Виды анализа настроений и где его использовать

Предположим, вы просматриваете ленту Instagram и наткнулись на рекламу продукта, которую недавно искали. Или вы когда-нибудь задумывались, как такие компании, как Netflix или YouTube, точно знают, какой контент лучше всего соответствует вашим предпочтениям? Все это возможно благодаря силе анализа настроений!

Итак, в этом блоге мы рассмотрим различные типы методов анализа настроений, доступные сегодня, и поймем, почему анализ настроений важен. Мы также обнаружим некоторые из многих интересных способов, которыми компании их реализуют.

Что такое анализ настроений?

Анализ настроений относится к изучению цифрового текста, в котором используются как МО (машинное обучение), так и НЛП (процесс естественного языка) для выявления субъективной информации из любого текста. Это помогает определить тон сообщения, например, является ли оно отрицательным, положительным или нейтральным. Этот тип анализа настроений текста также известен как анализ мнений.

Также важно понимать различные типы анализа настроений и выбирать, какой из них лучше всего соответствует вашим потребностям.

Виды анализа настроений

Существуют различные типы методов анализа настроений, которые используются для понимания и анализа человеческих эмоций в различных контекстах. Это:

• Аспектный анализ настроений.
• Анализ настроений на основе намерений.
• Детальный анализ настроений и
• Обнаружение эмоций.

Теперь давайте более подробно рассмотрим их все, чтобы четко понять, что именно представляют собой эти типы:

Аспектный анализ настроений

Аспектный анализ настроений — это мощный метод, используемый для понимания и оценки мнения клиентов о конкретных аспектах или особенностях продукта или услуги.

Например, если компания продает мобильные телефоны, она может использовать этот тип анализа для любого аспекта смартфона, например, качества экрана, оперативной памяти, процессора и т. д. Это может помочь бизнесу понять, как клиенты относятся к конкретным функциям или характеристикам. любого мобильного телефона.

Анализ настроений на основе намерений

Как следует из названия, анализ настроений на основе намерений — это один из типов анализа настроений, который фокусируется на истинных намерениях отзывов клиентов. Это выходит за рамки традиционного анализа настроений. В то время как анализ настроений фокусируется на понимании того, выражает ли фрагмент текста положительные, отрицательные или нейтральные эмоции, анализ настроений, основанный на намерениях, копает глубже и раскрывает намерения, стоящие за этими эмоциями. Его цель – определить, что человек чувствует и почему он так себя чувствует.

Например, представьте, что клиент разместил отзыв на веб-сайте электронной коммерции, в котором говорится, что он очень недоволен их продуктом! На первый взгляд это выглядит как негативное настроение. Однако анализ настроений на основе намерений может пойти дальше и определить, недоволен ли он дефектным продуктом, проблемами с доставкой или плохим обслуживанием клиентов. Как только компания получит представление о таких алгоритмах анализа настроений, она сможет принять правильное решение по улучшению своего продукта или услуги.

Детальный анализ настроений

Это один из самых простых и наиболее широко используемых типов анализа настроений для понимания настроений клиентов. Детальный анализ настроений помогает компаниям оценить рейтинги и отзывы, предоставленные клиентами.

При анализе настроений компании могут использовать заранее определенные категории, такие как «очень позитивно», «позитивно», «нейтрально», «плохо» или «очень плохо». Кроме того, они используют рейтинговую шкалу для измерения отзывов клиентов.

Например, многие компании предлагают клиентам оценить свои впечатления от покупок или обслуживание клиентов по шкале от 1 до 5 или от 1 до 10. От 10 — очень положительно, до 1 — очень плохо.

Обнаружение эмоций

Этот тип анализа настроений фокусируется на выявлении и классификации конкретных эмоций, выраженных в текстовых данных. Анализируя используемый язык и окружающий его контекст, эти типы настроений могут определить, передает ли текст счастье, печаль, гнев, страх и многие другие эмоции.

Например, если человек пишет, я так рад предстоящему отпуску! Инструмент анализа настроений по обнаружению эмоций точно определит волнение и позитивные настроения этого человека.

Почему важен анализ настроений?

Анализ настроений или сбор мнений — это важный инструмент бизнес-аналитики, который помогает компаниям улучшать свои продукты или услуги. Вот некоторые из причин, почему анализ настроений важен:

Объективная информация

Анализ настроений дает компаниям объективную информацию о том, что чувствуют их клиенты и какие настроения они испытывают в отношении своих продуктов или услуг. Это устраняет личную предвзятость с помощью ИИ и обеспечивает последовательные и объективные результаты. Это особенно важно для принятия решений на основе данных.

Улучшение продуктов и услуг

Анализ настроений помогает компаниям улучшать свои продукты и услуги на основе реальных отзывов клиентов. Когда они определяют конкретные аспекты или сущности, которые чувствуют клиенты (положительные или отрицательные настроения), предприятия могут определить приоритетные области для улучшения. Эта обратная связь неоценима для разработки продукта и повышения качества.pr

Аналитика в реальном времени

Анализ настроений позволяет компаниям отслеживать и реагировать на настроения клиентов по мере их развития. Маркетологи могут настроить программное обеспечение таким образом, чтобы оно выдавало оповещения при обнаружении негативных настроений по определенным ключевым словам или темам, что позволяет быстро реагировать на кризисы или рыночные тенденции.

Конкурентное преимущество

Понимание настроений клиентов дает огромное конкурентное преимущество. Это позволяет компаниям быстро адаптироваться к меняющимся предпочтениям клиентов и динамике рынка. Компании, которые могут решать проблемы клиентов и предоставлять продукты или услуги, соответствующие настроениям клиентов, с большей вероятностью добьются успеха на рынке.

Привлечения клиентов

Одним из основных преимуществ использования анализа настроений является то, что он помогает понять настроения клиентов и обеспечивает более эффективное взаимодействие. Компании могут обращаться к клиентам, решать их проблемы и превращать негативный опыт в позитивный, что улучшает удержание клиентов.

Как провести анализ настроений?

До сих пор мы узнали об анализе настроений, типах анализа настроений и важности. Но вопрос в том, как это осуществить? Есть несколько общих шагов, которые предприятия используют для проведения анализа.

• Сбор данных: Первым шагом является сбор данных. Вы можете собрать набор данных, включающий текстовые данные, такие как отзывы клиентов, публикации в социальных сетях и отзывы клиентов.
• Очистка текста. Теперь очистите и предварительно обработайте текстовые данные, удалив шум, например специальные символы, цифры и знаки препинания. Отзывы и отзывы клиентов часто содержат ненужную информацию, которая может повлиять на процесс анализа. Они могут включать в себя:
  • Стоп-слова типа «и», «а», «как», «но» и т. д.
  • Знаки пунктуации, такие как запятые, ненужные точки, восклицательные знаки и т. д.
• Анализ данных : на данный момент вы можете использовать собранные данные и пропускать их через алгоритмы анализа настроений для анализа. Как мы уже говорили ранее, наиболее распространенной классификацией анализа будет негативный, позитивный или нейтральный. Однако вы можете копнуть глубже, чтобы определить такие чувства, как печаль, гнев, радость и т. д.
• Встраивание слов. После анализа данных необходимо сделать их понятными для моделей машинного обучения. Вам необходимо преобразовать текстовые данные или фразы в векторы. Этот шаг в основном выполняется такими профессионалами, как специалисты по данным или аналитики данных.
• Тестирование и обучение. Как только ваши данные будут полностью подготовлены, команда по анализу данных обучит и протестирует вашу модель машинного обучения. Для этого они разделят ваши данные на две части: обучение и тестирование. Когда ваша модель может делать хорошие прогнозы относительно анализа, вы можете использовать ее для выяснения настроений.

Каковы проблемы анализа настроений?

Несмотря на огромные достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения, они все еще сильно отстают в понимании человеческих потребностей. Машинное обучение сталкивается с множеством проблем, вот некоторые из них:

Обнаружение сарказма

Иногда ML при анализе настроений клиента чрезвычайно сложно обнаружить сарказм. Например, прочитайте этот обзор — Да, здорово! Теперь мне нужно проехать 2 мили, чтобы получить посылку.

Что подразумевает обзор? Заказчик тут употребил сарказм, и доставкой он недоволен. Если ML полностью не понимает сценарий, это может быть помечено как положительный комментарий.

Обнаружение отрицания

Если предложение включает в себя «нет», «ни», «не-», «не-», «дис-» и т. д., это просто означает, что общее настроение положительное. Например, этот продукт не имеет никаких недостатков! Алгоритм может классифицировать это утверждение как отрицательное, но на самом деле это положительный отзыв о продукте.

Таким образом, текущие типы алгоритмов анализа настроений могут быть не полностью способны классифицировать отрицание в анализе настроений.

Использование эмодзи

По данным Market Drive, более 70% людей сейчас используют смайлы при написании любого текста. Как мы знаем, анализ настроений работает с письменным текстом, но не может полностью понять контекст предложения.

Например, у меня на глазах слезы. Это предложение предполагает, что пользователь подразумевает слезы во время смеха. Однако ML будет только читать предложение и игнорировать смайлы, которые могут совершенно неверно истолковать предложение.

Многополярность

Такая ситуация возникает, если в предложении присутствует более одного настроения. Например, телефон, без сомнения, потрясающий, но цвет не впечатляет.

Инструменту становится трудно правильно интерпретировать настроение. Вам придется использовать анализ настроений на основе аспектов, чтобы полностью извлечь эмоции.

Ключевые выводы

Анализ настроений — отличный способ определить отзывы клиентов. Итак, когда мы подходим к завершению нашей темы, ниже приведены некоторые ключевые моменты, которые следует учитывать:

• Анализ настроений использует машинное обучение и НЛП для оценки эмоционального тона цифрового текста.
• Существует четыре основных типа анализа настроений: на основе аспектов, на основе намерений, детальный и обнаружение эмоций.
• Анализ настроений помогает улучшить продукты и услуги, выявляя области для улучшения на основе отзывов клиентов.
• Анализ настроений способствует более персонализированному взаимодействию с клиентами, поскольку компании могут решать проблемы и превращать негативный опыт в позитивный, тем самым улучшая удержание клиентов.
• Для проведения анализа настроений компании выполняют ключевые шаги, включая сбор данных, очистку текста, анализ данных с использованием алгоритмов анализа настроений, встраивание слов, а также тестирование и обучение моделей машинного обучения.
• Проблемы анализа настроений включают трудности в обнаружении сарказма, обнаружении отрицания, интерпретации использования смайлов и обработке многополярности в предложениях, что может повлиять на точность классификации настроений.

Часто задаваемые вопросы