شروع با تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات (نظر کاوی) یک تکنیک پردازش زبان طبیعی (NLP) است که بر تجزیه و تحلیل و یافتن هدف/احساس پشت یک متن یا گفتار معین تمرکز دارد.
پشت هر سخنرانی نوشتاری یا گفتاری همیشه احساسی وجود دارد که می تواند منفی، مثبت یا خنثی باشد.

تجزیه و تحلیل احساسات به خودکار پردازش حجم زیادی از داده ها در زمان واقعی کمک می کند. می توان از آن برای تجزیه و تحلیل بازخورد مشتریان، پاسخ های نظرسنجی، نظارت بر رسانه های اجتماعی، مدیریت شهرت، تجربه مشتری و بررسی محصول استفاده کرد. تصمیمات تجاری را می توان پس از تجزیه و تحلیل و درک افراد انجام داد. واکنش نسبت به یک کالای معین

تجزیه و تحلیل احساسات به سرعت در حال تبدیل شدن به یک ابزار ضروری برای درک احساسات پشت انواع داده ها است. توانایی درک پاسخ های بیش از 5000 مشتری از یک نظرسنجی به طور خودکار یک سود بزرگ برای یک تجارت است.

اهمیت تحلیل احساسات

• مرتب سازی حجم زیادی از داده ها: مرتب سازی دستی از طریق هزاران توییت یا پاسخ های نظرسنجی مشتری بسیار خسته کننده است. تجزیه و تحلیل احساسات به تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های بدون ساختار در مدت زمان کوتاهی کمک می کند.

• تحلیل زمان واقعی:از طریق مدل‌های تحلیل احساساتی، مسائل ضروری یا حیاتی را می‌توان در زمان واقعی شناسایی کرد. برای مثال، یک مشتری عصبانی که نیاز به توجه فوری دارد، می‌تواند فوراً شناسایی شود و وضعیت از بین برود.

• معیارهای منسجم:استفاده از یک مدل تجزیه و تحلیل احساسات متمرکز می تواند به ثبات و حفظ استاندارد در هنگام تفسیر داده ها کمک کند. تفاسیر انجام شده به صورت دستی می تواند سوگیری باشد زیرا گاهی اوقات افراد تحت تأثیر تجربیات، باورها و افکار خود قرار می گیرند.

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه کار می کند؟

با استفاده از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل احساسات می تواند تعیین کند که یک متن خنثی، مثبت یا منفی است.

رویکردهای اصلی تحلیل احساسات عبارتند از:

1. تحلیل احساسات مبتنی بر قانون.

مجموعه ای از قوانین دستی ایجاد شده برای تجزیه و تحلیل استفاده می شود. تکنیک های NLP مانند Lexicons (فهرست کلمات)، Stemming، Tokenization، Parsing استفاده می شود.

واژگان – فهرستی از کلمات منفی و مثبت ایجاد می شود و بعداً برای توصیف احساسات استفاده می شود.
Tokenization – شکستن یک متن یا یک جمله به قطعات کوچکتر به نام نشانه.

مثال اساسی از نحوه عملکرد یک سیستم مبتنی بر قانون:

دو لیست از کلمات قطبی شده را تعریف می کند که کلمات منفی مانند بد، زشت و کلمات مثبت مانند بهترین، زیبا است.

سپس متن آماده، پردازش و قالب‌بندی می‌شود تا تجزیه و تحلیل توسط ماشین ممکن و آسان شود. Tokenization و Lemmatization در اینجا رخ می‌دهد.

سپس کامپیوتر تعداد کلمات طبقه بندی شده به عنوان منفی و کلمات مثبت را در متن می شمارد.

سپس نمره کلی متن بر اساس مقیاسی مانند -100 تا 100 محاسبه می‌شود. اگر تعداد کلمات مثبت بیشتر از کلمه منفی باشد، سیستم احساسات مثبت را برمی‌گرداند و بالعکس. اگر نمره زوج باشد، سیستم برمی‌گرداند. احساسات خنثی

معایب تحلیل احساسات مبتنی بر قانون

محدود است زیرا کل جملات را در نظر نمی گیرد، بلکه بخش هایی از آن را در نظر می گیرد. زبان انسان پیچیده است و گاهی اوقات می توان احساسات واقعی را از دست داد.

2. تجزیه و تحلیل احساسات خودکار یا یادگیری ماشینی

از تکنیک‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌شود. یک مدل با مجموعه داده‌های مشخصی آموزش داده می‌شود تا احساسات را بر اساس کلمات و ترتیب آنها در یک متن مشخص طبقه‌بندی کند. کیفیت این رویکرد به کیفیت مجموعه داده آموزشی مورد استفاده بستگی دارد.

مرحله 1: استخراج ویژگی

آماده‌سازی داده‌ها (متن) در اینجا انجام می‌شود. تکنیک‌هایی مانند نشانه‌سازی، lemmatization، vectorization و حذف کلید واژه برای آماده کردن متن برای طبقه‌بندی توسط مدل استفاده می‌شود. یادگیری عمیق برای دستیابی به بردارسازی متن استفاده می‌شود.

مرحله 2: آموزش و پیش بینی
یک مجموعه داده آموزشی با برچسب احساسات برای آموزش الگوریتم استفاده می شود. مجموعه داده به صورت دستی ایجاد می شود یا از بررسی ها ایجاد می شود.

مرحله 3: پیش بینی

متن جدید به مدل وارد می شود. سپس مدل با استفاده از مدل آموزش داده شده با استفاده از مجموعه داده آموزشی، برچسب‌هایی را برای این داده‌های جدید پیش‌بینی می‌کند. سپس متن به عنوان احساسات مثبت، منفی یا خنثی طبقه بندی می شود. این امر نیاز به یک واژگان از پیش تعریف شده مورد استفاده در تحلیل احساسات مبتنی بر قانون را از بین می برد.

N/B-گاهی اوقات می توان از ترکیبی از هر دو مبتنی بر قانون و خودکار استفاده کرد. اگرچه آنها بسیار پیچیده هستند، اما بهترین نتیجه را ارائه می دهند.

مدل تحلیل احساسات ساختمان

مدل های از پیش آموزش دیده به صورت عمومی در هاب در دسترس هستند، از این رو بهترین مکان برای شروع هستند. مدل های موجود از طرح های یادگیری عمیق مانند ترانسفورماتور استفاده می کنند. برای نتایج بهتر، توصیه می شود مدل انتخابی را با داده های خود تنظیم کنید تا بهتر مطابقت داشته باشد. مورد در دست و برای نتایج دقیق