تجزیه و تحلیل احساسات چیست: تعریف، انواع کلید و الگوریتم ها

هر فردی نسبت به چیزهایی که تجربه می کند نوعی نگرش دارد. ما می‌توانیم این ویژگی یادداشت‌های دست‌نویس را در تلفن هوشمند دوست داشته باشیم، اما نمی‌توانیم کل صدا سنج را تحمل کنیم. و همچنین این قفل صورت وجود دارد که واقعاً ما را متحیر می کند. یک امر طبیعی است.

همه اینها چیزی در مورد یک شیء مورد نظر می گوید. و از آنجایی که بسیاری از افراد می توانند از این چیز استفاده کنند - ده ها نظر از این قبیل از افراد زیادی وجود دارد. وقتی همه این نظرات با هم ترکیب شوند، تصویری متمایز از نحوه درک محصول خاص ارائه می دهند.

این تحلیل احساسات به طور خلاصه است.

در این مقاله به بررسی تحلیل احساسات می پردازیم و چگونه می توان از آن به نفع شرکت شما استفاده کرد.

تحلیل احساسات چیست؟تعریف نهایی

تجزیه و تحلیل احساسات یکی از زمینه های پردازش زبان طبیعی است که به کاوش در نظرات ذهنی یا احساسات جمع آوری شده از منابع مختلف در مورد یک موضوع خاص اختصاص دارد.

در شرایط تجاری دقیق تر، می توان آن را به صورت زیر خلاصه کرد:

• تجزیه و تحلیل احساسات مجموعه ای از ابزارها برای شناسایی و استخراج نظرات و استفاده از آنها به نفع عملیات تجاری است.

چنین الگوریتم‌هایی به عمق متن می‌رسند و چیزهایی را پیدا می‌کنند که به نگرش نسبت به محصول به طور کلی یا عنصر خاص آن اشاره می‌کند.

به عبارت دیگر، نظر کاوی و تحلیل احساسات به معنای فرصتی برای کشف ذهنیت مخاطبان و بررسی وضعیت محصول از دیدگاه مخالف است. این باعث می شود تجزیه و تحلیل احساسات یک ابزار عالی برای:

• تجزیه و تحلیل محصول گسترده
• تحقیقات بازار
• مدیریت شهرت
• هدف گیری دقیق
• تحلیل بازاریابی
• روابط عمومی (PR)
• بررسی محصول
• امتیازدهی خالص پروموتر
• بازخورد محصول
• خدمات مشتری

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل احساسات یک الگوریتم طبقه‌بندی غالب است که هدف آن یافتن یک دیدگاه عقیده‌ای و وضعیت آن و برجسته کردن اطلاعات مورد علاقه خاص در فرآیند است.

"نظر" در تحلیل احساسات چیست؟همه شما تعریف کلی عقیده را می‌دانید: «نظر یا قضاوتی که در مورد چیزی شکل می‌گیرد، نه لزوماً مبتنی بر واقعیت یا دانش».

خوب، از نقطه نظر علم داده، یک نظر بسیار بیشتر از این است:

• از یک سو، ارزیابی ذهنی از چیزی است که بر اساس تجربه تجربی شخصی است. تا حدی ریشه در حقایق عینی دارد و تا حدی تحت سلطه احساسات است.
• از طرف دیگر ، یک تفکر می تواند به عنوان نوعی ابعاد در داده های مربوط به یک موضوع خاص تعبیر شود. این مجموعه ای از نشانگرها است که در ترکیب ، یک دیدگاه ، یعنی جنبه برای مسئله خاص را ارائه می دهد. در مورد آن فکر کنید که گویی یکی از حلقه های کیوان است.

با توجه به این موضوع ، تجزیه و تحلیل احساسات برای عملیات زیر اعمال می شود:

• داده های افکار (داده های احساساتی با نام مستعار) را بر روی یک بستر خاص (پشتیبانی مشتری ، بررسی و غیره) پیدا و استخراج کنید.
• قطبیت آن را تعیین کنید (مثبت یا منفی)
• موضوع را تعریف کنید (آنچه به طور کلی و به طور خاص درباره آن صحبت می شود)
• دارنده نظر را شناسایی کنید (به تنهایی و با همبستگی با بخش های مخاطب موجود)

بسته به هدف ، الگوریتم تجزیه و تحلیل احساسات می تواند در اسکوپ های زیر استفاده شود:

• سطح سند - برای کل متن.
• سطح جمله - احساسات یک جمله را بدست می آورد.
• سطح زیر جمله-احساسات زیر را در یک جمله بدست می آورد.

با توجه به موضوع ذهنی آن ، استخراج نظر یک کار دشوار است. نظرات متفاوت است. برخی از آنها با ارزش تر از سایرین هستند. چهار زیر شاخه بیشتر یک نظر را توصیف می کند:

• نظر مستقیم آن چیزی است که مستقیماً چیزی را بیان می کند. به عنوان مثال ، "پاسخگویی دکمه ها در برنامه X ضعیف است."در اینجا شما یک نکته قانونی دارید.
• نظر تطبیقی یکی از مواردی است که x بر اساس معیارهای خاص با Y مقایسه می شود. به عنوان مثال ، "پاسخگویی دکمه در برنامه X از برنامه Y." بدتر است. "علاوه بر اینکه بینشی در مورد محصول شما است ، به عنوان تحقیقات میکرو رقابتی نیز عمل می کند.
• نظر صریح جایی است که همه چیز به وضوح تعریف شده است. به عنوان مثال ، "این صندلی در حال لرزیدن است."
• نظرات ضمنی دلالت دارد اما به وضوح بیان نشده است. به عنوان مثال ، "برنامه در دو روز شروع به عقب نشینی کرد."توجه به این نکته حائز اهمیت است که نظرات ضمنی نیز ممکن است دارای اصطلاحات و استعاره باشد که روند تحلیل احساسات را پیچیده می کند.

چرا تجزیه و تحلیل احساسات اهمیت دارد؟

تجزیه و تحلیل احساسات به درک محصول و درک بازار از طریق لنز داده های احساسات می پردازد.

منابع زیادی از اطلاعات عمومی و خصوصی وجود دارد که از این طریق می توانید بینشی از درک مشتری از محصول و وضعیت عمومی بازار را مهار کنید. چندتا را نام بردن:

• مکاتبات پشتیبانی مشتری (با توجه به محصول شما)
• بررسی محصول تولید شده توسط کاربر
• بررسی محصولات حرفه ای (مانند آستانه یا سیمی)
• کشش های رسانه های اجتماعی
• انجمن های عمومی و خاص

تجزیه و تحلیل احساسات مشتری می تواند از این داده های داده کمک کند و آن را به:

• یک دیدگاه کاملاً مشخص در مورد آنچه بخشهای خاصی از مشتریان در مورد محصول یا به طور کلی فکر می کنند
• شیرجه عمیق به وضعیت بازار از دیدگاه مصرف کننده.

در هر دو مورد ، این یک عامل تأثیرگذار در تدوین و تدوین گزاره ارزش برای یک بخش مخاطب خاص است.

بیایید به ابتدای بخش برگردیم و نگاهی دقیق تر به این موضوع بیندازیم که چگونه در درک بازار و درک محصول کمک می کند:

• به عنوان یکی از شاخص های کلیدی عملکرد - نوع صحیح ادراک برای تکامل بیشتر محصول از نظر استراتژیک بسیار مهم است. غالباً ، ردیابی احساسات یک عامل تعیین کننده در انتخاب جهت تلاش های بازاریابی و توسعه تجارت است و بسیار مهم است که بدانید که این امتیاز چیست. بازاریابی تجزیه و تحلیل احساسات به شما فرصتی می دهد تا از دیدگاه مصرف کننده نقاط قوی و ضعیف محصول را مشخص کنید.
• در مورد تحقیقات بازار ، نقش تجزیه و تحلیل احساسات کمتر یکپارچه است اما با این وجود تأثیرگذار است. این دیدگاه دیگر را نشان می دهد ، رنگ های اضافی را به تصویر بازار اضافه می کند و به شما امکان می دهد از سطح زمین به وضعیت نگاه کنید. و این به شما امکان می دهد یک یا دو لایو بی دست و پا را پیدا کنید که به پیدا کردن یک طاقچه و ایجاد محصول در بازار کمک می کند.

در حالی که در مراحل ابتدایی این فعالیت ها با راه حل های اساسی بسیار آسان است - در بعضی از مواقع ، استفاده از ابزارهای دقیق تر و استخراج بینش های پیچیده تر شروع می شود.

انواع تجزیه و تحلیل احساسات

برای درک نحوه استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات در زمینه عملکرد تجاری خود - باید انواع مختلف آن را درک کنید.

در این بخش به انواع اصلی تجزیه و تحلیل احساسات خواهیم پرداخت.

نوع اول. تجزیه و تحلیل احساسات ریز دانه شامل تعیین قطبیت نظر است. این می تواند یک تمایز احساسات مثبت/منفی باینری باشد. این نوع همچنین می تواند بسته به مورد استفاده (به عنوان مثال ، مانند بررسی های پنج ستاره آمازون) به مشخصات بالاتر (به عنوان مثال ، بسیار مثبت ، مثبت ، خنثی ، منفی ، منفی) برسد.

نوع 2تشخیص احساسات برای شناسایی علائم حالات عاطفی خاص ارائه شده در متن استفاده می شود. معمولاً ترکیبی از واژگان و الگوریتم های یادگیری ماشین وجود دارد که تعیین می کند چه چیزی و چرا چیست.

نوع 3. تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه عمیق تر می شود. هدف آن شناسایی نظر در مورد یک عنصر خاص از محصول است. به عنوان مثال، روشنایی چراغ قوه در گوشی هوشمند. تجزیه و تحلیل مبتنی بر جنبه معمولاً در تجزیه و تحلیل محصول استفاده می شود تا مراقب نحوه درک محصول و نقاط ضعف و قوت از دیدگاه مشتری باشد.

نوع 4. تجزیه و تحلیل قصد همه چیز در مورد عمل است. هدف آن تعیین نوع قصدی است که در پیام بیان شده است. معمولاً در سیستم های پشتیبانی مشتری برای ساده کردن گردش کار استفاده می شود.

الگوریتم های تحلیل احساسات

دو روش عمده تحلیل احساسات وجود دارد. بیایید به هر دو نگاه کنیم.

رویکرد مبتنی بر قانون

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر قانون بر اساس یک الگوریتم با توصیف واضحی از یک نظر برای شناسایی است. شامل شناسایی ذهنیت، قطبیت، یا موضوع نظر است.

رویکرد مبتنی بر قانون شامل یک روال اساسی پردازش زبان طبیعی است. این شامل عملیات زیر با مجموعه متن است:

• ساقه
• توکن سازی
• بخشی از برچسب زدن گفتار
• تجزیه
• تحلیل واژگان (بسته به زمینه مربوطه)

در اینجا نحوه عملکرد آن آمده است:

• دو لیست از کلمات وجود دارد. یکی از آنها فقط موارد مثبت را شامل می شود و دیگری شامل موارد منفی است.
• الگوریتم از طریق متن می گذرد، کلماتی را پیدا می کند که با معیارها مطابقت دارند.
• پس از آن، الگوریتم محاسبه می کند که کدام نوع کلمات در متن رایج تر است. اگر کلمات مثبت بیشتری وجود داشته باشد، متن دارای قطبیت مثبت تلقی می شود.

نکته ای که در مورد الگوریتم های مبتنی بر قانون وجود دارد این است که در حالی که برخی از نتایج را ارائه می دهد - فاقد انعطاف پذیری و دقت است که آنها را واقعاً قابل استفاده کند. به عنوان مثال، رویکرد مبتنی بر قانون، زمینه را در نظر نمی گیرد. با این حال، می‌توان از آن برای اهداف کلی برای تعیین لحن پیام‌ها استفاده کرد، که ممکن است برای پشتیبانی مشتری مفید باشد.

این روزها، تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر قانون معمولاً برای ایجاد زمینه برای پیاده سازی و آموزش بعدی راه حل یادگیری ماشین استفاده می شود.

تجزیه و تحلیل احساسات خودکار

در حالی که رویکرد مبتنی بر قانون بیشتر یک اسباب بازی است تا یک ابزار واقعی، تجزیه و تحلیل احساسات خودکار معامله واقعی است. این رویکردی است که واقعاً متن را بررسی می کند و کالاها را تحویل می دهد. به جای قوانین واضح تعریف شده - این نوع تجزیه و تحلیل احساسات از یادگیری ماشینی برای پی بردن به اصل پیام استفاده می کند.

به همین دلیل ، دقت و صحت عملیات به طرز چشمگیری افزایش می یابد و می توانید بدون پیچیده شدن اطلاعات ، اطلاعات را در مورد معیارهای بیشمار پردازش کنید.

در اصل ، رویکرد خودکار شامل الگوریتم های طبقه بندی یادگیری ماشین نظارت شده است. در حقیقت ، تجزیه و تحلیل احساسات یکی از نمونه های پیچیده ترین نحوه استفاده از طبقه بندی تا حداکثر اثر است. علاوه بر آن ، از الگوریتم های یادگیری دستگاه بدون نظارت برای کشف داده ها استفاده می شود.

به طور کلی ، تجزیه و تحلیل احساسات ممکن است شامل انواع زیر الگوریتم های طبقه بندی باشد:

• رگرسیون خطی
• بیوها
• پشتیبانی از ماشین های بردار
• مشتقات RNN LSTM و GRU.

چالش های تحلیل احساسات

اگر یک چیز مطمئناً وجود داشته باشد ، این است که احساسات جانوران مشکل هستند.

در سطح ، به نظر می رسد یک استخراج معمول از بینش خاص است. اما در واقعیت ، استخراج احساسات به کمی بلند کردن سنگین نیاز دارد تا واقعاً از آن استفاده کند.

در این بخش ، ما در مورد رایج ترین چالش هایی که در طول عملکرد تجزیه و تحلیل احساسات ایجاد می شود ، بحث خواهیم کرد.

متن و تعریف قطبیت

زمینه چیزی است که اغلب عملکرد استخراج احساسات کاملاً خوب در چشم است. در حالی که یک انسان قادر است بدون تلاش بیش از حد زمینه را بدست آورد - همه چیز از دیدگاه الگوریتم بسیار متفاوت است.

مسئله این است - الگوریتم ها نمی توانند حدس بزنند که برای به دست آوردن نتایج مناسب باید چه کاری انجام دهند. برای به دست آوردن نتایج مناسب ، آنها باید پیکربندی شوند.

به همین دلیل ، مدل تجزیه و تحلیل احساسات باید حاوی یک مؤلفه اضافی باشد که زمینه پیام را برطرف کند.

نکته اصلی در بردار متن است که ارتباطات کلمات موجود در متن و روابط آنها با یکدیگر را از نظر بخش هایی از گفتار ترسیم می کند.

این یک بعد اضافی به تجزیه و تحلیل احساسات متنی می دهد و موج را برای درک صحیح از لحن و حالت پیام هموار می کند. ابزارهایی مانند Word2VEC و Doc2VEC می توانند این کار را با سهولت انجام دهند.

ذهنیت و تعیین لحن

شناسایی لحن پیام یکی از ویژگی های اساسی تحلیل احساسات است.

به طور کلی ، محاسبه تونالیت از طریق فعل از پیام بسیار آسان است. کلماتی مانند "خوب" و "زشت" مستقیماً نمره را بیان می کنند.

کار سخت تر تعیین اینکه آیا پیام عینی یا ذهنی است یا خیر.

مردم تمایل دارند پیام را به روش های مختلفی تدوین کنند. گاهی اوقات پیام حاوی احساسات صریح نیست ، گاهی اوقات احساسات ضمنی آن چیزی نیست که به نظر می رسد.

تنها راه حل برای آن ، لفظی عمیق تر و متنوع تر در مدل تجزیه و تحلیل احساسات NLP است که برای تجزیه و تحلیل احساسات اعمال می شود.

شما باید گزینه های مختلفی را در مورد توصیف محصول در نظر بگیرید و آنها را در دسته های مربوطه قرار دهید. به این ترتیب ، الگوریتم قادر به تعیین صحیح ذهنیت و همبستگی آن با لحن است.

شناسایی طنز و طعنه

در میان همه موارد ، الگوریتم های تجزیه و تحلیل احساسات با مشکل روبرو هستند - تعیین یک طنز و طعنه احتمالاً مداخله ترین است.

چرا؟بیایید آن را خیانت زبان بنامیم.

می بینید - روشی که ما از زبان استفاده می کنیم اغلب خرابکارانه است. این کلمات به تنهایی ممکن است دسته ای از خرس های عروسکی باشد ، اما زمینه ای که در آن استفاده می شود می تواند آنها را به فیل های صورتی در رژه تبدیل کند.

الگوریتم آن را دریافت نمی کند. آنها شوخی می کنند و به ارزش اسمی می پردازند و آنها را به عنوان یک احساسات نسبتاً منفی یا یک شخص بسیار مثبت طبقه بندی می کنند. حتی مسیر تمایز بین طنز و طعنه است.

راز مقابله با موفقیت در این مسئله در تجزیه و تحلیل متن عمیق و بدنه های متنوعی است که برای آموزش مدل تجزیه و تحلیل احساسات NLP استفاده می شود.

چگونه پروژه IT خود را ایمن کنیم؟

دانلود راهنمای برنامه نویسی ایمن

تعریف لحن خنثی

تعیین تونالیت به دلیل ویژگی های متنی و آلودگی طنز/طعنه می تواند به اندازه کافی سخت باشد.

و سپس یک لحن خنثی وجود دارد.

لحن خنثی چیست؟این نوعی از لحنی است که حاوی هیچ نشانه ای نیست که بتواند به عنوان مثبت یا منفی طبقه بندی شود. در عوض ، یک پیام خنثی فقط برخی از حقایق را بیان می کند.

چگونه با پیام های خنثی مقابله کنیم؟دو روش وجود دارد.

ابتدا باید به متن نگاهی بیندازید و ببینید که کدام حقایق بیان شده است. این همه تفاوت را ایجاد می کند و درب آن را از بین می برد. اما این رویکرد دستی است و فقط در موارد خاص قابل استفاده است.

دوم برای الگوریتم است. لحن خنثی را می توان از آنچه در آن نیست ، یعنی پیام قطبی محاسبه شود. در اصل ، شما به عنوان همه چیز خنثی که نمی تواند به عنوان مثبت ، منفی یا تغییرات آن مشخص شود ، برچسب گذاری می کنید.

در نتیجه

تجزیه و تحلیل احساسات یک فناوری فوق العاده ارزشمند برای مشاغل است زیرا امکان دریافت بازخورد واقع بینانه از مشتریان خود را به روشی بی طرفانه (یا کمتر تعصب) فراهم می کند. درست انجام شده ، می تواند یک ارزش عالی برای سیستم ها ، برنامه ها یا پروژه های وب شما باشد.