les emoji, ce qui peut totalement mal interpréter la phrase.

Multi-polarité

Cette situation se produit s’il y a plus d’un sentiment dans une phrase. Par exemple, le téléphone est sans aucun doute étonnant, mais la couleur n’est pas impressionnante.

Il devient difficile pour l’outil d’interpréter correctement le sentiment. Vous devrez utiliser une analyse des sentiments basée sur les aspects pour extraire pleinement son émotion.

Points clés à retenir

L'analyse des sentiments est un moyen incroyable de déterminer quels sont les commentaires d'un client. Ainsi, alors que nous sommes sur le point de conclure notre sujet, voici quelques-uns des points clés à considérer :

• L'analyse des sentiments utilise le ML et la PNL pour évaluer le ton émotionnel du texte numérique.
• Il existe quatre principaux types d'analyse des sentiments : basée sur les aspects, basée sur l'intention, à granularité fine et détection d'émotion.
• L'analyse des sentiments contribue à l'amélioration des produits et des services en identifiant les domaines à améliorer en fonction des commentaires des clients.
• L'analyse des sentiments facilite un engagement client plus personnalisé, car les entreprises peuvent répondre aux préoccupations et convertir les expériences négatives en expériences positives, améliorant ainsi la fidélisation des clients.
• Pour effectuer une analyse des sentiments, les entreprises suivent des étapes clés, notamment la collecte de données, le nettoyage du texte, l'analyse des données à l'aide d'algorithmes d'analyse des sentiments, l'intégration de mots et le test et la formation de modèles d'apprentissage automatique.
• Les défis de l'analyse des sentiments incluent des difficultés dans la détection du sarcasme, la détection de la négation, l'interprétation de l'utilisation des émojis et la gestion de la multipolarité dans les phrases, ce qui peut avoir un impact sur l'exactitude de la classification des sentiments.

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