감정 분석 유형 및 사용처

인스타그램 피드를 스크롤하다가 최근 검색하고 있던 제품 광고를 발견했다고 가정해 보겠습니다. 아니면 Netflix나 YouTube와 같은 회사가 귀하의 선호도에 가장 적합한 콘텐츠가 무엇인지 정확히 어떻게 아는지 궁금한 적이 있습니까? 모두 감성분석의 힘으로 가능합니다!

따라서 이 블로그에서는 현재 사용 가능한 다양한 유형의 감정 분석 방법을 살펴보고 감정 분석이 중요한 이유를 이해하겠습니다. 우리는 또한 기업이 이를 수행하는 많은 흥미로운 방법 중 일부를 발견할 것입니다.

감정 분석이란 무엇입니까?

감정 분석은 ML(기계 학습)과 NLP(자연어 프로세스)를 모두 사용하여 텍스트에서 주관적인 정보를 식별하는 디지털 텍스트를 조사하는 것을 말합니다. 부정적인지, 긍정적인지, 중립적인지 등 메시지의 어조를 결정하는 데 도움이 됩니다. 이러한 유형의 감정 텍스트 분석을 오피니언 마이닝이라고도 합니다.

다양한 유형의 감정 분석을 이해하고 필요에 따라 어떤 것이 가장 적합한지 탐색하는 것도 중요합니다.

감정 분석 유형

다양한 맥락에서 인간의 감정을 이해하고 분석하는 데 사용되는 다양한 유형의 감정 분석 기술이 있습니다. 이것들은:

• 측면 기반 감정 분석.
• 의도 기반 감정 분석.
• 세분화된 감정 분석 및
• 감정 감지.

이제 이러한 유형이 정확히 무엇인지 명확하게 이해하기 위해 모든 유형을 자세히 살펴보겠습니다.

측면 기반 감성 분석

측면 기반 감정 분석은 제품이나 서비스의 특정 측면이나 기능에 대한 고객 의견을 이해하고 평가하는 데 사용되는 강력한 기술입니다.

예를 들어, 회사에서 휴대폰을 판매하는 경우 화면 품질, RAM, 프로세서 등과 같은 스마트폰의 모든 측면에 대해 이러한 유형의 분석을 사용할 수 있습니다. 이는 고객이 특정 기능이나 사양에 대해 어떻게 생각하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 어떤 휴대폰이든.

의도 기반 감정 분석

이름에서 알 수 있듯이 의도 기반 감정 분석은 고객 피드백의 진정한 의도에 초점을 맞춘 감정 분석 유형 중 하나입니다. 이는 전통적인 감정 분석을 뛰어넘습니다. 감정 분석은 텍스트가 긍정적인 감정, 부정적인 감정 또는 중립적인 감정을 표현하는지 이해하는 데 중점을 두는 반면, 의도 기반 감정 분석은 더 깊이 파고들어 해당 감정 뒤에 숨은 의도를 밝혀냅니다. 누군가가 어떻게 느끼는지, 왜 그렇게 느끼는지 알아내는 것을 목표로 합니다.

예를 들어, 고객이 전자상거래 웹사이트에 자신의 제품에 매우 만족하지 않는다는 리뷰를 게시했다고 가정해 보세요. 처음에는 부정적인 감정처럼 보입니다. 그러나 의도 기반 정서 분석은 더 나아가 결함이 있는 제품, 배송 문제 또는 열악한 고객 서비스로 인해 불만이 있는지 판단할 수 있습니다. 회사가 이러한 유형의 감정 분석 알고리즘을 통해 통찰력을 얻으면 제품이나 서비스를 향상시키기 위한 적절한 결정을 내릴 수 있습니다.

세밀한 감정 분석

고객의 감정을 이해하기 위해 가장 간단하고 가장 널리 사용되는 감정 분석 유형 중 하나입니다. 세분화된 감정 분석은 기업이 고객이 제공한 평점과 리뷰를 평가하는 데 도움이 됩니다.

기업은 감정을 분석하는 동안 매우 긍정적, 긍정적, 중립, 나쁨 또는 매우 나쁨과 같은 사전 정의된 범주를 사용할 수 있습니다. 또한 평가 척도를 사용하여 고객의 피드백을 측정합니다.

예를 들어, 많은 회사에서는 고객에게 쇼핑 경험이나 고객 서비스를 1~5 또는 1~10으로 평가하도록 제안합니다. 10은 매우 긍정적이고 1은 매우 나쁨입니다.

감정 감지

이러한 유형의 감정 분석은 텍스트 데이터에 표현된 특정 감정을 식별하고 분류하는 데 중점을 둡니다. 사용된 언어와 이를 둘러싼 맥락을 분석함으로써 이러한 감정 유형은 텍스트가 행복, 슬픔, 분노, 두려움 및 기타 여러 감정을 전달하는지 여부를 결정할 수 있습니다.

예를 들어, 어떤 사람이 글을 쓴다면, 다가오는 휴가에 대해 너무 기대가 됩니다! 감정 탐지 감정 분석 도구는 그 사람의 흥분과 긍정적 감정을 정확하게 식별합니다.

감정 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?

감정 분석 또는 의견 마이닝은 기업이 제품이나 서비스를 향상시키는 데 도움이 되는 비즈니스 인텔리전스를 위한 중요한 도구입니다. 감정 분석이 중요한 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

객관적인 통찰력

감정 분석은 고객이 제품이나 서비스에 대해 어떻게 느끼는지, 감정 유형에 대한 객관적인 통찰력을 기업에 제공합니다. AI의 도움으로 개인의 편견을 없애고 일관되고 객관적인 결과를 보장합니다. 이는 데이터 기반 결정을 내리는 데 특히 중요합니다.

제품 및 서비스 개선

감정 분석은 기업이 실제 고객 피드백을 기반으로 제품과 서비스를 향상시키는 데 도움이 됩니다. 고객이 느끼는 특정 측면이나 실체(긍정적 또는 부정적 감정)를 식별하면 기업은 개선이 필요한 영역의 우선순위를 정할 수 있습니다. 이 피드백은 제품 개발 및 품질 향상에 매우 중요합니다.pr

실시간 통찰력

감정 분석을 통해 기업은 고객 감정의 변화에 ​​따라 이를 모니터링하고 이에 대응할 수 있습니다. 마케팅 담당자는 특정 키워드나 주제에 대해 부정적인 감정이 감지되면 경고를 제공하도록 소프트웨어를 구성하여 위기나 시장 추세에 신속하게 대응할 수 있습니다.

경쟁 우위

고객 감정을 이해하면 엄청난 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 변화하는 고객 선호도와 시장 역학에 신속하게 적응할 수 있습니다. 고객의 우려 사항을 해결하고 고객 정서에 맞는 제품이나 서비스를 제공할 수 있는 기업은 시장에서 성공할 가능성이 더 높습니다.

고객 참여

감정 분석을 사용하는 주요 이점 중 하나는 고객 감정을 이해하는 데 도움이 되고 보다 효과적인 참여가 가능하다는 것입니다. 기업은 고객에게 다가가 우려 사항을 해결하고 부정적인 경험을 긍정적인 경험으로 전환하여 고객 유지율을 높일 수 있습니다.

감정 분석을 수행하는 방법은 무엇입니까?

지금까지 감성분석, 감성분석의 종류, 중요성에 대해 알아보았습니다. 하지만 문제는 어떻게 이를 수행할 수 있느냐는 것입니다. 기업에서 분석을 수행하는 데 사용하는 몇 가지 일반적인 단계가 있습니다.

• 데이터 수집: 첫 번째 단계는 데이터를 수집하는 것입니다. 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 고객 피드백과 같은 텍스트 데이터가 포함된 데이터세트를 수집할 수 있습니다.
• 텍스트 스크러빙: 이제 특수 문자, 숫자, 문장 부호 등의 노이즈를 제거하여 텍스트 데이터를 정리하고 전처리합니다. 고객 리뷰 및 피드백에는 분석 프로세스에 영향을 미칠 수 있는 불필요한 정보가 포함되는 경우가 많습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.
  • and, a, or, How, but 등과 같은 불용어
  • 쉼표, 불필요한 마침표, 느낌표 등과 같은 구두점
• 데이터 분석 : 이때 수집된 데이터를 활용하여 감성분석 알고리즘을 통해 실행하여 분석할 수 있습니다. 앞서 언급한 것처럼 가장 일반적인 분석 분류는 부정적, 긍정적 또는 중립적입니다. 그러나 슬픔, 분노, 기쁨 등과 같은 감정을 식별하기 위해 더 깊이 파고들 수 있습니다.
• 단어 임베딩: 데이터를 분석한 후에는 기계 학습 모델이 이해할 수 있도록 만들어야 합니다. 텍스트 데이터나 문구를 벡터로 변환해야 합니다. 이 단계는 기본적으로 데이터 과학자나 데이터 분석가와 같은 전문가가 수행합니다.
• 테스트 및 훈련: 데이터가 완전히 준비되면 데이터 과학 팀이 기계 학습 모델을 훈련하고 테스트합니다. 이를 위해 데이터를 훈련과 테스트의 두 부분으로 나눕니다. 모델이 분석에 대해 좋은 예측을 할 수 있으면 이를 사용하여 감정을 파악할 수 있습니다.

감정 분석 과제는 무엇입니까?

AI와 ML의 엄청난 발전에도 불구하고 인간의 요구를 이해하는 데는 여전히 뒤처져 있습니다. 머신러닝에는 많은 과제가 있으며 그 중 일부는 다음과 같습니다.

풍자 감지

고객의 감정을 분석하는 동안 ML에서는 비꼬는 말을 감지하는 것이 매우 어려운 경우가 있습니다. 예를 들어 이 리뷰를 읽어보세요. 네, 좋아요! 이제 소포를 받으려면 2마일을 이동해야 합니다.

리뷰는 무엇을 의미합니까? 고객은 여기서 비꼬는 말을 했고 배송이 만족스럽지 않았습니다. ML이 시나리오를 완전히 이해하지 않는 한 긍정적인 댓글로 플래그가 지정될 수 있습니다.

부정 감지

문장에 not, also, non-, un-, dis- 등이 포함되면 이는 단순히 전반적인 감정이 긍정적이라는 것을 의미합니다. 예를 들어 이 제품은 전혀 단점이 없습니다! 알고리즘은 이 진술을 부정적인 것으로 분류할 수 있지만 실제로는 제품에 대한 긍정적인 피드백입니다.

따라서 현재의 감정 분석 알고리즘 유형은 감정 분석의 부정을 완벽하게 분류하지 못할 수 있습니다.

이모티콘의 용도

Market Drive에 따르면 현재 70% 이상의 사람들이 텍스트를 작성할 때 이모티콘을 사용하고 있습니다. 아시다시피 감정 분석은 서면 텍스트로 작동하므로 문장의 맥락을 완전히 이해할 수는 없습니다.

예를 들어, 눈에 눈물이 고입니다. 이 문장은 사용자가 웃으면서 눈물을 흘리고 있음을 암시합니다. 그러나 ML은 문장만 읽고 이모티콘은 무시하므로 문장을 완전히 잘못 해석할 수 있습니다.

다극성

이 상황은 문장에 둘 이상의 감정이 있는 경우에 발생합니다. 예를 들어, 휴대폰은 의심할 바 없이 훌륭하지만 색상은 인상적이지 않습니다.

도구가 감정을 올바르게 해석하기가 어려워집니다. 감정을 완전히 추출하려면 측면 기반 감정 분석을 사용해야 합니다.

주요 시사점

감정 분석은 고객의 피드백이 무엇인지 판단하는 놀라운 방법입니다. 따라서 주제를 마무리할 때 고려해야 할 몇 가지 주요 사항은 다음과 같습니다.

• 감정 분석은 ML과 NLP를 사용하여 디지털 텍스트의 감정적 어조를 평가합니다.
• 감정 분석에는 측면 기반, 의도 기반, 세분화, 감정 감지의 네 가지 주요 감정 분석 유형이 있습니다.
• 감정 분석은 고객 피드백을 기반으로 개선이 필요한 영역을 정확히 찾아 제품 및 서비스 개선에 도움이 됩니다.
• 감정 분석은 기업이 우려 사항을 해결하기 위해 접근하고 부정적인 경험을 긍정적인 경험으로 전환하여 고객 유지율을 향상시킬 수 있으므로 보다 개인화된 고객 참여를 촉진합니다.
• 감정 분석을 수행하기 위해 기업은 데이터 수집, 텍스트 스크러빙, 감정 분석 알고리즘을 사용한 데이터 분석, 단어 임베딩, 기계 학습 모델 테스트 및 교육을 포함한 주요 단계를 따릅니다.
• 감정 분석의 과제에는 풍자 탐지, 부정 탐지, 이모티콘 사용 해석, 문장의 다극성 처리 등 감정 분류의 정확성에 영향을 줄 수 있는 어려움이 포함됩니다.

자주 묻는 질문