Tipuri de analiză a sentimentelor și unde să o folosești

Să presupunem că derulați feedul Instagram și că ați dat peste o reclamă pentru un produs pe care o căutați recent. Sau te-ai întrebat vreodată cum companii precum Netflix sau YouTube știu exact ce conținut s-ar potrivi cel mai bine preferințelor tale? Totul este posibil prin puterea analizei sentimentelor!

Deci, în acest blog, vom arunca o privire asupra diferitelor tipuri de metode de analiză a sentimentelor disponibile astăzi și vom înțelege de ce este importantă analiza sentimentelor. Vom descoperi, de asemenea, câteva dintre numeroasele moduri interesante în care companiile le realizează.

Ce este analiza sentimentelor?

Analiza sentimentelor se referă la examinarea textului digital care utilizează atât ML (Machine Learning) cât și NLP (procesul limbajului natural) pentru a identifica informațiile subiective din orice text. Ajută la determinarea tonului mesajului, cum ar fi dacă este negativ, pozitiv sau neutru. Acest tip de analiză a textului sentimentului este cunoscut și sub numele de Mining de Opinie.

De asemenea, este important să înțelegeți diferitele tipuri de analiză a sentimentelor și să explorați care este cea mai bună în funcție de nevoile dvs.

Tipuri de analiză a sentimentelor

Există diferite tipuri de tehnici de analiză a sentimentelor care sunt folosite pentru a înțelege și analiza emoțiile umane în diverse contexte. Acestea sunt:

• Analiza sentimentelor bazată pe aspecte.
• Analiza sentimentelor bazată pe intenții.
• Analiză fină a sentimentelor și
• Detectarea emoțiilor.

Acum, să aruncăm o privire mai atentă la toate pentru a înțelege clar care sunt exact aceste tipuri: -

Analiza sentimentelor bazate pe aspecte

Analiza sentimentelor bazată pe aspecte este o tehnică puternică folosită pentru a înțelege și evalua opiniile clienților despre anumite aspecte sau caracteristici ale unui produs sau serviciu.

De exemplu, dacă o companie vinde telefoane mobile, poate utiliza acest tip de analiză pentru orice aspect al unui smartphone, cum ar fi calitatea ecranului, RAM, procesor etc. Poate ajuta afacerea să înțeleagă cum se simt clienții cu privire la caracteristicile sau specificațiile specifice. a oricărui telefon mobil.

Analiza sentimentelor bazată pe intenție

Așa cum sugerează și numele, analiza sentimentelor bazată pe intenții este unul dintre tipurile de analiză a sentimentelor care se concentrează pe adevăratele intenții ale feedback-ului clienților. Depășește analiza tradițională a sentimentelor. În timp ce analiza sentimentelor se concentrează pe înțelegerea dacă o bucată de text exprimă emoții pozitive, negative sau neutre, analiza sentimentelor bazată pe intenții cercetează mai profund și descoperă intențiile din spatele acestor emoții. Scopul este să determine cum se simte cineva și de ce se simte așa.

De exemplu, imaginați-vă că un client a postat o recenzie pe un site de comerț electronic spunând că este foarte nemulțumit de produsul său! La început, pare un sentiment negativ. Cu toate acestea, analiza sentimentului bazată pe intenție poate merge mai departe și poate determina dacă este nemulțumit de un produs defect, probleme de livrare sau serviciul clienți prost. Odată ce compania a obținut informații prin aceste tipuri de algoritmi de analiză a sentimentelor, ea poate lua decizia potrivită pentru a-și îmbunătăți produsul sau serviciile.

Analiză fină a sentimentelor

Este unul dintre cele mai simple și mai utilizate tipuri de analiză a sentimentelor pentru a înțelege sentimentele clientului. Analiza detaliată a sentimentelor ajută companiile să evalueze evaluările și recenziile oferite de clienți.

Companiile pot folosi categorii predefinite, cum ar fi foarte pozitiv, pozitiv, neutru, slab sau foarte slab, în ​​timp ce analizează sentimentele. În plus, ei folosesc o scală de evaluare pentru a măsura feedback-ul de la clienți.

De exemplu, multe companii oferă clienților să-și evalueze experiența de cumpărături sau servicii pentru clienți de la scara 1 la 5 sau de la 1 la 10. De la 10 fiind foarte pozitiv și 1 fiind foarte slab.

Detectarea emoțiilor

Acest tip de analiză a sentimentelor se concentrează pe identificarea și clasificarea emoțiilor specifice exprimate în date textuale. Analizând limbajul folosit și contextul care îl înconjoară, aceste tipuri de sentimente pot determina dacă un text transmite fericire, tristețe, furie, frică și multe alte emoții.

De exemplu, dacă o persoană scrie, sunt atât de încântat de vacanța mea viitoare! Instrumentul de analiză a sentimentelor de detectare a emoțiilor ar identifica cu exactitate entuziasmul și sentimentul pozitiv al acelei persoane.

De ce este importantă analiza sentimentelor?

Analiza sentimentelor sau minarea opiniei este un instrument important pentru business intelligence care ajută companiile să-și îmbunătățească produsele sau serviciile. Iată câteva dintre motivele pentru care analiza sentimentelor este importantă:

Perspective obiective

Analiza sentimentelor oferă companiilor informații obiective despre cum se simt clienții lor și despre tipurile de sentimente pe care le au despre produsele sau serviciile lor. Elimină părtinirea personală cu ajutorul AI și asigură rezultate consistente și obiective. Acest lucru este deosebit de important pentru luarea deciziilor bazate pe date.

Îmbunătățirea produselor și serviciilor

Analiza sentimentelor ajută companiile să-și îmbunătățească produsele și serviciile pe baza feedback-ului real al clienților. Atunci când identifică aspectele sau entitățile specifice pe care clienții le simt (sentimente pozitive sau negative), companiile pot prioritiza zonele de îmbunătățire. Acest feedback este de neprețuit pentru dezvoltarea produsului și îmbunătățirea calității.pr

Informații în timp real

Analiza sentimentelor permite companiilor să monitorizeze și să răspundă la sentimentele clienților pe măsură ce acestea evoluează. Specialiștii în marketing pot configura software-ul pentru a furniza alerte atunci când sunt detectate sentimente negative pentru anumite cuvinte cheie sau subiecte, permițând răspunsuri rapide la crize sau tendințe ale pieței.

Avantaj competitiv

Înțelegerea sentimentului clienților oferă un avantaj competitiv uriaș. Permite companiilor să se adapteze rapid la schimbarea preferințelor clienților și dinamicii pieței. Afacerile care pot răspunde preocupărilor clienților și pot furniza produse sau servicii aliniate cu sentimentul clienților au șanse mai mari să reușească pe piață.

Implicarea clienților

Unul dintre avantajele majore ale utilizării analizei sentimentelor este că ajută la înțelegerea sentimentelor clienților și permite o implicare mai eficientă. Companiile pot ajunge la clienți, pot aborda preocupările acestora și pot transforma experiențele negative în unele pozitive, ceea ce îmbunătățește reținerea clienților.

Cum se efectuează o analiză a sentimentelor?

Până acum, am învățat despre analiza sentimentelor, tipurile de analiză a sentimentelor și importanța. Dar întrebarea este cum o poți realiza? Există câțiva pași obișnuiți pe care companiile îi folosesc pentru a efectua analiza.

• Colectarea datelor: primul pas este colectarea datelor. Puteți aduna un set de date care include date text, cum ar fi recenziile clienților, postările pe rețelele sociale și feedbackul clienților.
• Curățarea textului: acum, curățați și preprocesați datele de text eliminând zgomotul, cum ar fi caracterele speciale, numerele și semnele de punctuație. Evaluările și feedbackul clienților includ adesea informații inutile care vă pot afecta procesul de analiză. Acestea pot include:
  • Cuvinte oprite precum și, a, sau, cum, dar etc.
  • Punctuațiile precum virgule, puncte inutile, exclamative etc.
• Analiza datelor : În acest moment, puteți utiliza datele adunate și le puteți rula prin algoritmi de analiză a sentimentelor pentru a le analiza. Cea mai comună clasificare a analizei va fi negativă, pozitivă sau neutră, așa cum am afirmat mai devreme. Cu toate acestea, puteți săpa mai adânc pentru a identifica sentimente precum tristețe, furie, bucurie etc.
• Word Embedding: După ce ați analizat datele, trebuie să le faceți ușor de înțeles pentru modelele de învățare automată. Trebuie să convertiți datele sau expresiile text în vectori. Acest pas este făcut practic de profesioniști, cum ar fi oamenii de știință de date sau analiștii de date.
• Testare și instruire: Odată ce datele dvs. sunt complet pregătite, echipa de știință a datelor vă va instrui și testa modelul dvs. de învățare automată. Ei vă vor împărți datele în două părți pentru aceasta - instruire și testare. Când modelul tău poate face predicții bune despre analiză, îl poți folosi pentru a-ți da seama de sentimentele.

Care sunt provocările analizei sentimentelor?

În ciuda progreselor uriașe în AI și ML, ei sunt încă mult în urmă în ceea ce privește înțelegerea nevoilor umane. Există multe provocări cu care se confruntă învățarea automată, unele dintre ele sunt următoarele:

Detectarea sarcasmului

Uneori, detectarea sarcasmului este extrem de dificilă pentru ML în timp ce analizează sentimentele unui client. De exemplu, citiți această recenzie - Da, grozav! Acum trebuie să călătoresc 2 mile ca să-mi iau coletul.

Ce presupune recenzia? Clientul a folosit sarcasm aici și nu este mulțumit de livrare. Cu excepția cazului în care ML înțelege pe deplin scenariul, acesta poate fi semnalat ca un comentariu pozitiv.

Detectarea negației

Dacă o propoziție include nu, nici, non-, un-, dis- etc. înseamnă pur și simplu că sentimentul general este pozitiv. De exemplu, acest produs nu este în niciun dezavantaj! Algoritmul poate clasifica această afirmație ca fiind negativă, dar este de fapt un feedback pozitiv pentru produs.

Deci, tipurile actuale de algoritm de analiză a sentimentelor ar putea să nu fie pe deplin capabile să clasifice negația în analiza sentimentului.

Utilizări ale emoji

Potrivit Market Drive, peste 70% dintre oameni folosesc acum emoji-uri în timp ce scriu orice text. După cum știm, analiza sentimentelor funcționează cu text scris, nu poate înțelege pe deplin contextul unei propoziții.

De exemplu, am lacrimi în ochi. Această propoziție sugerează că utilizatorul sugerează lacrimi în timp ce râde. Cu toate acestea, ML va citi doar propoziția și va ignora emoji-ul, care poate interpreta greșit propoziția.

Multi-polaritate

Această situație apare dacă există mai multe sentimente într-o propoziție. De exemplu, telefonul este fără îndoială uimitor, dar culoarea nu este impresionantă.

Devine greu pentru instrument să interpreteze corect sentimentul. Va trebui să utilizați analiza sentimentelor bazată pe aspecte pentru a-i extrage pe deplin emoția.

Recomandări cheie

Analiza sentimentelor este o modalitate uimitoare de a determina care este feedback-ul unui client. Deci, pe măsură ce suntem pe cale să încheiem subiectul nostru, mai jos sunt câteva dintre punctele cheie de luat în considerare:

• Analiza sentimentelor folosește ML și NLP pentru a evalua tonul emoțional al textului digital.
• Există patru tipuri principale de analiză a sentimentelor: bazată pe aspect, bazată pe intenție, cu granulație fină și detectarea emoțiilor.
• Analiza sentimentelor ajută la îmbunătățirea produselor și serviciilor prin identificarea zonelor de îmbunătățire pe baza feedback-ului clienților.
• Analiza sentimentelor facilitează o implicare mai personalizată a clienților, deoarece companiile pot contacta pentru a răspunde preocupărilor și pot transforma experiențele negative în unele pozitive, îmbunătățind astfel retenția clienților.
• Pentru a efectua analiza sentimentelor, companiile urmează pași cheie, inclusiv colectarea datelor, curățarea textului, analiza datelor folosind algoritmi de analiză a sentimentelor, încorporarea cuvintelor și testarea și antrenamentul modelelor de învățare automată.
• Provocările în analiza sentimentelor includ dificultăți în detectarea sarcasmului, detectarea negației, interpretarea utilizării emoji-urilor și gestionarea multipolarității în propoziții, ceea ce poate afecta acuratețea clasificării sentimentelor.

Întrebări frecvente