Analýza sentimentu

Dnes se zaměřím na velmi relevantní téma spojené s umělou inteligencí a strojovým učením. Představím analytický nástroj, který přeměňuje nezpracovaná, nestrukturovaná textová data na interpretovatelné postřehy.

Co je sentiment?

Sentiment je emocionální tón nebo postoj, který je vyjádřen v textu. Tento sentiment může být pozitivní, negativní, neutrální. Nebo takto:

Co je to analýza sentimentu?

Analýza sentimentu je praxe měření negativního, neutrálního nebo pozitivního postoje v textu. Pomocí zpracování přirozeného jazyka jsou online textová data o určitém klíčovém slově analyzována z hlediska intenzity negativních nebo pozitivních slov, která obsahují. Výsledkem analýzy sentimentu může být průměrné skóre celkové pozitivity, shluk nejoblíbenějších slov v textu nebo podrobná analýza asociací, které lze z dat odvodit.

Nejčastější případy použití analýzy sentimentu

  • Měření ve spokojenosti zákazníků – Společnosti ji mohou použít k identifikaci problémů zákazníků a k určení jejich priorit, což může pomoci zlepšit zákaznický servis.
  • Výzkum a vývoj produktu – Analýza sentimentu může být použita ke sběru a analýze zpětné vazby od zákazníků o nových produktech nebo funkcích, což může pomoci vylepšit vývoj a design produktů.
  • Sociální média: Analýza sentimentu je široce využívána k monitorování a analýze veřejného mínění na sociálních médiích. Firmy mohou použít tuto analýzu ke sledování, jak je jejich značka vnímána.
  • Finanční trhy: Může být použita k předpovědi tržních trendů na základě veřejného mínění o konkrétních společnostech nebo investicích.
  • Zdravotnictví: Lékaři a výzkumníci ji mohou použít ke sledování pacientovy nálady a emocí během léčby.
  • Politika: Používá se k předpovědi výsledků voleb na základě veřejného mínění.
  • Práce s lidskými zdroji: Analýza sentimentu může být použita k analýze nálady a spokojenosti zaměstnanců v rámci organizace.
  • Vzdělávání: Učitelé a výzkumníci ji mohou použít k hodnocení emocí a postojů studentů k určitým tématům nebo metodám výuky.
  • Bezpečnost a dohled: Bezpečnostní služby a výzkumníci ji mohou použít k detekci potenciálních hrozeb na základě analýzy online konverzací a diskusí.

Postup při analýzu sentimentu

Krok 1) Získání dat:

Nashromážděná textová data bude poté třeba očistit od částí, které nevyjadřují žádný význam. Poté je třeba text kategorizovat do slov nebo skupin slov, které lze označit jako pozitivní nebo negativní.

Krok 2) Vyberte vhodný model pro analýzu sentimentu

  • Model založený na pravidlech je nejjednodušším přístupem pro analýzu sentimentu, což je označování dat. Označení dat klasifikuje slova v extrahovaném textu jako negativní nebo pozitivní. Například recenze obsahující slova „dobré, skvělé, úžasné“ by byly označeny jako pozitivní recenze, zatímco recenze obsahující „špatné, hrozné, zbytečné“ by byly označeny jako negativní slova. Tento heuristický nápad může velmi rychle poskytnout nápad na vysoké úrovni, ale chyběly by komentáře, které obsahují méně frekventovaná slova nebo komplikované významy, které obsahují negativní i pozitivní slova.
  • Model strojového učení vyžaduje trochu manuálního úsilí při vytváření modelu, ale časem by poskytl přesnější a automatizovanější výsledky. Jakmile budete mít k analýze velké množství textových dat, rozdělili byste určitou jejich část jako testovací sadu a ručně označili každý komentář jako pozitivní nebo negativní. Později by model strojového učení tyto vstupy zpracoval a porovnal nové komentáře se stávajícími a kategorizoval je jako pozitivní nebo negativní slova na základě podobnosti. Jednou z výhod tohoto modelu je, že trénovací data by pokrývala více příkladů méně frekventovaných slov nebo obrazných frází, model by byl schopen rozpoznat tyto vzorce v nových datech a přesně klasifikovat složitější komentáře. 

Krok 3) Analyzujte a vyhodnoťte

Jak modely založené na pravidlech, tak modely strojového učení lze časem vylepšit. Například slovník záporných a pozitivních slov lze aktualizovat jako živý zdroj odkazů, aby byla nová data přesněji klasifikována. Podobně existuje několik modelů strojového učení, které můžete použít na svá data a vzájemně je porovnat, abyste své modely v průběhu času doladili.

Výzvy analýzy sentimentu

Nuance a interpunkce

Lidský jazyk je velmi bohatý na vyjadřování. Zejména s tím, jak emotikony získávají na popularitě, mají interpunkční znaménka v online textových datech značný význam. Podobně mohou různé verze smajlíků vyjadřovat různou intenzitu pocitu. 

Doporučení: Využijte slovníky s otevřeným zdrojovým kódem, které vám umožní zaznamenávat interpunkční znaménka nebo emotikony způsobem, kterému porozumí algoritmy zpracování přirozeného jazyka.

 

Falešné recenze a dezinformace

Falešné recenze produktů nebo obsah generovaný roboty je pro mnoho firem stále větším problémem. Když pracujete s velkým množstvím textových dat, může být obtížné identifikovat takto vytvořený obsah a zda se jedná o významné množství vašich dat, které by mohlo případně ovlivnit výsledky vaší analýzy. 

Doporučení: Použijte nejaktuálnější tipy k identifikaci a šíření falešných recenzí přímo na místě tak, aby nebyly součástí vašeho souboru dat ani viditelné pro vaše zákazníky. Podívejte se na náš podrobný článek o nástrojích a metodách ochrany značky.

 

Nadměrné přizpůsobení

Společným úskalím všech algoritmů strojového učení je přehnané přizpůsobení, což znamená, že váš model by odpovídal vašim tréninkovým datům tak dobře, že považuje tuto datovou sadu za ideální vzorek možných instancí a nefunguje dobře s novými datovými sadami. To se může stát z mnoha důvodů, jako je například příliš malý vzorek nebo velká odchylka v trénovacích datech. 

Doporučení: Porovnejte různé modely. To je důvod, proč je krok „Analyzovat a vyhodnotit“ zvláště důležitý pro modely strojového učení, protože tento krok může pomoci odhalit nadměrné přizpůsobení a doladit model pomocí různých metod, jako je použití křížové validace, augmentace dat nebo ponechání určité části modelu.