情感分析的類型及其使用場合

假設您正在滾動 Instagram feed，並且看到了您最近正在搜尋的產品廣告。 或者，您想知道 Netflix 或 YouTube 等公司如何準確知道哪些內容最適合您的喜好？ 透過情感分析的力量，這一切都有可能！

因此，在這篇部落格中，我們將了解當今可用的不同類型的情緒分析方法，並了解為什麼情緒分析很重要。 我們還將發現企業執行這些任務的許多令人興奮的方式。

什麼是情感分析？

情緒分析是指使用 ML（機器學習）和 NLP（自然語言處理）來檢查數位文本，以識別任何文本中的主觀資訊。 它有助於確定訊息的基調，例如是消極、積極還是中立。 這種類型的情緒文本分析也稱為意見挖掘。

了解各種類型的情緒分析並根據您的需求探索哪種是最好的也很重要。

情緒分析的類型

有不同類型的情緒分析技術可用於理解和分析不同背景下的人類情緒。 這些都是：

• 基於方面的情感分析。
• 基於意圖的情感分析。
• 細粒度的情感分析，以及
• 情緒偵測。

現在，讓我們仔細看看所有這些類型，以清楚地了解這些類型到底是什麼：-

基於方面的情緒分析

基於方面的情緒分析是一種強大的技術，用於理解和評估客戶對產品或服務的特定方面或功能的意見。

例如，如果一家公司銷售手機，他們可以對智慧型手機的任何方面使用這種類型的分析，例如螢幕品質、RAM、處理器等。它可以幫助企業了解客戶對特定功能或規格的感受任何手機的。

基於意圖的情緒分析

顧名思義，基於意圖的情緒分析是專注於顧客回饋的真實意圖的情緒分析類型之一。 它超越了傳統的情感分析。 情感分析著重於理解一段文本是否表達正面、負面或中性的情感，而基於意圖的情感分析則更深入地挖掘並揭示這些情感背後的意圖。 它的目的是確定某人的感受以及為什麼他們有這種感覺。

例如，假設一位客戶在電子商務網站上發表評論說他對他們的產品非常不滿意！ 乍一看，這似乎是一種消極情緒。 然而，基於意圖的情緒分析可以更進一步，確定他是否對有缺陷的產品、交付問題或糟糕的客戶服務感到不滿。 一旦公司透過這些類型的情緒分析演算法獲得了見解，他們就可以做出正確的決定來增強他們的產品或服務。

細粒度情感分析

它是了解客戶情緒最簡單且使用最廣泛的情緒分析類型之一。 細粒度的情緒分析可協助企業評估客戶提供的評分和評論。

企業在分析情緒時可以使用預先定義的類別，例如非常積極、積極、中立、差或非常差。 此外，他們使用評級量表來衡量客戶的回饋。

例如，許多公司為客戶提供從 1 到 5 或 1 到 10 的等級來評價他們的購物體驗或客戶服務。10 表示非常積極，1 表示非常差。

情緒偵測

這種類型的情緒分析著重於識別和分類文字資料中表達的特定情緒。 透過分析所使用的語言及其周圍的上下文，這些情緒類型可以確定文本是否傳達了快樂、悲傷、憤怒、恐懼和許多其他情緒。

例如，如果一個人寫道，我對即將到來的假期感到非常興奮！ 情緒偵測情緒分析工具可以準確地辨識該人的興奮程度和正向情緒。

為什麼情緒分析很重要？

情感分析或意見挖掘是商業智慧的重要工具，可以幫助公司增強其產品或服務。 以下是情緒分析如此重要的一些原因：

客觀的見解

情緒分析為企業提供有關客戶感受以及對其產品或服務的情緒類型的客觀見解。 它藉助人工智慧消除個人偏見，確保結果一致、客觀。 這對於制定數據驅動的決策尤其重要。

產品和服務改進

情緒分析可幫助公司根據真實的客戶回饋來改善其產品和服務。 當他們確定客戶感受到的具體方面或實體（正面或負面情緒）時，企業可以優先考慮需要改進的領域。 這種回饋對於產品開發和品質提高非常寶貴。pr

即時洞察

情緒分析使企業能夠隨著客戶情緒的變化進行監控和回應。 行銷人員可以將軟體配置為在檢測到特定關鍵字或主題的負面情緒時發出警報，從而能夠快速回應危機或市場趨勢。

競爭優勢

了解客戶情緒可以提供巨大的競爭優勢。 它使公司能夠快速適應不斷變化的客戶偏好和市場動態。 能夠解決客戶擔憂並提供符合客戶情緒的產品或服務的企業更有可能在市場上取得成功。

客戶參與

使用情緒分析的主要優點之一是它有助於了解客戶情緒並實現更有效的參與。 公司可以接觸客戶，解決他們的擔憂，並將負面體驗轉化為正面體驗，從而提高客戶保留率。

如何進行情感分析？

到目前為止，我們已經了解了情緒分析、情緒分析的類型和重要性。 但問題是你如何執行它？ 企業使用一些常見的步驟來進行分析。

• 資料收集：第一步是收集資料。 您可以收集包含文字資料的資料集，例如客戶評論、社群媒體貼文和客戶回饋。
• 文字清理：現在，透過消除噪音（例如特殊字元、數字和標點符號）來清理和預處理文字資料。 客戶評論和回饋通常包含可能影響您的分析過程的不必要資訊。 這些可以包括：
  • 停用詞如 and、a、or、how、but 等。
  • 標點符號，如逗號、不必要的句點、驚嘆號等。
• 數據分析：此時，您可以使用收集到的數據並透過情緒分析演算法對其進行分析。 正如我們之前所說，最常見的分析分類是負面、正面或中立。 然而，你可以更深入地挖掘來辨識悲傷、憤怒、快樂等情緒。
• 詞嵌入：分析資料後，必須使其易於機器學習模型理解。 您必須將文字資料或短語轉換為向量。 這一步基本上是由資料科學家或資料分析師等專業人士完成的。
• 測試和培訓：一旦您的資料準備就緒，資料科學團隊將培訓和測試您的機器學習模型。 為此，他們會將您的資料分為兩部分：訓練和測試。 當您的模型可以對分析做出良好的預測時，您可以使用它來弄清楚情緒。

情緒分析面臨哪些挑戰？

儘管人工智慧和機器學習取得了巨大進步，但它們在理解人類需求方面仍然落後。 機器學習面臨許多挑戰，其中一些挑戰如下：

諷刺檢測

有時，機器學習在分析客戶情緒時檢測諷刺是極其困難的。 例如，閱讀這篇評論 -是的，太棒了！ 現在我必須行駛 2 英里才能拿到我的包裹。

審查意味著什麼？ 客戶在這裡使用了諷刺，他對交貨不滿意。 除非 ML 完全理解該場景，否則它可能會被標記為積極評論。

否定檢測

如果一個句子包含「not」、「no-」、「non-」、「un-」、「dis-」等，則僅表示整體情緒是正面的。 例如這款產品就沒有任何劣勢！ 演算法可能會將這種說法歸類為負面回饋，但實際上對產品來說是正面回饋。

因此，目前的情感分析演算法類型可能無法完全能夠對情感分析中的否定進行分類。

表情符號的用途

據 Market Drive 稱，現在有超過 70% 的人在書寫任何文字時使用表情符號。 眾所周知，情緒分析適用於書面文本，它無法完全理解句子的上下文。

例如，我的眼裡含著淚水。 這句話顯示用戶在笑的同時暗示著淚水。 然而，機器學習只會讀取句子而忽略表情符號，這可能會完全誤解句子。

多極性

如果句子中存在多個情緒，就會出現這種情況。 例如，這款手機無疑令人驚嘆，但顏色並不令人印象深刻。

該工具很難正確解釋情緒。 您必須使用基於方面的情緒分析來充分提取其情緒。

重點

情緒分析是確定客戶回饋的一種奇妙方法。 因此，當我們即將結束我們的主題時，以下是一些需要考慮的關鍵點：

• 情緒分析使用 ML 和 NLP 來評估數位文本的情緒基調。
• 情感分析主要有四種：基於面向、基於意圖、細粒度和情感檢測。
• 情緒分析根據客戶回饋確定需要改進的領域，有助於改進產品和服務。
• 情緒分析有助於更個人化的客戶參與，因為公司可以解決問題並將負面體驗轉化為正面體驗，從而提高客戶保留率。
• 為了執行情感分析，企業需要遵循關鍵步驟，包括資料收集、文字清理、使用情緒分析演算法進行資料分析、字詞嵌入以及測試和訓練機器學習模型。
• 情緒分析的挑戰包括諷刺檢測、否定檢測、解釋表情符號的使用以及處理句子中的多極性方面的困難，這可能會影響情緒分類的準確性。

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