Hvad er sentimentanalyse? En komplet guide til begyndere

Sentimentanalyse giver dig mulighed for at analysere stemningen bag et givet stykke tekst. I denne artikel vil vi se på, hvordan det fungerer sammen med et par praktiske anvendelser.

Hvad er sentimentanalyse?

Sentimentanalyse er en teknik, hvorigennem du kan analysere et stykke tekst for at bestemme sentimentet bag det. Det kombinerer maskinlæring og naturlig sprogbehandling (NLP) for at opnå dette.

Ved hjælp af grundlæggende sentimentanalyse kan et program forstå, om stemningen bag et stykke tekst er positiv, negativ eller neutral.

Det er en stærk teknik inden for kunstig intelligens, der har vigtige forretningsapplikationer.

For eksempel kan du bruge sentimentanalyse til at analysere kundefeedback. Efter at have indsamlet denne feedback gennem forskellige medier som Twitter og Facebook, kan du køre algoritmer for sentimentanalyse på disse tekstuddrag for at forstå dine kunders holdning til dit produkt.

Sådan fungerer sentimentanalyse

Den enkleste implementering af sentimentanalyse er ved hjælp af en ordliste.

For eksempel er AFINN en liste over ord scoret med tal mellem minus fem og plus fem. Du kan opdele et stykke tekst i individuelle ord og sammenligne dem med ordlisten for at komme med den endelige følelses score.

Lad os sige, at vi havde sætningen: "Jeg elskerkatte, men jeg er allergisk over for dem ".

På AFINN-ordlisten kan du finde to ord, "kærlighed" og "allergisk" med deres respektive score på +3 og -2. Du kan ignorere resten af ​​ordene (igen, dette er meget grundlæggende følelsesanalyse).

Ved at kombinere disse to får du en samlet score på +1. Så du kan klassificere denne sætning som mildt positiv.

Der er komplekse implementeringer af sentimentanalyser, der anvendes i branchen i dag. Disse algoritmer kan give dig nøjagtige scores for lange stykker tekst. Derudover har vi forstærkningsindlæringsmodeller, der bliver bedre over tid.

For komplekse modeller kan du bruge en kombination af NLP og maskinlæringsalgoritmer. Der er tre hovedtyper af algoritmer, der anvendes i sentimentanalyse. Lad os se på dem.

Automatiserede systemer

Automatiske tilgange til sentimentanalyse er afhængige af maskinlæringsmodeller som klyngedannelse.

Lange stykker tekst føres ind i klassifikatoren, og den returnerer resultaterne som negative, neutrale eller positive. Automatiske systemer er sammensat af to grundlæggende processer, som vi ser på nu.

Regelbaserede systemer

I modsætning til automatiserede modeller afhænger regelbaserede tilgange af brugerdefinerede regler for at klassificere data. Populære teknikker inkluderer tokenisering, parsing, stemming og et par andre. Du kan betragte det eksempel, vi så på tidligere, som en regelbaseret tilgang.

En god ting ved regelbaserede systemer er evnen til at tilpasse dem. Disse algoritmer kan skræddersys baseret på kontekst ved at udvikle smartere regler.

Bare husk at du regelmæssigt bliver nødt til at vedligeholde disse typer regelbaserede modeller for at sikre ensartede og forbedrede resultater.

Hybride systemer

Hybridteknikker er den mest moderne, effektive og udbredte tilgang til sentimentanalyse. Veltilrettelagte hybridsystemer kan give fordelene ved både automatiske og regelbaserede systemer.

Hybride modeller nyder kraften i maskinindlæring sammen med fleksibiliteten ved tilpasning. Et eksempel på en hybridmodel ville være en selvopdaterende ordliste baseret på Word2Vec. Du kan spore disse ordlister og opdatere dem baseret på dine forretningsbehov.

Brug sager til sentimentanalyse

Analyse af kundefeedback

Kundefeedback-analyse er den mest udbredte anvendelse af sentimentanalyse. Direkte kundefeedback er guld for virksomheder, især startups. Nøjagtig målretning mod målgruppe er afgørende for enhver virksomheds succes.

Velgjorte følelsesanalysealgoritmer kan fange det centrale markedssentiment over for et produkt.

Du kan også udvide denne brugssag til mindre underafsnit, som at analysere produktanmeldelser i din Amazon-butik. Jo mere kundedrevet en virksomhed er, desto bedre kan følelsesanalyse være til tjeneste.

Kampagneovervågning

Manipulering af vælgerens følelser er en realitet nu takket være Cambridge Analytica-skandalen.

En anden anvendelse af sentimentanalyse er et mål for indflydelse. Med de amerikanske valg i 2016 som et eksempel konkluderede mange meningsmålinger, at Donald Trump ville tabe.

Men eksperter havde bemærket, at folk generelt var skuffede over det nuværende system. De støttede deres påstande med stærke beviser gennem sentimentanalyse.

Jeg arbejdede på et værktøj kaldet Sentiments (Duh!), Der overvågede det amerikanske valg i min tid som softwareingeniør hos mit tidligere firma. Vi bemærkede tendenser, der påpegede, at Mr. Trump fik stærk trækkraft med vælgerne.

Dette skal være bevis for, at de rigtige data kombineret med AI kan producere nøjagtige resultater, selv når det strider mod den populære mening.

Brandovervågning

Brandovervågning er en anden god brugssag til sentimentanalyse. Virksomheder kan bruge sentimentanalyse til at kontrollere de sociale mediers følelser omkring deres brand fra deres publikum.

KFC er et perfekt eksempel på en virksomhed, der bruger sentimentanalyse til at spore, opbygge og forbedre sit brand. KFCs sociale mediekampagner er en stor medvirkende faktor til dens succes. De skræddersy deres marketingkampagner til at appellere til den unge skare og til at være “til stede” i sociale medier.

Værktøjer som Brandwatch kan fortælle dig, om noget negativt ved dit brand bliver viralt. Andre mærker, der bruger sociale medier til at fremme et positivt mærkesentiment, inkluderer Amazon, Netflix og Dominoes.

Aktiemarkedsanalyse

Hvis du er en erhvervsdrivende eller en investor, forstår du, hvilken indflydelse nyheder kan have på aktiemarkedet. Hver gang en større historie går i stykker, vil den sandsynligvis have en stærk positiv eller negativ indvirkning på aktiemarkedet.

Sentimentanalyse er et stærkt værktøj for handlende. Du kan analysere markedssentimentet over for en aktie i realtid, normalt i løbet af få minutter. Dette kan hjælpe dig med at planlægge dine lange eller korte positioner for en bestemt aktie.

For nylig annoncerede Moderna afslutningen af ​​fase I af sine kliniske forsøg med COVID-19-vaccine. Denne nyhed resulterede i en kraftig stigning i aktiekursen i Moderna.

Men i dag snublede Modernas lager efter at have mistet et patent. Ved hjælp af sentimentanalyse kan du analysere disse typer nyheder i realtid og bruge dem til at påvirke dine handelsbeslutninger.

Overvågning af overholdelse

Lovmæssig og juridisk overholdelse kan skabe eller bryde store organisationer. Ofte lagres disse overholdelsesdokumenter på store websteder som Financial Conduct Authority.

Store organisationer bruger en god del af deres budgetter på overholdelse af lovgivningen. I disse tilfælde kan traditionel dataanalyse ikke tilbyde en komplet løsning.

Værktøjer som ScrapingHub kan hjælpe med at hente dokumenter fra disse websteder. Men virksomheder har brug for intelligent klassificering for at finde det rigtige indhold blandt millioner af websider.

Sentimentanalyse kan gøre overvågning af overholdelse lettere og mere omkostningseffektiv. Det kan hjælpe med at oprette taggingmotorer, analysere ændringer over tid og give din organisation en 24/7 vagthund.

Konklusion

Sentimentanalyse er et kraftfuldt værktøj, som du kan bruge til at løse problemer fra brandpåvirkning til markedsovervågning. Nye værktøjer er bygget op omkring sentimentanalyse for at hjælpe virksomheder med at blive mere effektive.

Og forresten, hvis du elsker Grammarly, kan du gå videre og takke sentimentanalyse.

Elskede denne artikel? Deltag i mit nyhedsbrevog få et resumé af mine artikler og videoer hver mandag.