Шта је анализа расположења? Комплетан водич за почетнике

Анализа расположења вам омогућава да анализирате осећај иза датог дела текста. У овом чланку ћемо погледати како то функционише заједно са неколико практичних примена.

Шта је анализа расположења?

Анализа сентимента је техника помоћу које можете да анализирате део текста да бисте утврдили осећај који стоји иза њега. Комбинује машинско учење и обраду природног језика (НЛП) да би то постигао.

Користећи основну анализу расположења, програм може да разуме да ли је осећање иза дела текста позитивно, негативно или неутрално.

То је моћна техника у вештачкој интелигенцији која има важне пословне примене.

На пример, можете да користите анализу расположења за анализу повратних информација купаца. Након прикупљања тих повратних информација путем различитих медија као што су Твиттер и Фацебоок, можете покренути алгоритме анализе расположења на тим исечцима текста како бисте разумели став купаца према вашем производу.

Како функционише анализа расположења

Најједноставнија примена анализе сентимента је коришћење листе бодованих речи.

На пример, АФИНН је листа речи са бодовима између минус пет и плус пет. Можете да поделите део текста на појединачне речи и упоредите их са списком речи да бисте добили коначну оцену расположења.

Рецимо да смо имали фразу: „Волиммачке, али сам алергична на њих “.

На АФИНН-овој листи речи можете пронаћи две речи, „љубав“ и „алергична“ са њиховим оценама +3 и -2. Можете занемарити остатак речи (опет, ово је врло основна анализа расположења).

Комбиновањем ово двоје добијате укупан резултат +1. Тако да ову реченицу можете класификовати као благо позитивну.

Данас се у индустрији користе сложене примене анализе расположења. Ти алгоритми могу вам пружити тачне резултате за дуге делове текста. Поред тога, имамо моделе учења за појачање који се временом побољшавају.

За сложене моделе можете користити комбинацију НЛП-а и алгоритама машинског учења. Постоје три главне врсте алгоритама који се користе у анализи сентимента. Погледајмо их.

Аутоматизовани системи

Аутоматски приступи анализи сентимента ослањају се на моделе машинског учења попут кластера.

Дуги делови текста уносе се у класификатор и он даје резултате као негативне, неутралне или позитивне. Аутоматски системи се састоје од два основна процеса, која ћемо сада размотрити.

Системи засновани на правилима

За разлику од аутоматизованих модела, приступи засновани на правилима зависе од прилагођених правила за класификацију података. Популарне технике укључују токенизацију, рашчлањивање, резање и неке друге. Пример који смо раније погледали можете сматрати приступом заснованим на правилима.

Добра ствар код система заснованих на правилима је могућност њиховог прилагођавања. Ови алгоритми се могу прилагодити на основу контекста развијањем паметнијих правила.

Само имајте на уму да ћете морати редовно одржавати ове типове модела заснованих на правилима како бисте осигурали доследне и побољшане резултате.

Хибридни системи

Хибридне технике су најсавременији, ефикаснији и широко коришћени приступ анализи сентимента. Добро дизајнирани хибридни системи могу пружити благодати аутоматских система и система заснованих на правилима.

Хибридни модели уживају у моћи машинског учења заједно са флексибилношћу прилагођавања. Пример хибридног модела био би само-ажурирање листе речи засноване на Ворд2Вец. Можете да пратите ове листе речи и ажурирате их на основу својих пословних потреба.

Користите случајеве за анализу сентимента

Анализирање повратних информација купаца

Анализа повратних информација купаца је најраспрострањенија примена анализе расположења. Директне повратне информације купаца су злато за предузећа, посебно за стартупе. Прецизно циљање публике је неопходно за успех било које врсте посла.

Добро направљени алгоритми анализе расположења могу да обухвате основни осећај тржишта према производу.

Овај случај употребе можете проширити и на мање пододељке, попут анализе рецензија производа у вашој Амазон продавници. Што је компанија више вођена купцима, то боља анализа расположења може бити од користи.

Надгледање кампање

Манипулирање бирачким емоцијама сада је стварност захваљујући скандалу Цамбридге Аналитица.

Још један случај употребе анализе сентимента је мера утицаја. Узимајући за пример америчке изборе 2016. године, многе анкете су закључиле да ће Доналд Трамп изгубити.

Али стручњаци су приметили да су људи генерално разочарани тренутним системом. Они су своје тврдње поткрепили снажним доказима кроз анализу сентимента.

Радио сам на алату названом Сентимент (Дух!) Који је надгледао америчке изборе током мог времена софтверског инжењера у мојој бившој компанији. Приметили смо трендове који су указивали на то да је господин Трумп стекао снажну привлачност код гласача.

Ово би требало да буде доказ да тачни подаци у комбинацији са уметном интелигенцијом могу да дају тачне резултате, чак и када су у супротности са популарним мишљењем.

Надгледање бренда

Надгледање бренда је још један сјајан случај примене за анализу расположења. Компаније могу да користе анализу расположења да провере расположење друштвене мреже око свог бренда од своје публике.

КФЦ је савршен пример предузећа које користи анализу расположења за праћење, изградњу и унапређење свог бренда. КФЦ-ове кампање на друштвеним мрежама су велики фактор који доприноси његовом успеху. Своје маркетиншке кампање кроје како би привукли младу публику и били „присутни“ на друштвеним мрежама.

Алати попут Брандватцх могу вам рећи да ли нешто негативно у вези са вашим брендом постаје вирусно. Остали брендови који користе друштвене медије за промоцију позитивног сентимента бренда су Амазон, Нетфлик и Доминоес.

Анализа берзе

Ако сте трговац или инвеститор, разумете какав утицај могу имати вести на берзу. Кад год се главна прича преломи, то ће имати снажан позитиван или негативан утицај на берзу.

Анализа расположења је моћно средство за трговце. Можете анализирати расположење тржишта према залихама у реалном времену, обично за неколико минута. Ово вам може помоћи да планирате своје дуге или кратке позиције за одређену залиху.

Недавно је Модерна најавила завршетак фазе И својих клиничких испитивања против ЦОВИД-19 вакцине. Ова вест резултирала је снажним растом цене акција Модерне.

Али данас су акције Модерне посрнуле након губитка патента. Користећи анализу расположења, можете анализирати ове врсте вести у реалном времену и помоћу њих утицати на своје одлуке о трговању.

Надзор усклађености

Усклађеност са законским прописима и законе може створити или сломити велике организације. Ови документи о усклађености често се чувају на великим веб локацијама, попут Управе за финансијско понашање.

Велике организације троше добар део свог буџета на усклађеност са прописима. У овим случајевима традиционална аналитика података не може понудити потпуно решење.

Алати попут СцрапингХуб-а могу вам помоћи да преузмете документе са ових веб локација. Али компанијама је потребна интелигентна класификација да би пронашле прави садржај међу милионима веб страница.

Анализа сентимента може надзор над усклађеношћу учинити лакшим и исплативијим. Може вам помоћи у стварању механизама за означавање, анализирању промена током времена и пружању услуге чувара 24/7 за вашу организацију.

Закључак

Анализа расположења је моћан алат који можете користити за решавање проблема од утицаја бренда до праћења тржишта. Нови алати су изграђени око анализе расположења како би помогли предузећима да постану ефикаснија.

Успут, ако волите Граммарли, можете се захвалити анализи расположења.

Свидео вам се овај чланак? Придружите се мом билтенуи добијте резиме мојих чланака и видео записа сваког понедељка.