Mi az a hangulatelemzés? Teljes útmutató kezdőknek

Az érzelmek elemzése lehetővé teszi az adott szövegdarab mögött rejlő hangulat elemzését. Ebben a cikkben néhány gyakorlati alkalmazással együtt megvizsgáljuk a működését.

Mi az a hangulatelemzés?

Az érzelmek elemzése olyan technika, amelyen keresztül elemezhet egy szöveget, hogy meghatározza a mögötte álló hangulatot. Ennek elérése érdekében egyesíti a gépi tanulást és a természetes nyelv feldolgozását (NLP).

Az alapvető hangulatelemzés segítségével a program megértheti, hogy a szöveg mögött egy pozitív, negatív vagy semleges érzelem áll-e fenn.

A mesterséges intelligencia hatékony technikája, amely fontos üzleti alkalmazásokat tartalmaz.

Például az érzelmek elemzésével elemezheti az ügyfelek visszajelzéseit. Miután visszajelzést gyűjtött különböző médiumokon keresztül, például a Twitteren és a Facebookon, futtathat hangulatelemző algoritmusokat ezeken a szövegrészleteken, hogy megértse ügyfeleinek hozzáállását a termékéhez.

Hogyan működik a hangulatelemzés

A hangulatelemzés legegyszerűbb megvalósítása a pontozott szójegyzék használata.

Például az AFINN egy olyan szavak listája, amelyeket mínusz öt és plusz öt közötti számokkal szereztek. Szétválaszthat egy szövegrészt egyedi szavakra, és összehasonlíthatja őket a szavak listájával, hogy elkészüljön a végső hangulat-pontszám.

Tegyük fel, hogy megvan a következő mondat:macskák, de allergiás vagyok rájuk ".

Az AFINN szavak listájában két szót találhat: „szerelem” és „allergiás” +3 és -2 pontszámmal. A többi szót figyelmen kívül hagyhatja (ez is nagyon alapos hangulatelemzés).

E kettő kombinálásával a teljes pontszám +1 lesz. Tehát ezt a mondatot enyhén pozitívnak minősítheti.

A hangulatelemzés komplex megvalósítását az iparban használják. Ezek az algoritmusok pontos pontszámokat nyújthatnak hosszú szövegdarabok esetén. Emellett vannak olyan megerősítő tanulási modelljeink, amelyek az idő múlásával folyamatosan javulnak.

Összetett modellek esetén NLP és gépi tanulási algoritmusok kombinációját használhatja. Az érzelmek elemzésében három fő algoritmus létezik. Vessünk egy pillantást rájuk.

Automatizált rendszerek

Az érzelmek elemzésének automatikus megközelítése olyan gépi tanulási modellekre támaszkodik, mint a klaszterezés.

Hosszú szövegdarabok kerülnek az osztályozóba, és az eredményeket negatív, semleges vagy pozitívként adja vissza. Az automatikus rendszerek két alapvető folyamatból állnak, amelyeket most megnézünk.

Szabályalapú rendszerek

Az automatizált modellektől eltérően a szabályalapú megközelítések az adatok osztályozásához az egyéni szabályoktól függenek. A népszerű technikák közé tartozik a tokenizálás, az elemzés, a stemming és még néhány más. A korábban megnézett példát szabályalapú megközelítésnek tekinthetjük.

A szabályalapú rendszereknél jó dolog az, hogy testreszabhatók. Ezeket az algoritmusokat a kontextus alapján személyre szabhatók intelligensebb szabályok kidolgozásával.

Csak ne feledje, hogy az egységes és jobb eredmények biztosítása érdekében rendszeresen karbantartania kell az ilyen típusú szabályalapú modelleket.

Hibrid rendszerek

A hibrid technika a legmodernebb, leghatékonyabb és legszélesebb körben alkalmazott megközelítés az érzelmek elemzéséhez. A jól megtervezett hibrid rendszerek mind az automatikus, mind a szabályokon alapuló rendszerek előnyeit biztosíthatják.

A hibrid modellek élvezik a gépi tanulás erejét és a testreszabás rugalmasságát. A hibrid modellre példa lehet a Word2Vec-en alapuló önfrissítő szójegyzék. Kövesse nyomon ezeket a szavakat és frissítheti üzleti igényeinek megfelelően.

Használjon eseteket az érzelmek elemzéséhez

Az ügyfelek visszajelzésének elemzése

A vásárlói visszajelzések elemzése a hangulatelemzés legelterjedtebb alkalmazása. A közvetlen ügyfél-visszajelzés arany a vállalkozások számára, különösen az induló vállalkozások számára. A pontos közönségcélzás elengedhetetlen bármilyen vállalkozás sikeréhez.

A jól elkészített hangulatelemző algoritmusok képesek megragadni az alapvető piaci hangulatot egy termék felé.

Kiterjesztheti ezt a használati esetet kisebb alszakaszokra is, például elemezheti a termékismertetőket az Amazon áruházban. Minél inkább ügyfélközpontú egy vállalat, annál jobb lehet a hangulatelemzés.

Kampányfigyelés

A választói érzelmekkel való manipulálás most valóság, köszönhetően a Cambridge Analytica botránynak.

A hangulatelemzés másik felhasználási esete a befolyás mértéke. A 2016-os amerikai választásokat példaként véve sok közvélemény-kutatás arra a következtetésre jutott, hogy Donald Trump veszíteni fog.

De a szakértők megjegyezték, hogy az emberek általában csalódtak a jelenlegi rendszerben. Hangulatelemzéssel erős bizonyítékokkal támasztották alá állításukat.

A Sentiments (Duh!) Nevű eszközön dolgoztam, amely az egykori cégem szoftvermérnökként töltött ideje alatt figyelemmel kísérte az amerikai választásokat. Észrevettük azokat a tendenciákat, amelyek rámutattak, hogy Trump úr erősen vonzza a választókat.

Ennek bizonyítéknak kell lennie arra, hogy a megfelelő adatok az AI-vel kombinálva pontos eredményeket produkálhatnak, még akkor is, ha ellentmondanak a közvéleménynek.

Márkafigyelés

A márkafigyelés a hangulatelemzés másik nagyszerű alkalma. A vállalatok hangulatelemzéssel ellenőrizhetik a márkájuk körüli közösségi média érzését a közönségükből.

A KFC tökéletes példa egy olyan vállalkozásra, amely hangulatelemzéssel követi, építi és fejleszti márkáját. A KFC közösségi média kampányai nagyban hozzájárulnak a sikeréhez. Úgy alakítják marketing kampányaikat, hogy felhívják a figyelmet a fiatal tömegre, és hogy „jelen legyenek” a közösségi médiában.

Az olyan eszközök, mint a Brandwatch, meg tudják mondani, hogy valami negatív dolog van-e a márkádban. Más márkák, amelyek a közösségi médiát használják a pozitív márkaérzés népszerűsítésére, többek között az Amazon, a Netflix és a Dominoes.

Tőzsdei elemzés

Ha kereskedő vagy befektető vagy, megérted, hogy a hír milyen hatással lehet a tőzsdére. Valahányszor egy nagyobb történet megtörik, mindenképpen erős pozitív vagy negatív hatása lesz a tőzsdére.

Az érzelmek elemzése hatékony eszköz a kereskedők számára. Valós időben, általában néhány perc alatt elemezheti a részvények piaci érzelmét. Ez segíthet megtervezni egy adott részvény hosszú vagy rövid pozícióit.

A közelmúltban a Moderna bejelentette, hogy befejezték a COVID-19 vakcinával végzett klinikai vizsgálatok I. fázisát. Ez a hír a Moderna részvényárfolyamának erős emelkedését eredményezte.

De ma a Moderna részvénye megbotlott, miután elvesztette a szabadalmat. A hangulatelemzés segítségével valós időben elemezheti az ilyen típusú híreket, és felhasználhatja őket kereskedési döntéseinek befolyásolására.

Megfelelőség figyelése

A szabályozás és a jogszabályok betartása nagy szervezeteket okozhat vagy megszakíthat. Gyakran ezeket a megfelelőségi dokumentumokat olyan nagy weboldalakra tárolják, mint a Financial Conduct Authority.

A nagy szervezetek költségvetésük nagy részét költik a jogszabályok betartására. Ezekben az esetekben a hagyományos adatelemzés nem kínál teljes megoldást.

Az olyan eszközök, mint a ScrapingHub, elősegíthetik a dokumentumok letöltését ezekről a webhelyekről. De a vállalatoknak intelligens osztályozásra van szükségük ahhoz, hogy megtalálják a megfelelő tartalmat a weboldalak milliói között.

A hangulatelemzés megkönnyítheti és költséghatékonyabbá teheti a megfelelés ellenőrzését. Ez segíthet a címkézési motorok felépítésében, az időbeli változások elemzésében, és 24/7 őrszolgálatot biztosít a szervezete számára.

Következtetés

A hangulatelemzés egy hatékony eszköz, amellyel megoldhatja a problémákat a márka befolyásától a piacfelügyeletig. A hangulatelemzés köré új eszközök épülnek, amelyek elősegítik a vállalkozások hatékonyságát.

Egyébként pedig, ha imádja a Grammarly-t, folytathatja a köszönetet az elemzésért.

Tetszett ez a cikk? Csatlakozzon hírlevelemhezés minden hétfőn kap egy összefoglalót a cikkeimről és videóimról.