情感分析的类型及其使用场合

假设您正在滚动 Instagram feed，并且看到了您最近正在搜索的产品广告。 或者，您是否想知道 Netflix 或 YouTube 等公司如何准确知道哪些内容最适合您的喜好？ 通过情感分析的力量，这一切皆有可能！

因此，在这篇博客中，我们将了解当今可用的不同类型的情感分析方法，并了解为什么情感分析很重要。 我们还将发现企业执行这些任务的许多令人兴奋的方式。

什么是情感分析？

情感分析是指使用 ML（机器学习）和 NLP（自然语言处理）来检查数字文本，以识别任何文本中的主观信息。 它有助于确定信息的基调，例如是消极、积极还是中立。 这种类型的情感文本分析也称为意见挖掘。

了解各种类型的情感分析并根据您的需求探索哪种是最好的也很重要。

情感分析的类型

有不同类型的情感分析技术可用于理解和分析不同背景下的人类情感。 这些都是：

• 基于方面的情感分析。
• 基于意图的情感分析。
• 细粒度的情感分析，以及
• 情绪检测。

现在，让我们仔细看看所有这些类型，以清楚地了解这些类型到底是什么：-

基于方面的情感分析

基于方面的情感分析是一种强大的技术，用于理解和评估客户对产品或服务的特定方面或功能的意见。

例如，如果一家公司销售手机，他们可以对智能手机的任何方面使用这种类型的分析，例如屏幕质量、RAM、处理器等。它可以帮助企业了解客户对特定功能或规格的感受任何手机的。

基于意图的情感分析

顾名思义，基于意图的情感分析是关注客户反馈的真实意图的情感分析类型之一。 它超越了传统的情感分析。 情感分析侧重于理解一段文本是否表达积极、消极或中性的情感，而基于意图的情感分析则更深入地挖掘并揭示这些情感背后的意图。 它的目的是确定某人的感受以及他们为什么有这种感觉。

例如，假设一位客户在电子商务网站上发表评论说他对他们的产品非常不满意！ 乍一看，这似乎是一种消极情绪。 然而，基于意图的情绪分析可以更进一步，确定他是否对有缺陷的产品、交付问题或糟糕的客户服务感到不满意。 一旦公司通过这些类型的情感分析算法获得了见解，他们就可以做出正确的决定来增强他们的产品或服务。

细粒度情感分析

它是了解客户情绪最简单且使用最广泛的情绪分析类型之一。 细粒度的情绪分析可帮助企业评估客户提供的评级和评论。

企业在分析情绪时可以使用预定义的类别，例如非常积极、积极、中立、差或非常差。 此外，他们使用评级量表来衡量客户的反馈。

例如，许多公司为客户提供从 1 到 5 或 1 到 10 的等级来评价他们的购物体验或客户服务。10 表示非常积极，1 表示非常差。

情绪检测

这种类型的情感分析侧重于识别和分类文本数据中表达的特定情感。 通过分析所使用的语言及其周围的上下文，这些情绪类型可以确定文本是否传达了快乐、悲伤、愤怒、恐惧和许多其他情绪。

例如，如果一个人写道，我对即将到来的假期感到非常兴奋！ 情绪检测情绪分析工具可以准确识别该人的兴奋程度和积极情绪。

为什么情绪分析很重要？

情感分析或意见挖掘是商业智能的重要工具，可以帮助公司增强其产品或服务。 以下是情绪分析如此重要的一些原因：

客观的见解

情绪分析为企业提供有关客户感受以及他们对其产品或服务的情绪类型的客观见解。 它借助人工智能消除个人偏见，确保结果一致、客观。 这对于制定数据驱动的决策尤其重要。

产品和服务改进

情绪分析可帮助公司根据真实的客户反馈改进其产品和服务。 当他们确定客户感受到的具体方面或实体（积极或消极情绪）时，企业可以优先考虑需要改进的领域。 这种反馈对于产品开发和质量提高非常宝贵。pr

实时洞察

情绪分析使企业能够随着客户情绪的变化进行监控和响应。 营销人员可以将软件配置为在检测到特定关键字或主题的负面情绪时发出警报，从而能够快速响应危机或市场趋势。

竞争优势

了解客户情绪可以提供巨大的竞争优势。 它使公司能够快速适应不断变化的客户偏好和市场动态。 能够解决客户担忧并提供符合客户情绪的产品或服务的企业更有可能在市场上取得成功。

客户参与

使用情绪分析的主要优点之一是它有助于了解客户情绪并实现更有效的参与。 公司可以接触客户，解决他们的担忧，并将负面体验转化为积极体验，从而提高客户保留率。

如何进行情感分析？

到目前为止，我们已经了解了情感分析、情感分析的类型和重要性。 但问题是你如何执行它？ 企业使用一些常见的步骤来进行分析。

• 数据收集：第一步是收集数据。 您可以收集包含文本数据的数据集，例如客户评论、社交媒体帖子和客户反馈。
• 文本清理：现在，通过消除噪音（例如特殊字符、数字和标点符号）来清理和预处理文本数据。 客户评论和反馈通常包含可能影响您的分析过程的不必要信息。 这些可以包括：
  • 停用词如 and、a、or、how、but 等。
  • 标点符号，如逗号、不必要的句号、感叹号等。
• 数据分析：此时，您可以使用收集到的数据并通过情感分析算法对其进行分析。 正如我们之前所说，最常见的分析分类是负面、正面或中立。 然而，你可以更深入地挖掘来识别悲伤、愤怒、快乐等情绪。
• 词嵌入：分析数据后，必须使其易于机器学习模型理解。 您必须将文本数据或短语转换为向量。 这一步基本上是由数据科学家或数据分析师等专业人士完成的。
• 测试和培训：一旦您的数据准备就绪，数据科学团队将培训和测试您的机器学习模型。 为此，他们会将您的数据分为两部分：训练和测试。 当您的模型可以对分析做出良好的预测时，您可以使用它来弄清楚情绪。

情感分析面临哪些挑战？

尽管人工智能和机器学习取得了巨大进步，但它们在理解人类需求方面仍然落后。 机器学习面临许多挑战，其中一些挑战如下：

讽刺检测

有时，机器学习在分析客户情绪时检测讽刺是极其困难的。 例如，阅读这篇评论 -是的，太棒了！ 现在我必须行驶 2 英里才能拿到我的包裹。

审查意味着什么？ 客户在这里使用了讽刺，他对交货不满意。 除非 ML 完全理解该场景，否则它可能会被标记为积极评论。

否定检测

如果一个句子包含“not”、“no-”、“non-”、“un-”、“dis-”等，则仅表示整体情绪是积极的。 比如这款产品就没有任何劣势！ 算法可能会将这种说法归类为负面反馈，但实际上对产品来说是正面反馈。

因此，当前的情感分析算法类型可能无法完全能够对情感分析中的否定进行分类。

表情符号的用途

据 Market Drive 称，现在有超过 70% 的人在书写任何文字时使用表情符号。 众所周知，情感分析适用于书面文本，它无法完全理解句子的上下文。

比如，我的眼里含着泪水。 这句话表明用户在笑的同时暗示着泪水。 然而，机器学习只会读取句子而忽略表情符号，这可能会完全误解句子。

多极性

如果句子中存在多个情绪，就会出现这种情况。 例如，这款手机无疑令人惊叹，但颜色并不令人印象深刻。

该工具很难正确解释情绪。 您必须使用基于方面的情感分析来充分提取其情感。

要点

情绪分析是确定客户反馈的一种奇妙方法。 因此，当我们即将结束我们的主题时，以下是需要考虑的一些关键点：

• 情感分析使用 ML 和 NLP 来评估数字文本的情感基调。
• 情感分析主要有四种类型：基于方面、基于意图、细粒度和情感检测。
• 情绪分析根据客户反馈确定需要改进的领域，有助于改进产品和服务。
• 情绪分析有助于更加个性化的客户参与，因为公司可以解决问题并将负面体验转化为正面体验，从而提高客户保留率。
• 为了执行情感分析，企业需要遵循关键步骤，包括数据收集、文本清理、使用情感分析算法进行数据分析、词嵌入以及测试和训练机器学习模型。
• 情感分析面临的挑战包括讽刺检测、否定检测、解释表情符号的使用以及处理句子中的多极性方面的困难，这可能会影响情感分类的准确性。

常见问题解答