فراتر از کار طبقه بندی باینری مشترک یادگیری یا یک احساسات مثبت یا منفی ، تجزیه و تحلیل احساسات دانه ریز امکان قطبیت احساسات را فراهم می کند. این نوع تجزیه و تحلیل احساسات معمولاً برای تفسیر و تجزیه و تحلیل سیستم های رتبه بندی 5 ستاره استفاده می شود. همانطور که در زیر آمده است ، پنج احساسات گسسته زیر قابل طبقه بندی هستند.

تشخیص احساسات نوعی تجزیه و تحلیل احساسات است که در آن احساسات آموخته می شود ، مانند خوشبختی ، غم و اندوه ، عصبانیت و غیره. تشخیص احساسات می تواند یک کار دشوار باشد ، زیرا افراد اغلب احساسات بسیار متفاوت را بیان می کنند.

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه زمانی استفاده می شود که احساسات برخی از ویژگی ها یا جنبه های خاص برای یادگیری باشد. به عنوان مثال ، در بررسی مانند: "این لباس خیلی محکم در اطراف بازوها" بازخورد در مورد جنبه خاصی از یک محصول را نشان می دهد ، در این حالت ، تناسب یک لباس. سرانجام ، تجزیه و تحلیل احساسات چند زبانه فرایند یادگیری احساسات در بدنه ای از متن چند زبانه است. این کار می تواند بسیار دشوار باشد و اغلب اوقات مدل های زبان خارجی مورد نیاز است. یک بستر داده چند زبانه معروف به TAUS HLP یکی از بسترهای نرم افزاری است که کارگران جامعه سفارشی می توانند از داده های چند زبانه برای انجام وظایف تجزیه و تحلیل احساسات استفاده کنند.

چرا تجزیه و تحلیل احساسات مهم است؟

تجزیه و تحلیل احساسات برای شرکت ها بسیار مفید است تا درک کنند که چگونه پایگاه کاربر آنها به یک محصول یا خدمات معین واکنش نشان می دهد. از طریق کمیت ، نظارت و اتوماسیون احساسات ، از طریق بررسی ها ، رتبه بندی ها ، رسانه های اجتماعی ، گپ ها یا روش بازخورد دیگر جمع آوری شده ، شرکت ها می توانند به سرعت در برابر ویژگی ها یا خدمات معیوب احتمالی واکنش نشان دهند. علاوه بر این ، شرکت ها قادر به تصمیم گیری آگاهانه تر سریعتر و دقیق تر هستند.

تجزیه و تحلیل احساسات امکان مرتب سازی داده ها را در مقیاس فراهم می کند. این منابع داده می توانند شامل سیاهههای مربوط به تلفن ، گپ ، ضایعات رسانه های اجتماعی ، بررسی ها ، رتبه بندی ها ، بلیط های پشتیبانی ، نظرسنجی ها ، مقالات ، اسناد و موارد دیگر باشند. علاوه بر این ، تجزیه و تحلیل احساسات در زمان واقعی انجام می شود ، و به سازمان ها بینش ارزشمندی در مورد معیارهای کلیدی مانند چورن یا میزان رضایت مشتری می دهد. سرانجام ، شرکت ها به نقد مداوم در زمان واقعی دسترسی دارند و یک حلقه بازخورد مثبت و تکرارهای سریعتر محصول را برای پرداختن به کاربران ناراضی امکان پذیر می کنند.

تجزیه و تحلیل احساسات از موارد استفاده کنید

تاکنون ، ما در مورد اهمیت انواع مختلف تجزیه و تحلیل احساسات و نحوه محاسبه الگوریتمی آنها را با استفاده از رویکردهای مبتنی بر قانون ، اتوماتیک یا مبتنی بر ترکیبی آموخته ایم.

متداول ترین موارد استفاده ای که می بینیم تجزیه و تحلیل احساسات در رسانه های اجتماعی ، خدمات به مشتری و تحقیقات بازار اعمال می شود. رسانه های اجتماعی یک منطقه مشترک است که از تجزیه و تحلیل احساسات برای نظارت بر نحوه درک مردم و صحبت از یک برند یا محصول استفاده می شود. همچنین به مشاغل این امکان را می دهد تا درک کنند که چگونه بخش های جامعه موضوعات مختلف را از موضوعات گرایش گرفته تا رویدادهای خبری درک می کنند. با استفاده از این اطلاعات ، شرکت ها قادر به واکنش سریع به احساسات عمومی هستند. علاوه بر این ، رسانه های اجتماعی به یک فضای برجسته برای تبلیغات برند و بازخورد مصرف کننده ، مانند فیلم های بررسی محصول تبدیل شده اند. بنابراین ، مشاغل می توانند معیارهایی مانند ذکر نام تجاری و احساسات مرتبط با هر ذکر را رصد کنند. سرانجام ، خدمات مشتری به عنوان یک فضای برجسته برای تجزیه و تحلیل احساسات ظاهر شده است. با استفاده از گزارش های تماس تلفنی یا گزارش های چت ، مشاغل قادر به درک نحوه عملکرد آنها با خدمات و رضایت مشتری هستند. با استفاده از داده های زمان واقعی ، آنها می توانند اطمینان حاصل کنند که کارمندان از آداب و رسوم مناسب خدمات به مشتری پیروی می کنند و در روابط مشتری و مشتری بهبود می یابند.

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه به صورت الگوریتمی کار می کند؟

تجزیه و تحلیل احساسات به دلیل NLP و سایر روشهای یادگیری ماشین که لحن کاربر را از طریق متن متن تشخیص می دهد ، امکان پذیر است. از طریق این تکنیک ها ، نمرات احساسات وزنی به مباحث ، کلمات یا موجودات موجود در یک متن از متن اختصاص می یابد ، جایی که پیش بینی ها در آن ایجاد می شوند. الگوریتم های تجزیه و تحلیل احساسات به طور کلی در سه سطل مختلف قرار می گیرند: اتوماتیک ، مبتنی بر قانون و هیبرید. بیایید به هر یک از سه نوع الگوریتم تجزیه و تحلیل احساسات عمیق تر شیرجه بزنیم.

خودکار

در الگوریتم های تجزیه و تحلیل احساسات اتوماتیک ، تکنیک های یادگیری ماشین به منظور یادگیری برچسب داده های متن با احساسات مختلف استفاده می شوند. یک مدل یادگیری ماشین طبقه بندی برای یادگیری اینکه آیا متن ورودی در مجموعه مشخصی از کلاسهای احساسات مانند مثبت ، منفی یا خنثی قرار می گیرد ، استفاده می شود.

شکل زیر نمودار تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین را نشان می دهد. در مرحله اول ، داده های ورودی به مدلی تغذیه می شوند که در آن ویژگی ها استخراج می شوند و با یک برچسب خاص در ارتباط هستند. فرآیند استخراج ویژگی از تکنیک هایی مانند بردار متن ، کیف کلمات ، یا کیف نوری ، تعبیه کلمات و فرکانس های کلمه استفاده می کند. پس از آن ، داده های آموزشی به منظور دستیابی به یک مدل تحت نظارت آموزش دیده با احساسات مختلف (یا برچسب ها) طبقه بندی می شوند.

در مرحله دوم ، پیش بینی کلاس ها (یا برچسب ها) در نقاط داده های غیب و با استفاده از مدل آموخته شده از مرحله آموزش ایجاد می شود. مدل های طبقه بندی مشترک که می توانند مورد استفاده قرار گیرند عبارتند از: Bayes ساده لوح ، رگرسیون لجستیک ، دستگاه های بردار پشتیبانی ، رگرسیون خطی و یادگیری عمیق برای مشکلات طبقه بندی.

مبتنی بر قانون

در الگوریتم های تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر قانون ، سیستم به طور خودکار داده های ورودی را بر اساس مجموعه ای از قوانین از پیش تعریف شده برای شناسایی قطبیت احساسات کاربر برچسب می زند. برای اجرای این قوانین ، تکنیک های NLP از آن استفاده می شود. این تکنیک ها شامل نشاط ، برچسب زدن بخشی از گفتار ، تجزیه ، واژگان و نشانه گذاری است.

نمونه ای از یک مدل تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر قانون را می توان در سناریوی زیر مشاهده کرد. لیست کلمات برای احساسات مختلف اعمال می شود. کلمات منفی می توانند به عنوان مثال "وحشتناک" ، "بدترین" ، "بد" و مثبت "عالی" ، "عشق" "شگفت انگیز" باشند. در مرحله بعد ، یک جمله ورودی در جایی که تعداد کلمات قطبی ذخیره شده است ، مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد. این شمارش سپس بر اساس بالاترین تعداد کلمات قطبی مرتبط با احساسات داده شده ، به سطل کلاسهای مختلف مانند "مثبت" ، "منفی" یا "خنثی" پردازش می شود.

الگوریتم های مبتنی بر قانون ساده و آسان برای پیاده سازی هستند ، با این حال ، آنها اغلب از پیچیدگی های ترکیب متن و کلمه غافل می شوند. بسته به میزان پیشرفته ای که می خواهید مدل تجزیه و تحلیل احساسات شما باشد ، می توان از الگوریتم های مبتنی بر قانون یا اتوماتیک استفاده کرد.

ترکیبی

یک الگوریتم احساسات ترکیبی تکنیک های مورد استفاده در هر دو مدل تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر قانون و خودکار را ترکیب می کند. این روش ترکیبی از یادگیری ماشین و تکنیک های NLP برای ایجاد یک مدل تجزیه و تحلیل احساسات پیچیده تر و دقیق تر است. اگرچه اینها به طور کلی پیچیده تر هستند ، اما نتیجه این است که آنها با استفاده از یک رویکرد مبتنی بر قانون یا اتوماتیک دقیق تر عمل می کنند.

خلاصه

تجزیه و تحلیل احساسات هنوز یک منطقه در حال توسعه در هوش مصنوعی است. به دلیل پیچیدگی های ارتباط انسان ، این زمینه فضای قابل توجهی برای بهبود دارد. با این حال ، تکنیک هایی که امروزه در مدل های تجزیه و تحلیل احساسات استفاده می شود ، برای بسیاری از مشاغل امیدوار کننده و مفید به نظر می رسد.

تجزیه و تحلیل احساسات برای پروژه های شما می تواند توسط جامعه ای از آنالیزورها انجام شود که بر اساس مشخصات مورد نیاز شما مانند زبان ، مکان ، مناطق مورد علاقه و غیره در سکوی TAUS HLP تشکیل شده است. برای دریافت یک راه حل سفارشی برای چالش های داده خود اکنون با ما تماس بگیرید.