Интернет отвори вратите за хората, които свободно изразяват своите мнения, възгледи и предложения за почти всичко в света на социална медия, уебсайтове и блогове. Освен че изразяват мнението си, хората (клиентите) също влияят върху решенията за покупка на другите. Настроенията, независимо дали са отрицателни или положителни, са критични за всеки бизнес или марка, загрижени за продажбите на своите продукти или услуги.
Подпомагането на бизнеса да копае коментарите за бизнес употреба е Natural Language Processing. Един на всеки четири бизнеса има планове да внедри НЛП технологията през следващата година, за да задвижва техните бизнес решения. Използвайки анализ на настроенията, НЛП помага на бизнеса да извлече интерпретируеми прозрения от необработени и неструктурирани данни.
Извличане на мнения или анализ на чувствата е техника на НЛП, използвана за идентифициране на точното чувство – положителен, отрицателен или неутрален – свързани с коментари и обратна връзка. С помощта на НЛП ключовите думи в коментарите се анализират, за да се определят положителните или отрицателните думи, съдържащи се в ключовата дума.
Настроенията се оценяват по система за скалиране, която присвоява оценки на настроенията на емоциите в част от текста (определяйки текста като положителен или отрицателен).
Какво е многоезичен анализ на настроението?
Както подсказва и името, многоезичен анализ на настроенията е техниката за извършване на оценка на настроението за повече от един език. Това обаче не е толкова просто. Нашата култура, език и опит оказват голямо влияние върху поведението и емоциите ни при покупка. Без добро разбиране на езика, контекста и културата на потребителя е невъзможно да се разберат точно намеренията, емоциите и интерпретациите на потребителя.
Докато автоматизацията е отговорът на много от нашите съвременни проблеми, машинен превод софтуерът няма да може да улови нюансите на езика, разговорните изрази, тънкостите и културните препратки в коментарите и отзиви за продукта превежда се. Инструментът за машинно обучение може да ви даде превод, но може да не е полезен. Това е причината, поради която е необходим многоезичен анализ на настроенията.
Защо е необходим многоезичен анализ на настроението?
Повечето фирми използват английски като средство за комуникация, но той не се използва от повечето потребители по света.
Според Ethnologue около 13% от населението на света говори английски. Освен това, Британският съвет заявява, че около 25% от световното население има прилично разбиране на английски. Ако се вярва на тези цифри, тогава голяма част от потребителите взаимодействат помежду си и с бизнеса на език, различен от английския.
Ако основната цел на бизнеса е да запази своята клиентска база непокътната и да привлече нови клиенти, той трябва да разбира отблизо мненията на своите клиенти, изразени в техните роден език. Ръчното преглеждане на всеки коментар или преводът му на английски е тромав процес, който няма да доведе до ефективни резултати.
Устойчиво решение е да се развие многоезичност системи за анализ на настроението които откриват и анализират клиентски мнения, емоции и предложения в социални медии, форуми, проучвания и др.
Стъпки за извършване на многоезичен анализ на настроението
Анализ на настроението, независимо дали на един език или няколко езика, е процес, който изисква прилагането на модели за машинно обучение, обработка на естествен език и техники за анализ на данни за извличане точкуване на многоезично мнение от данните.
Открийте правилното намерение с нашите предложения за услуга за анализ на настроението
Стъпките, включени в многоезичния анализ на настроенията, са
Стъпка 1: Събиране на данни
Събирането на данни е първата стъпка в прилагането на анализа на настроението. За създаване на многоезичен модел за анализ на настроението, е важно да се събират данни на различни езици. Всичко ще зависи от качеството на събраните, анотирани и етикетирани данни. Можете да черпите данни от API, хранилища с отворен код и издатели.
Стъпка 2: Предварителна обработка
Събраните уеб данни трябва да бъдат почистени и информацията да бъде извлечена от тях. Частите от текста, които не предават конкретно значение, като „the“, „is“ и други, трябва да бъдат премахнати. Освен това текстът трябва да бъде групиран в групи думи, за да бъде категоризиран, за да предаде положително или отрицателно значение.
За да се подобри качеството на класификацията, съдържанието трябва да бъде почистено от шум, като HTML тагове, реклами и скриптове. Езикът, лексиката и граматиката, използвани от хората, са различни в зависимост от социалната мрежа. Важно е такова съдържание да се нормализира и да се подготви за предварителна обработка.
Друга критична стъпка в предварителната обработка е използването на обработка на естествения език за разделяне на изречения, премахване на стоп думи, маркиране на части от речта, трансформиране на думи в тяхната коренна форма и токенизиране на думите в символи и текст.
Стъпка 3: Избор на модел
Базиран на правила модел: Най-простият метод за многоезичен семантичен анализ е базиран на правила. Алгоритъмът, базиран на правила, извършва анализа въз основа на набор от предварително определени правила, програмирани от експертите.
Правилото може да указва думи или фрази, които са положителни или отрицателни. Ако вземете преглед на продукт или услуга, например, той може да съдържа положителни или отрицателни думи като „страхотно“, „бавно“, „изчакайте“ и „полезно“. Този метод улеснява класифицирането на думи, но може да класифицира погрешно сложни или по-рядко срещани думи.
Автоматичен модел: Автоматичният модел извършва многоезичен анализ на настроенията без участието на човешки модератори. Въпреки че моделът за машинно обучение е изграден с помощта на човешки усилия, той може да работи автоматично, за да предоставя точни резултати, след като бъде разработен.
Данните от теста се анализират и всеки коментар се маркира ръчно като положителен или отрицателен. След това ML моделът ще се учи от тестовите данни, като сравнява новия текст със съществуващите коментари и ги категоризира.
Стъпка 4: Анализ и оценка
Моделите, базирани на правила и машинно обучение, могат да бъдат подобрени и подобрени с времето и опита. Лексикон от по-рядко използвани думи или резултати на живо за многоезични чувства могат да бъдат актуализирани за по-бърза и по-точна класификация.
Предизвикателството на превода
Преводът не е ли достатъчен? Всъщност не!
Преводът включва прехвърляне на текст или групи от текст от един език и намиране на еквивалент на друг. Преводът обаче не е нито лесен, нито ефективен.
Това е така, защото хората използват езика не само за да съобщят своите нужди, но и за да изразят своите емоции. Освен това има големи разлики между различните езици, като английски, хинди, мандарин и тайландски. Добавете към този литературен микс използването на емоции, жаргон, идиоми, сарказъм и емотикони. Не е възможно да се получи точен превод на текста.
Някои от основните предизвикателства на машинен превод сте
- Субективност
- Контекст
- Сленг и идиоми
- сарказъм
- Сравненията
- неутралност
- Емотикони и съвременна употреба на думи.
Без точното разбиране на предвиденото значение на отзивите, коментарите и комуникацията относно техните продукти, цени, услуги, характеристики и качество, фирмите няма да могат да разберат нуждите и мненията на клиентите.
Многоезичният анализ на настроенията е труден процес. Всеки език има своя уникална лексика, синтаксис, морфология и фонология. Добавете към това културата, жаргона, изразени чувства, сарказъм и тоналност и имате предизвикателен пъзел, който се нуждае от ефективно ML решение, задвижвано от AI.
Необходим е изчерпателен многоезичен набор от данни, за да се разработи стабилно многоезично инструменти за анализ на настроението които могат да обработват прегледи и да предоставят мощна информация на бизнеса. Shaip е пазарен лидер в предоставянето на персонализирани за индустрията, етикетирани, анотирани набори от данни на няколко езика, които помагат при разработването на ефективни и точни многоезични решения за анализ на настроението.
