تجزیه و تحلیل احساسات چیست: تعریف و واژه نامه

یک پلت فرم تجزیه و تحلیل احساسات به شما کمک می کند تا در داده هایی مانند پاسخ های نظرسنجی ، اخبار ، داده های صوتی مشتری ، بررسی ها و غیره برای تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری و بینش برند ، احساسات را ردیابی و اندازه گیری کنید. در این مقاله ، یک مرور کلی از این تکنیک یادگیری ماشین برای جمع آوری اطلاعات و لیستی از اصطلاحات مشترک مربوط به تجزیه و تحلیل احساسات به شما ارائه می دهد.

تجزیه و تحلیل احساسات چیست؟

تجزیه و تحلیل احساسات فرآیند خودکار از احساسات استخراج از داده ها از داده ها است تا به شما بگوییم که آیا احساسات بیان شده در آن منفی ، مثبت یا خنثی است یا خیر. تجزیه و تحلیل احساسات از بسیاری از وظایف یادگیری ماشین مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) ، نامگذاری شده موجودیت (NER) ، خوشه بندی معنایی ، شبکه های عصبی و سایر موارد استفاده می کند.

با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات می توانید احساسات را در هر نوع داده مانند تجربه مشتری ، تجربه کارمندان ، تجربه برند ، اخبار و افکار عمومی ، گوش دادن به رسانه های اجتماعی و غیره شناسایی کنید.

مراحل تجزیه و تحلیل احساسات - یک مرور کلی

استخراج احساسات از داده ها کار آسانی نیست. با این حال ، اگر مدل یادگیری ماشین ، به هر شکلی که ممکن است در آن باشد - API یا پلتفرم - به درستی آموزش داده شود و وظایف آن مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) ، نامگذاری شده موجودیت (NER) و غیره ، قوی هستند ، مدل می تواند غلبه کندبسیاری از موضوعاتی که در تجزیه و تحلیل احساسات در هنگام داده کاوی بوجود می آیند.

کل فرآیند تجزیه و تحلیل احساسات را می توان به طور گسترده ای به چهار مرحله تقسیم کرد که در زیر شرح داده شده است.

مرحله 1. جمع آوری داده ها

داده ها یا به طور مستقیم با استفاده از URL منبع آنلاین جمع آوری می شوند ، به عنوان مثال ، پیوند ویدیویی YouTube برای تجزیه و تحلیل نظرات YouTube ، یا بارگذاری دستی داده ها ، که می تواند نظرات رسانه های اجتماعی ، بررسی ها یا پاسخ های نظرسنجی باشد ، به عنوان یک پرونده اکسل.

مرحله 2. پردازش داده ها

داده ها با استفاده از الگوریتم های پردازش زبان طبیعی (NLP) و خوشه بندی معنایی برای تجزیه و تحلیل متن تمیز و آماده می شوند. وظایف NLP جنبه ها ، نهادها و مباحث را شناسایی ، منزوی و طبقه بندی می کند. تجزیه و تحلیل داده های چند زبانه داده ها را برای زبان های مختلف اسکن می کند تا به خط لوله متن اضافه شود.

مرحله 3. تجزیه و تحلیل احساسات

هر موضوع ، جنبه و نهاد برای احساسات مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد و بی ن-1 تا 1 به ثمر می رسد و 0 خنثی است. این به شما نمرات احساسات مبتنی بر جنبه و همچنین نمره احساسات برند کل را می دهد.

مرحله 4. بینش تجسم

تمام بینش های احساسات در قالب نمودارها ، نمودارها و ابرهای کلمه ای ارائه شده است.

واژه نامه تجزیه و تحلیل احساسات

از آنجا که ما تجزیه و تحلیل احساسات را رمزگشایی می کنیم ، چندین اصطلاح وجود دارد که یکی از آنها به وجود می آید که برای درک این تکنیک مهم ML بسیار مهم است. در زیر واژه نامه اصطلاحات کلیدی که بخشی از تجزیه و تحلیل احساسات هستند.

1. یادگیری ماشین

Leaing Machine (ML) شاخه ای از هوش مصنوعی (AI) است که درک خودکار از داده ها و الگوهای داده را قادر می سازد تا بینش های معنی دار را برای برنامه های مختلف صنعت استخراج کند.

2. مدل یادگیری ماشین

راه حل ML که برای تجزیه و تحلیل احساسات و متن از داده ها استفاده می شود. این می تواند به صورت یک API یا به عنوان یک بستر نرم افزاری با رابط کاربری باشد که شامل یک داشبورد بصری است.

3. API

رابط برنامه نویسی برنامه (API) یا یک رسانه برای دو یا چند برنامه رایانه ای یا الگوریتم برای برقراری ارتباط با یکدیگر برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات. بیشتر بدانید.

4. تماس API

پیامی که توسط یک API به یک سرور ارسال شده است ، مانند یک وب سایت رسانه های اجتماعی ، درخواست اطلاعات.

5. یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یک کار فرعی از یادگیری ماشین است که مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی است که از عملکرد مغز انسان در درک الگوهای در داده ها ، به یاد آوردن آنها و استفاده از آنها برای تجزیه و تحلیل پیش بینی تقلید می کند. یادگیری عمیق را می توان تحت نظارت ، نیمه تحت نظارت یا بدون نظارت قرار داد. بیشتر بدانید.

6. نمودارهای دانش

نمودارهای دانش توصیفات در هم تنیده از موجودات و روابط آنها با یکدیگر و رویدادها هستند. آنها برای درک آنچه تجزیه و تحلیل احساسات است بسیار مهم است. بیشتر بدانید.

7. شبکه های عصبی

شبکه های عصبی الگوریتم هایی هستند که از نحوه عملکرد مغز انسان به منظور تشخیص روابط بین نقاط داده تقلید می کنند. اینگونه است که یک مدل ML با پردازش بیشتر و بیشتر داده ها باهوش تر می شود.

8. به رسمیت شناختن نهاد (NER)

روند شناسایی کلماتی که مربوط به یک نهاد مانند شخص ، مکان ، شماره تلفن ، ارز و غیره است ، بیشتر بخوانید.

9. پردازش زبان طبیعی (NLP)

NLP پردازش محاسباتی زبانهای انسانی از طریق الگوریتم های یادگیری ماشین است که متن را برای درک گرامر ، تنش ، ساختار جمله ها و غیره ، برای استخراج اطلاعات ضروری تجزیه و تحلیل می کند.[بیشتر بخوانید.] HMED-entity-recociation-api/)

10. تجزیه و تحلیل معنایی

تجزیه و تحلیل زمینه و رابطه بین کلمات و عبارات ، در رابطه با موجودات مشخص شده در داده ها برای درک هدف متن. بیشتر بخوانید

11. تجزیه و تحلیل متن

تجزیه و تحلیل متن فرآیند مبتنی بر یادگیری ماشین برای استخراج بینش های معنی دار از داده های بدون ساختار و پراکنده است. بیشتر بخوانید

12. خوشه بندی موضوعی

خوشه بندی موضوعی فرآیندی است که در آن یک الگوریتم تعداد زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل می کند و آنها را بر اساس موضوعات و موضوعات فرعی مرتبطی که در آن شناسایی می کند طبقه بندی می کند.

13. قطعه قطعه شدن

وظیفه شناسایی و جداسازی گروه هایی از کلماتی است که عبارات معنی داری مانند «فست فود» یا «پچ ترش» را تشکیل می دهند، اما در صورت جدا شدن معانی متفاوتی دارند.

14. Lemmatization

فرآیند خودکار گروه بندی شکل های متمایز یک کلمه مانند خواندن، خواننده، خواندن - بنابراین می توان آنها را به کلمه اصلی خود (خواندن) تجزیه و تحلیل کرد.

15. توکن سازی

وظیفه ML تقسیم جملات به واحدهای کوچکتر برای ساده کردن آنها برای تجزیه و تحلیل متن.

16. تجزیه و تحلیل داده های چند زبانه

وظیفه ML-محور شناسایی خودکار زبان و تجزیه و تحلیل متن برای درک آنچه که تجزیه و تحلیل احساسات بر اساس زمینه است. ادامه مطلب

17. Speech Tagger

وظیفه علامت گذاری یک کلمه در رابطه با بخش خاصی از گفتار، بر اساس تعریف متنی آن.

18. منابع داده

منبع داده مکانی است که داده های مورد تجزیه و تحلیل از جمله وب سایت های رسانه های اجتماعی، نظرسنجی ها، ایمیل ها، اسناد و غیره از آنجا به دست می آیند.

19. داده های کمی

هر داده ای که می تواند به صورت عددی اندازه گیری شود مانند تعداد شرکت کنندگان، تعداد لایک های رسانه های اجتماعی، تعداد اشتراک گذاری محتوا و غیره.

20. داده های کیفی

داده هایی که نیاز به تجزیه و تحلیل برای احساسات دارند، زیرا نمی توان آنها را به صورت عددی اندازه گیری کرد، مانند نظرات مشتریان.

21. پاسخ های باز

داده هایی که هیچ پاسخ از پیش تعیین شده ای مانند بله یا خیر ندارند. ادامه مطلب

22. فراداده

داده هایی که اطلاعاتی در مورد نوع دیگری از داده ها مانند شرح یک سند یا یک تصویر می دهد.

23. مجموعه داده ها

مجموعه ای از اقلام داده که مربوط به نوع خاصی از داده ها مانند صنعت، زبان و غیره است و می تواند برای آموزش یک پلت فرم یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل احساسات استفاده شود. این مقاله درک اینکه تجزیه و تحلیل احساسات از نظر وابستگی آن به مجموعه داده های با کیفیت چیست را روشن تر می کند.

24. مدل جنبه صنعت

هنگامی که API یا پلت فرم یادگیری ماشین در مجموعه داده های صنایع مربوطه آموزش داده می شود. به عنوان مثال، یک مدل جنبه بانکی یک مدل ML است که به طور خاص بر روی داده های آموزش بانکی آموزش داده شده است تا بتواند جنبه های خاص بانکی مانند سپرده، باجه، قفسه و غیره را شناسایی، دسته بندی و تجزیه و تحلیل کند.

25. شبکه های رسانه های اجتماعی

شبکه های رسانه های اجتماعی راه دیگری برای گفتن وب سایت های رسانه های اجتماعی یا پلتفرم هایی مانند فیس بوک، اینستاگرام و غیره هستند.

26. صدای مشتری

داده های بازخورد مشتری که از مشتریان به اشکال مختلف جمع آوری می شود - نظرسنجی، انجمن بررسی، رسانه های اجتماعی و غیره.

27. بینش تجربه مشتری

اکتشافات مهم از تجزیه و تحلیل داده های بازخورد مشتری با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات و تجزیه و تحلیل متن. ادامه مطلب

28. بینش تجربه کارکنان

یافته های مهم از تجربه کارمندان و داده های بازخورد تعامل که برای احساسات تحلیل شده اند. ادامه مطلب

29. بینش تجربه برند

یافته های حاصل از تجزیه و تحلیل احساسات داده های جمع آوری شده از نقاط تماس مختلفی که مشتریان در تعامل خود با یک برند داشته اند.

30. مقایسه برند

روش ML-محور مقایسه احساسات مشتری مربوط به جنبه های مختلف تجربه مشتری با یک نام تجاری برای تعیین برتری یک نام تجاری بر دیگری. این تابع به صورت استراتژیک در کمپین های تبلیغاتی استفاده می شود. ادامه مطلب

31. تجزیه و تحلیل تجربه طرفداران

تحلیل احساسات هواداران مرتبط با جنبه هایی از تجربه آنها در استادیوم ها در طول بازی ها و رویدادها. ادامه مطلب

32. تجزیه و تحلیل داده های نظرسنجی

یک رویکرد یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل پاسخ های نظرسنجی از جمله پاسخ های پایان باز. ادامه مطلب

33. گوش دادن به رسانه های اجتماعی

گوش دادن اجتماعی فرآیند نظارت و تجزیه و تحلیل محتوای رسانه های اجتماعی از جمله ویدیوهای تولید شده توسط کاربر و نظرات برای ذکر نام تجاری و کلمات کلیدی مرتبط مانند گوش دادن اجتماعی TikTok یا گوش دادن اجتماعی اینستاگرام است.

34. تحلیل احساسات رسانه های اجتماعی

تجزیه و تحلیل احساسات در داده های شنیداری رسانه های اجتماعیادامه مطلب

35. اینفلوئنسر مارکتینگ

تحلیل احساسات از نظر تاکتیک های اینفلوئنسر مارکتینگ چیست؟ممکن است ظاهراً به نظر نرسد، اما همانقدر که بازاریابی اینفلوئنسر محبوب است، شرکت ها به تجزیه و تحلیل احساسات رسانه های اجتماعی وابسته هستند تا دریابند کدام اینفلوئنسرها برای تأثیر مثبت بر برند و فروش مناسب هستند. ادامه مطلب

36. تحلیل احساسات مبتنی بر موضوع

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر موضوع به استخراج احساسات بر اساس موضوعاتی اشاره دارد که الگوریتم های یادگیری ماشینی شناسایی و از داده ها استخراج می کنند.

37. تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه

تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه به فرآیند هیجان کاوی جنبه هایی اشاره دارد که در موضوعاتی که توسط مدل ML شناسایی می شوند، رخ می دهد.

38. جنبه-عاطفه همزمان

وظیفه شناسایی جنبه هایی مانند قیمت، غذا، نوشیدنی و غیره با احساساتی مانند شادی، غم، سپاسگزاری و غیره رخ می دهد. ادامه مطلب.

39. تجزیه و تحلیل محتوای ویدیویی

تجزیه و تحلیل ویدیو فرآیند تجزیه و تحلیل محتوای ویدیویی با استخراج صوتی ، زیرنویس و تصاویر موجود در این فیلم برای شناسایی احساسات است. بیشتر بخوانید

40. تشخیص احساسات

شناسایی احساسات منفی ، مثبت یا منفی در داده ها. بیشتر بخوانید

41. تطبیق فازی

وظیفه حذف افزونگی در داده ها برای افزایش دقت بینش با شناسایی مثبت کاذب. بیشتر بخوانید

42. تشخیص طعنه چندمودال

روند تجزیه و تحلیل احساسات در داده ها با در نظر گرفتن عناصر مختلف سرنخ های متنی و غیر متنی از جمله ایموجی ها به طوری که هیچ مثبت کاذب یا منفی کاذب وجود ندارد.

43. منفی کاذب

یک احساسات منفی که واقعاً منفی نیست اما به دلیل عدم توانایی آن در تشخیص احساسات در متن توسط الگوریتم مشخص می شود.

44. کاذب مثبت

یک احساسات مثبت که واقعاً مثبت نیست اما به دلیل عدم توانایی آن در تمایز احساسات در متن ، توسط الگوریتم مشخص می شود.

45. نمره احساسات

اندازه گیری احساسات در داده ها پس از پردازش از طریق سایر کارهای ML مانند NLP ، NER و تجزیه و تحلیل معنایی. این اندازه گیری می تواند موضوع یا مبتنی بر جنبه باشد. نمره کل مبتنی بر قطبیت احساسات در جنبه ها و مباحث است. بیشتر بدانید.

46. قطبیت

معدن نظر مهم است اما اگر ما از شدت نظر بیان شده استفاده کنیم ، تجزیه و تحلیل احساسات استفاده چیست. قطبیت اندازه گیری این احساسات استخراج شده از متن مبتنی بر لحن احساسات - مثبت ، منفی ، خنثی - بیان شده است.

47. تجزیه و تحلیل احساسات در زمان واقعی

تجزیه و تحلیل احساسات از داده ها همانطور که در حال ایجاد مانند فیدهای زنده توییتر یا پخش مستقیم رادیو است. بیشتر بخوانید

48. روندهای احساسات

الگوهای موجود در احساسات در طی یک دوره زمانی.

49. ابر کلمه

خوشه ای از کلمات مهم که مدل ML از داده ها استخراج می کند تا آن را بر اساس فرکانس کلمات خلاصه کند. بیشتر بخوانید

50. داشبورد تجسم

ابزار تجسم که تمام بینش های تجزیه و تحلیل احساسات را می توان برای تجزیه و تحلیل بیشتر برای استراتژی های تجارت و رشد مشاهده کرد. بیشتر بخوانید

نتیجه

تجزیه و تحلیل احساسات بینش های پنهان از منابعی مانند تجربه مشتری ، تجربه برند و داده های گوش دادن به رسانه های اجتماعی را استخراج می کند تا به شما هوش تجاری بسیار خوبی بدهد. پلت فرم تجزیه و تحلیل احساسات Repustate ، IQ Repustate ، بینش های با دقت بالا را برای این منابع و یکپارچه تر در 23 زبان ارائه می دهد. هر زبان با الگوریتم تجزیه و تحلیل داده های چند زبانه بومی خود مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد.

این راه حل به چندین صنایع می پردازد و در مدل های Aspect خاص برای تجارت شما ارائه می شود. این مثال های تجزیه و تحلیل داده ها به شما نشان می دهد که چگونه می تواند بینش را از منابع و انواع متنوع داده ها از سراسر صنایع ، بدون زحمت استخراج کند. همچنین ، این داستانهای موفقیت مشتری را بررسی کنید تا روشهای عملی را ببینید که در آن مشتریان در سراسر جهان از راه حل هوش مصنوعی Repustate برای تقویت عملکرد خود استفاده کرده اند.

تجربه repustate iq live برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد تجزیه و تحلیل احساسات از نظر تجزیه و تحلیل احساسات بررسی ، تعامل کارمندان ، نظارت بر اخبار و موارد دیگر. راه حل هم به عنوان API و هم یک راه حل جامع با داشبورد هوشمند در دسترس است.< SPAN> راه حل به چند صنایع متناسب است و در مدل های Aspect خاص برای تجارت شما قرار می گیرد. این مثال های تجزیه و تحلیل داده ها به شما نشان می دهد که چگونه می تواند بینش را از منابع و انواع متنوع داده ها از سراسر صنایع ، بدون زحمت استخراج کند. همچنین ، این داستانهای موفقیت مشتری را بررسی کنید تا روشهای عملی را ببینید که در آن مشتریان در سراسر جهان از راه حل هوش مصنوعی Repustate برای تقویت عملکرد خود استفاده کرده اند.