تجزیه و تحلیل احساساتی به چه معنی است؟

تجزیه و تحلیل احساسات فرایند طبقه بندی این است که آیا یک بلوک متن مثبت ، منفی یا خنثی است. تجزیه و تحلیل احساسات ، استخراج متنی کلمات است که نشانگر احساسات اجتماعی یک برند است و همچنین به تجارت کمک می کند تا تعیین کند که آیا محصولی که تولید می کنند تقاضا را در بازار ایجاد می کند یا خیر. هدفی که تجزیه و تحلیل احساسات سعی در به دست آوردن آن دارد ، تجزیه و تحلیل نظر افراد به گونه ای است که می تواند به گسترش مشاغل کمک کند. این نه تنها بر قطبیت (مثبت ، منفی و خنثی) بلکه بر احساسات (شاد ، غمگین ، عصبانی و غیره) نیز تمرکز دارد. از الگوریتم های مختلف پردازش زبان طبیعی مانند قانون مبتنی بر قانون ، اتوماتیک و ترکیبی استفاده می کند.

به عنوان مثال ، اگر ما می خواهیم تجزیه و تحلیل کنیم که آیا یک محصول نیاز مشتری را برآورده می کند یا نیاز به این محصول در بازار وجود دارد؟ما می توانیم از تجزیه و تحلیل احساسات برای نظارت بر بررسی های آن محصول استفاده کنیم. تجزیه و تحلیل احساسات همچنین در صورت وجود مجموعه بزرگی از داده های بدون ساختار ، برای استفاده کارآمد است ، و ما می خواهیم با برچسب زدن خودکار آن را طبقه بندی کنیم. از نظرسنجی های نمره پروموتور (NP) استفاده می شود تا دانش گسترده ای در مورد چگونگی درک یک محصول یا یک محصول استفاده کند. سرویس. تجزیه و تحلیل احساسات همچنین به دلیل ویژگی آن در پردازش حجم زیادی از پاسخ های NPS و به دست آوردن نتایج مداوم به سرعت ، محبوبیت خود را به دست آورد.

چرا تجزیه و تحلیل احساسات را انجام می دهیم؟

براساس این نظرسنجی ، 80 ٪ از داده های جهان بدون ساختار است. داده ها باید مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند و به صورت ساختاری باشند که آیا به صورت ایمیل ، متون ، اسناد ، مقالات و موارد دیگر باشد.

1. تجزیه و تحلیل احساسات مورد نیاز است زیرا داده ها را در یک کارآمد و مناسب با هزینه ذخیره می کند.
2. تجزیه و تحلیل احساسات مسائل مربوط به زمان واقعی را حل می کند و می تواند به شما در حل همه سناریوهای زمان واقعی کمک کند.

انواع تجزیه و تحلیل احساسات

1. تجزیه و تحلیل احساسات ریز دانه: این بستگی به قطبیت دارد. این دسته می تواند به عنوان بسیار مثبت ، مثبت ، خنثی ، منفی ، بسیار منفی طراحی شود. امتیاز در مقیاس 1 تا 5 انجام می شود. اگر رتبه 5 باشد ، بسیار مثبت است ، 2 سپس منفی و 3 و سپس خنثی.
2. تشخیص احساسات: احساسات شاد ، غمگین ، عصبانیت ، ناراحت ، شوخی ، دلپذیر و غیره تحت تشخیص احساسات قرار می گیرند. همچنین به عنوان یک روش واژگان تجزیه و تحلیل احساسات شناخته می شود.
3. تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر Aspect: به عنوان مثال بر روی یک جنبه خاص تمرکز دارد ، اگر شخصی بخواهد ویژگی تلفن همراه را بررسی کند ، جنبه ای مانند باتری ، صفحه نمایش ، کیفیت دوربین را بررسی می کند و از آن استفاده می شود.
4. تجزیه و تحلیل احساسات چند زبانه: چند زبانه از زبانهای مختلف تشکیل شده است که طبقه بندی باید به صورت مثبت ، منفی و خنثی انجام شود. این بسیار چالش برانگیز و نسبتاً دشوار است.

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه کار می کند؟

سه رویکرد استفاده شده وجود دارد:

1. رویکرد مبتنی بر قانون: در اینجا ، روش واژگان ، نشانه گذاری ، تجزیه و تحلیل در قانون است. رویکرد این است که تعداد کلمات مثبت و منفی را در مجموعه داده داده شده شمارش می کند. اگر تعداد کلمات مثبت از کلمات منفی بیشتر باشد ، احساسات مثبت برعکس است.
2. رویکرد خودکار: این رویکرد بر روی تکنیک یادگیری ماشین کار می کند. در مرحله اول ، مجموعه داده ها آموزش دیده و تجزیه و تحلیل پیش بینی انجام می شود. روند بعدی استخراج کلمات از متن انجام می شود. این استخراج متن را می توان با استفاده از تکنیک های مختلف مانند Bayes ساده لوح ، رگرسیون خطی ، بردار پشتیبانی ، یادگیری عمیق مانند این تکنیک های یادگیری ماشین استفاده کرد.
3. رویکرد ترکیبی: این ترکیبی از هر دو روش فوق یعنی رویکرد مبتنی بر قانون و اتوماتیک است. مازاد این است که دقت در مقایسه با دو رویکرد دیگر زیاد است.

برنامه های کاربردی

تجزیه و تحلیل احساسات طیف گسترده ای از برنامه ها را دارد:

1. رسانه های اجتماعی: اگر به عنوان مثال نظرات در طرف رسانه های اجتماعی به عنوان اینستاگرام ، در اینجا همه بررسی ها به عنوان مثبت ، منفی و خنثی مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند.
2. خدمات مشتری: در فروشگاه Play ، تمام نظرات در قالب 1 تا 5 با کمک رویکردهای تحلیل احساسات انجام می شود.
3. بخش بازاریابی: در حوزه بازاریابی که در آن یک محصول خاص باید به عنوان خوب یا بد بررسی شود.
4. سمت بازرس: همه داوران نگاهی به نظرات خواهند داشت و بررسی کلی محصول را بررسی و ارائه می دهند.

چالش های تحلیل احساسات

چالش های اساسی در رویکرد تحلیل احساسات وجود دارد:

1. اگر داده ها به صورت یک لحن باشد ، تشخیص اینکه آیا این اظهار نظر بدبین است یا خوش بین است ، بسیار دشوار می شود.
2. اگر داده ها به صورت ایموجی هستند ، باید تشخیص دهید که آیا خوب است یا بد.
3. حتی طعنه آمیز ، طعنه آمیز و مقایسه نظرات واقعاً سخت است.
4. مقایسه یک بیانیه خنثی یک کار بزرگ است.