Analiza sentimenta omogućuje vam analizu osjećaja iza određenog dijela teksta. U ovom ćemo članku pogledati kako to funkcionira, zajedno s nekoliko praktičnih primjena.

Što je analiza osjećaja?

Analiza sentimenta je tehnika pomoću koje možete analizirati dio teksta kako biste utvrdili osjećaje koji stoje iza njega. Da bi se to postiglo kombinira se strojno učenje i obrada prirodnog jezika (NLP).

Koristeći osnovnu analizu raspoloženja, program može razumjeti je li osjećaj iza dijela teksta pozitivan, negativan ili neutralan.

To je moćna tehnika u umjetnoj inteligenciji koja ima važne poslovne primjene.

Na primjer, analizu osjećaja možete koristiti za analizu povratnih informacija kupaca. Nakon prikupljanja tih povratnih informacija putem različitih medija poput Twittera i Facebooka, možete pokrenuti algoritme analize raspoloženja na tim isječcima teksta kako biste razumjeli stav svojih kupaca prema vašem proizvodu.

Kako funkcionira analiza osjećaja

Najjednostavnija primjena analize osjećaja je upotreba popisa riječi s bodovima.

Na primjer, AFINN je popis riječi s bodovima između minus pet i plus pet. Možete podijeliti dio teksta na pojedinačne riječi i usporediti ih s popisom riječi kako biste dobili konačnu ocjenu osjećaja.

Recimo da smo imali frazu: "Volimmačke, ali na njih sam alergična ".

Na popisu riječi AFINN možete pronaći dvije riječi, "ljubav" i "alergična" s njihovim ocjenama +3 i -2. Možete zanemariti ostatak riječi (opet, ovo je vrlo osnovna analiza osjećaja).

Kombinacijom ove dvije dobivate ukupan rezultat +1. Stoga ovu rečenicu možete klasificirati kao blago pozitivnu.

Danas se u industriji koriste složene primjene analize osjećaja. Ti algoritmi mogu vam pružiti točne rezultate za duge dijelove teksta. Osim toga, imamo modele učenja za pojačanje koji se s vremenom poboljšavaju.

Za složene modele možete koristiti kombinaciju NLP-a i algoritama strojnog učenja. Postoje tri glavne vrste algoritama koji se koriste u analizi sentimenta. Pogledajmo ih.

Automatizirani sustavi

Automatski pristupi analizi osjećaja oslanjaju se na modele strojnog učenja poput klasterizacije.

Dugi dijelovi teksta unose se u klasifikator i on rezultate daje negativnim, neutralnim ili pozitivnim. Automatski sustavi sastoje se od dva osnovna procesa, koja ćemo sada razmotriti.

Sustavi temeljeni na pravilima

Za razliku od automatiziranih modela, pristupi temeljeni na pravilima ovise o prilagođenim pravilima za klasifikaciju podataka. Popularne tehnike uključuju tokenizaciju, raščlanjivanje, rezanje korijena i nekoliko drugih. Primjer koji smo ranije pogledali možete smatrati pristupom koji se temelji na pravilima.

Dobra stvar kod sustava koji se temelje na pravilima je mogućnost njihove prilagodbe. Ti se algoritmi mogu prilagoditi na temelju konteksta razvijanjem pametnijih pravila.

Samo imajte na umu da ćete morati redovito održavati ove vrste modela temeljenih na pravilima kako biste osigurali dosljedne i poboljšane rezultate.

Hibridni sustavi

Hibridne tehnike su najsuvremeniji, najučinkovitiji i široko korišten pristup analizi osjećaja. Dobro dizajnirani hibridni sustavi mogu pružiti blagodati automatskih sustava i sustava koji se temelje na pravilima.

Hibridni modeli uživaju u moći strojnog učenja uz fleksibilnost prilagodbe. Primjer hibridnog modela bio bi samoobnavljajući popis riječi koji se temelji na Word2Vec. Možete pratiti ove popise riječi i ažurirati ih na temelju vaših poslovnih potreba.

Koristite slučajeve za analizu sentimenta

Analiziranje povratnih informacija kupaca

Analiza povratnih informacija kupaca najraširenija je primjena analize osjećaja. Izravne povratne informacije kupaca zlato su za tvrtke, posebno za startupe. Precizno ciljanje publike neophodno je za uspjeh bilo koje vrste poslovanja.

Dobro napravljeni algoritmi analize sentimenta mogu uhvatiti osnovni sentiment tržišta prema proizvodu.

Ovaj slučaj upotrebe možete proširiti i na manje pododjeljke, poput analize recenzija proizvoda na vašoj Amazon trgovini. Što je tvrtka više usmjerena na kupca, to bolja analiza osjećaja može biti od koristi.

Nadzor kampanje

Manipuliranje biračkim emocijama sada je stvarnost zahvaljujući skandalu Cambridge Analytica.

Sljedeći slučaj upotrebe analize osjećaja je mjera utjecaja. Uzimajući za primjer američke izbore 2016. godine, mnoge su ankete zaključile da će Donald Trump izgubiti.

Ali stručnjaci su primijetili da su ljudi općenito razočarani trenutnim sustavom. Svoje su tvrdnje potkrijepili snažnim dokazima analizom osjećaja.

Radio sam na alatu nazvanom Sentiment (Duh!) Koji je pratio američke izbore za vrijeme mog rada kao softverskog inženjera u mojoj bivšoj tvrtki. Primijetili smo trendove koji su ukazivali na to da je gospodin Trump stekao snažnu privlačnost kod birača.

To bi trebao biti dokaz da pravi podaci u kombinaciji s umjetnom inteligencijom mogu donijeti točne rezultate, čak i kada su u suprotnosti s popularnim mišljenjem.

Praćenje robne marke

Nadgledanje robne marke je još jedan sjajan slučaj za analizu raspoloženja. Tvrtke mogu koristiti analizu raspoloženja da provjere osjećaje društvene mreže oko svoje marke od svoje publike.

KFC je savršen primjer tvrtke koja koristi analizu raspoloženja za praćenje, izgradnju i poboljšanje svoje marke. KFC-ove kampanje na društvenim mrežama velik su faktor koji doprinosi njegovom uspjehu. Svoje marketinške kampanje kroje kako bi privukli mladu publiku i bili "prisutni" na društvenim mrežama.

Alati poput Brandwatch mogu vam reći hoće li nešto negativno u vezi s vašom markom postati virusno. Ostali brendovi koji koriste društvene medije za promicanje pozitivnog osjećaja brenda uključuju Amazon, Netflix i Dominoes.

Analiza tržišta dionica

Ako ste trgovac ili investitor, razumijete kakav utjecaj mogu imati vijesti na burzu. Kad god se dogodi velika priča, to će imati snažan pozitivan ili negativan utjecaj na tržište dionica.

Analiza raspoloženja moćan je alat za trgovce. Možete analizirati raspoloženje na tržištu prema dionicama u stvarnom vremenu, obično u nekoliko minuta. To vam može pomoći u planiranju dugih ili kratkih pozicija za određenu dionicu.

Nedavno je Moderna najavila završetak I. faze svojih kliničkih ispitivanja cjepiva COVID-19. Ova vijest rezultirala je snažnim rastom cijene dionica Moderne.

No, danas su dionice Moderne posrnule nakon što su izgubile patent. Koristeći analizu osjećaja, možete analizirati ove vrste vijesti u stvarnom vremenu i pomoću njih utjecati na vaše trgovačke odluke.

Nadzor usklađenosti

Usklađenost s propisima i zakoni mogu stvoriti ili slomiti velike organizacije. Ti su dokumenti o usklađenosti često skriveni na velikim web mjestima poput tijela za financijsko ponašanje.

Velike organizacije troše dobar dio svog proračuna na poštivanje propisa. U tim slučajevima tradicionalna analitika podataka ne može ponuditi cjelovito rješenje.

Alati poput ScrapingHub-a mogu pomoći u dohvaćanju dokumenata s ovih web stranica. No, tvrtke trebaju inteligentnu klasifikaciju kako bi pronašle pravi sadržaj među milijunima web stranica.

Analiza sentimenta može nadzor nad usklađenošću učiniti lakšim i isplativijim. Može vam pomoći u stvaranju mehanizama za označavanje, analizirati promjene tijekom vremena i pružiti nadzornu službu za vašu organizaciju 24/7

Zaključak

Analiza raspoloženja moćan je alat koji možete koristiti za rješavanje problema od utjecaja marke do praćenja tržišta. Novi alati izgrađeni su oko analize sentimenata kako bi pomogli poduzećima da postanu učinkovitija.

Usput, ako volite Grammarly, možete se zahvaliti analizi osjećaja.

Svidio vam se ovaj članak? Pridružite se mom biltenui svaki ponedjeljak dobivajte sažetak mojih članaka i videozapisa.