感情分析

センチメント分析（またはオピニオン・マイニング）は、データが肯定的か否定的か中立的かを判断するために使用される自然言語処理技術である。センチメント分析は、企業が顧客のフィードバックにおけるブランドや製品のセンチメントをモニターし、顧客のニーズを理解するのに役立つため、テキストデータに対して実行されることが多い。

センチメント分析とは何か

センチメント分析とは、テキスト中の肯定的または否定的なセンチメントを検出するプロセスです。企業がソーシャルデータのセンチメントを検出し、ブランドの評判を測定し、顧客を理解するためによく使用されます。

顧客は自分の考えや感情を以前よりもオープンに表現するようになったため、センチメント分析はそのセンチメントをモニターし理解するために不可欠なツールになりつつある。アンケートの回答やソーシャルメディアでの会話など、顧客からのフィードバックを自動的に分析することで、ブランドは顧客の満足度や不満を知ることができ、顧客のニーズに合わせて製品やサービスを調整することができます。

例えば、センチメント分析を使って製品に関する4,000件以上のレビューを自動的に分析すれば、顧客が料金プランやカスタマーサービスに満足しているかどうかを発見することができる。

ソーシャルメディア上のブランドセンチメントをリアルタイムかつ長期的に測定し、不満を持つ顧客を即座に察知して可能な限り早く対応できるようにしたいのかもしれない。

機械学習はセンチメント分析にどのように使われるのか？

センチメント分析における機械学習の主な役割は、品詞タグ付けなど、センチメント分析が依存する低レベルのテキスト分析機能を改善し、自動化することである。例えば、データサイエンティストは、事前にタグ付けされた例を含む大量のテキストドキュメントを機械学習モデルに与えることで、名詞を識別するように機械学習モデルを訓練することができます。ニューラル・ネットワークやディープ・ラーニングなどの教師あり・教師なしの機械学習テクニックを使用して、モデルはどのような名詞を識別するかを学習します。 に似る.

モデルの準備が整えば、同じデータサイエンティストはそのトレーニング方法を他の品詞を識別する新しいモデルの構築に適用することができます。その結果、迅速で信頼性の高い品詞タグ付けが可能になり、より大規模なテキスト分析システムがより効果的に感情を含むフレーズを識別できるようになります。

機械学習はまた、言語の進化によって引き起こされる厄介な問題を解決するデータアナリストの助けにもなる。例えば、"sick burn "というフレーズには、根本的に異なる多くの意味が含まれる可能性がある。すべての潜在的な意味を考慮したセンチメント分析ルールセットを作成することは不可能である。しかし、機械学習モデルにあらかじめタグ付けされた数千の例を与えれば、「病気による火傷」がビデオゲームの文脈で何を意味するのか、あるいは医療の文脈で何を意味するのかを学習することができる。また、同じような学習方法を適用すれば、他の二重の意味を理解することもできる。