感情分析の種類と使用場所

Instagram フィードをスクロールしていて、最近検索していた製品の広告に出会ったとします。 あるいは、Netflix や YouTube などの企業が、ユーザーの好みに最も適したコンテンツをどのようにして正確に把握しているのか疑問に思ったことはありますか? それは感情分析の力によってすべて可能になります。

そこで、このブログでは、現在利用できるさまざまな種類の感情分析手法を紹介し、感情分析がなぜ重要なのかを理解していきます。 また、企業がそれらを実行する多くのエキサイティングな方法のいくつかも発見します。

感情分析とは何ですか?

感情分析とは、ML (機械学習) と NLP (自然言語プロセス) の両方を使用して、テキストから主観的な情報を特定するデジタル テキストの検査を指します。 これは、メッセージが否定的か、肯定的か、中立的かなど、メッセージのトーンを決定するのに役立ちます。 このタイプの感情テキスト分析は、意見マイニングとも呼ばれます。

さまざまなタイプの感情分析を理解し、ニーズに応じてどれが最適かを検討することも重要です。

感情分析の種類

さまざまな状況で人間の感情を理解し、分析するために使用される、さまざまな種類の感情分析手法があります。 これらは：

• アスペクトベースの感情分析。
• 意図に基づいた感情分析。
• 詳細な感情分析と
• 感情検出。

さて、これらのタイプが正確に何であるかを明確に理解するために、それらすべてを詳しく見てみましょう:-

アスペクトベースの感情分析

側面ベースのセンチメント分析は、製品やサービスの特定の側面や機能に関する顧客の意見を理解し、評価するために使用される強力な手法です。

たとえば、企業が携帯電話を販売している場合、スマートフォンのような画面品質、RAM、プロセッサなどのあらゆる側面に対してこの種の分析を使用できます。これは、企業が特定の機能や仕様について顧客がどのように感じているかを理解するのに役立ちます。あらゆる携帯電話の。

意図に基づく感情分析

名前が示すとおり、インテントベースのセンチメント分析は、顧客のフィードバックの真の意図に焦点を当てたセンチメント分析のタイプの 1 つです。 これは従来の感情分析を超えています。 感情分析は、テキストが肯定的な感情、否定的な感情、または中立的な感情を表現しているかどうかを理解することに焦点を当てていますが、意図ベースの感情分析では、より深く掘り下げて、それらの感情の背後にある意図を明らかにします。 誰かがどのように感じているか、そしてなぜそう感じるのかを判断することを目的としています。

たとえば、顧客が自社の製品に非常に不満があるというレビューを電子商取引 Web サイトに投稿したとします。 一見、ネガティブな感情のように見えます。 ただし、意図ベースの感情分析では、さらに進んで、製品の欠陥、配送の問題、顧客サービスの悪さなどが原因で不満を抱いているかどうかを判断できます。 企業がこの種のセンチメント分析アルゴリズムを通じて洞察を獲得すると、製品やサービスを強化するための適切な決定を下すことができます。

きめ細かい感情分析

これは、顧客の感情を理解するために最も単純で最も広く使用されている感情分析タイプの 1 つです。 きめ細かいセンチメント分析は、企業が顧客から提供された評価やレビューを評価するのに役立ちます。

企業はセンチメントを分析する際に、非常にポジティブ、ポジティブ、中立、悪い、または非常に悪いなどの事前定義されたカテゴリを使用できます。 さらに、評価スケールを使用して顧客からのフィードバックを測定します。

たとえば、多くの企業は、顧客にショッピング エクスペリエンスや顧客サービスを 1 ～ 5 または 1 ～ 10 の段階で評価してもらいます。10 は非常に良い、1 は非常に悪いです。

感情の検出

このタイプの感情分析は、テキスト データで表現された特定の感情を識別して分類することに重点を置いています。 これらの感情タイプは、使用されている言語とその周囲のコンテキストを分析することで、テキストが幸福、悲しみ、怒り、恐怖、その他多くの感情を伝えているかどうかを判断できます。

たとえば、ある人が次の休暇をとても楽しみにしていると書きます。 感情検出センチメント分析ツールは、その人の興奮とポジティブな感情を正確に識別します。

感情分析が重要な理由

感情分析または意見マイニングは、企業が製品やサービスを強化するのに役立つビジネス インテリジェンスの重要なツールです。 感情分析が重要である理由のいくつかを以下に示します。

客観的な洞察

センチメント分析は、顧客が自社の製品やサービスに対してどのような感情を抱いているか、また顧客がどのような感情を抱いているかについての客観的な洞察を企業に提供します。 AI の助けを借りて個人的な偏見を排除し、一貫性のある客観的な結果を保証します。 これは、データに基づいた意思決定を行う場合に特に重要です。

製品とサービスの改善

感情分析は、企業が顧客の実際のフィードバックに基づいて製品やサービスを強化するのに役立ちます。 顧客が感じている特定の側面や実体 (ポジティブまたはネガティブな感情) を特定すると、企業は改善すべき領域に優先順位を付けることができます。 このフィードバックは製品開発と品質向上に非常に貴重です。pr

リアルタイムの洞察

感情分析により、企業は顧客の感情の変化を監視し、それに対応できるようになります。 マーケティング担当者は、特定のキーワードやトピックに対して否定的な感情が検出された場合にアラートを発するようにソフトウェアを設定できるため、危機や市場トレンドに迅速に対応できるようになります。

競争上の優位性

顧客の感情を理解することは、大きな競争上の優位性をもたらします。 これにより、企業は変化する顧客の好みや市場動向に迅速に適応できます。 顧客の懸念に対処し、顧客の感情に沿った製品やサービスを提供できる企業は、市場で成功する可能性が高くなります。

顧客エンゲージメント

感情分析を使用する主な利点の 1 つは、顧客の感情を理解するのに役立ち、より効果的なエンゲージメントが可能になることです。 企業は顧客に連絡を取り、顧客の懸念に対処し、ネガティブな経験をポジティブな経験に変えることができるため、顧客維持率が向上します。

感情分析を実行するにはどうすればよいですか?

ここまで、センチメント分析、センチメント分析の種類、重要性について学習してきました。 しかし問題は、どうやってそれを実行できるかということです。 企業が分析を行うために使用する一般的な手順がいくつかあります。

• データ収集:最初のステップはデータを収集することです。 顧客レビュー、ソーシャル メディアへの投稿、顧客からのフィードバックなどのテキスト データを含むデータセットを収集できます。
• テキストのスクラブ:次に、特殊文字、数字、句読点などのノイズを除去して、テキスト データをクリーンにし、前処理します。 顧客のレビューやフィードバックには、分析プロセスに影響を与える可能性のある不要な情報が含まれていることがよくあります。 これらには次のものが含まれます。
  • and、a、or、how、but などのストップワード。
  • カンマなどの句読点、不要なピリオド、感嘆符など。
• データ分析: 現時点では、収集したデータを使用し、センチメント分析アルゴリズムを通して実行して分析できます。 最も一般的な分析の分類は、前述したように、ネガティブ、ポジティブ、またはニュートラルです。 ただし、さらに深く掘り下げて、悲しみ、怒り、喜びなどの感情を特定することはできます。
• 単語の埋め込み:データを分析したら、それを機械学習モデルで理解できるようにする必要があります。 テキスト データまたは語句をベクトルに変換する必要があります。 このステップは基本的にデータサイエンティストやデータアナリストなどの専門家によって行われます。
• テストとトレーニング:データが完全に準備されると、データ サイエンス チームが機械学習モデルをトレーニングしてテストします。 このためにデータをトレーニングとテストの 2 つの部分に分割します。 モデルが分析に関して適切な予測を行うことができれば、それを使用してセンチメントを把握できます。

感情分析の課題とは何ですか?

AI と ML は大きな進歩を遂げていますが、人間のニーズの理解という点では依然として大きく遅れています。 機械学習が直面する課題は数多くありますが、そのうちのいくつかは次のとおりです。

皮肉の検出

ML が顧客の感情を分析する際に、皮肉を検出するのが非常に難しい場合があります。 たとえば、このレビューを読んでください- はい、素晴らしいです! 今、荷物を受け取るために2マイル移動しなければなりません。

レビューは何を意味しますか? 顧客はここで皮肉を言っており、配達に満足していません。 ML がシナリオを完全に理解していない限り、肯定的なコメントとしてフラグが立てられる可能性があります。

否定の検出

文に not、none、non-、un-、dis- などが含まれる場合、それは単に全体的な感情が肯定的であることを意味します。 例えば、この商品は何のデメリットもありません！ アルゴリズムはこのステートメントを否定的なものとして分類する可能性がありますが、実際には製品に対する肯定的なフィードバックです。

そのため、現在のセンチメント分析アルゴリズムの種類では、センチメント分析における否定を完全には分類できない可能性があります。

絵文字の使用

Market Drive によると、現在、70% 以上の人がテキストを書くときに絵文字を使用しています。 ご存知のとおり、感情分析は書かれたテキストに対して機能しますが、文の文脈を完全に理解することはできません。

たとえば、目に涙があふれています。 この文は、ユーザーが笑いながら涙をほのめかしていることを示唆しています。 ただし、ML は文を読むだけで絵文字は無視するため、文を完全に誤解する可能性があります。

多極性

この状況は、文中に複数の感情が含まれている場合に発生します。 たとえば、電話機は間違いなく素晴らしいですが、色は印象的ではありません。

ツールが感情を正しく解釈することが難しくなります。 感情を完全に抽出するには、アスペクトベースの感情分析を使用する必要があります。

重要なポイント

感情分析は、顧客のフィードバックが何であるかを判断するための素晴らしい方法です。 さて、このトピックの締めくくりとして、以下に考慮すべき重要な点をいくつか示します。

• 感情分析では、ML と NLP を使用して、デジタル テキストの感情的なトーンを評価します。
• センチメント分析には主に 4 つのタイプがあります: アスペクトベース、インテントベース、ファイングレイン、感情検出。
• 感情分析は、顧客のフィードバックに基づいて改善すべき領域を特定することで、製品とサービスの改善に役立ちます。
• センチメント分析は、企業が懸念事項に対処し、ネガティブな経験をポジティブな経験に変えるために手を差し伸べることができるため、よりパーソナライズされた顧客エンゲージメントを促進し、それによって顧客維持率を向上させます。
• 感情分析を実行するには、企業はデータ収集、テキストのスクラブ、感情分析アルゴリズムを使用したデータ分析、単語の埋め込み、機械学習モデルのテストとトレーニングなどの主要な手順に従います。
• 感情分析の課題には、皮肉の検出、否定の検出、絵文字の使用の解釈、文章内の多極性の処理の難しさが含まれており、感情分類の精度に影響を与える可能性があります。

よくある質問