Анализ настроений

Анализ настроений (или анализ мнений) - это метод обработки естественного языка, используемый для определения положительного, отрицательного или нейтрального характера данных. Анализ настроений часто выполняется на текстовых данных, чтобы помочь компаниям отслеживать настроения по поводу бренда и продукта в отзывах клиентов и понимать их потребности.

Что такое анализ настроения

Анализ настроения - это процесс выявления положительных или отрицательных настроений в тексте. Он часто используется компаниями для определения настроений в социальных данных, оценки репутации бренда и понимания клиентов.

Поскольку клиенты выражают свои мысли и чувства более открыто, чем когда-либо прежде, анализ настроений становится важнейшим инструментом для их мониторинга и понимания. Автоматический анализ отзывов клиентов, таких как мнения в ответах на опросы и разговоры в социальных сетях, позволяет брендам узнать, что вызывает у них радость или разочарование, чтобы адаптировать продукты и услуги в соответствии с потребностями клиентов.

Например, использование анализа настроений для автоматического анализа 4 000+ отзывов о вашем продукте может помочь вам узнать, довольны ли клиенты вашими ценовыми планами и обслуживанием.

Возможно, вы хотите оценивать настроение бренда в социальных сетях в режиме реального времени и с течением времени, чтобы сразу же обнаружить недовольных клиентов и отреагировать на них как можно скорее.

Как машинное обучение используется для анализа настроений?

Основная роль машинного обучения в анализе настроения заключается в совершенствовании и автоматизации низкоуровневых функций анализа текста, на которые опирается анализ настроения, включая тегирование частей речи. Например, специалисты по анализу данных могут обучить модель машинного обучения распознаванию существительных, предоставив ей большой объем текстовых документов с предварительно помеченными примерами. Используя контролируемые и неконтролируемые методы машинного обучения, такие как нейронные сети и глубокое обучение, модель узнает, какие существительные выглядеть как.

Когда модель готова, тот же специалист по изучению данных может применить эти методы обучения для построения новых моделей для определения других частей речи. В результате мы получаем быструю и надежную маркировку частей речи, которая помогает более крупной системе анализа текста эффективнее определять фразы, несущие смысл.

Машинное обучение также помогает аналитикам данных решать сложные проблемы, вызванные эволюцией языка. Например, фраза "больной ожог" может иметь множество радикально разных значений. Создать набор правил анализа настроения, учитывающий все возможные значения, невозможно. Но если предоставить модели машинного обучения несколько тысяч предварительно помеченных примеров, она сможет научиться понимать, что "больной ожог" означает в контексте видеоигр, а не в контексте здравоохранения. Аналогичные методы обучения можно применить и для понимания других двойных смыслов.