Az internet megnyitotta az ajtókat az emberek előtt, akik szabadon kifejthetik véleményüket, nézeteiket és javaslataikat a világon szinte bármiről. Közösségi média, webhelyek és blogok. Az emberek (vevők) a véleményük kinyilvánítása mellett mások vásárlási döntéseit is befolyásolják. A hangulat, legyen az negatív vagy pozitív, kritikus fontosságú minden olyan vállalkozás vagy márka számára, amely aggódik termékei vagy szolgáltatásai értékesítése miatt.
Segíteni a vállalkozásokat a megjegyzések üzleti célú bányászatában Természetes nyelvi feldolgozás. Minden negyedik vállalkozásból egy azt tervezi, hogy a következő éven belül bevezeti az NLP technológiát üzleti döntéseik meghozatala érdekében. A hangulatelemzés segítségével az NLP segít a vállalkozásoknak értelmezhető betekintést nyerni nyers és strukturálatlan adatokból.
Véleménybányászat ill hangulat elemzés az NLP egyik technikája a pontos érzelem azonosítására – pozitív, negatív vagy semleges – megjegyzésekkel és visszajelzésekkel társítva. Az NLP segítségével a megjegyzésekben szereplő kulcsszavakat elemzi a kulcsszóban található pozitív vagy negatív szavak meghatározása.
Az érzelmek pontozása egy skálázási rendszeren történik, amely érzelmekhez rendel érzelmeket egy szövegrészben (a szöveget pozitívnak vagy negatívnak határozza meg).
Mi az a többnyelvű érzéselemzés?
Ahogy a neve is sugallja, többnyelvű érzéselemzés az a technika, amellyel több nyelven érzékleteket adnak le. Ez azonban nem ilyen egyszerű. Kultúránk, nyelvünk és tapasztalataink nagyban befolyásolják vásárlási magatartásunkat és érzelmeinket. A felhasználó nyelvének, kontextusának és kultúrájának megfelelő ismerete nélkül lehetetlen pontosan megérteni a felhasználó szándékait, érzelmeit és értelmezéseit.
Míg az automatizálás a válasz számos modern kori problémánkra, gépi fordítás a szoftver nem fogja tudni felvenni a nyelv árnyalatait, a köznyelvet, a finomságokat és a kulturális utalásokat a megjegyzésekben és vélemény a termékről fordít. Az ML eszköz adhat fordítást, de lehet, hogy nem hasznos. Ez az oka annak, hogy többnyelvű érzéselemzésre van szükség.
Miért van szükség többnyelvű hangulatelemzésre?
A legtöbb vállalkozás az angol nyelvet használja kommunikációs médiumként, de a legtöbb fogyasztó nem használja világszerte.
Az Ethnologue szerint a világ lakosságának körülbelül 13%-a beszél angolul. Ezenkívül a British Council kijelenti, hogy a világ lakosságának körülbelül 25%-a tisztességesen ért angolul. Ha hinni kell ezeknek a számoknak, akkor a fogyasztók nagy része az angoltól eltérő nyelven érintkezik egymással és a vállalkozással.
Ha a vállalkozások fő célja ügyfélkörük érintetlenségének megőrzése és új ügyfelek vonzása, akkor alaposan meg kell értenie ügyfeleik véleményét. anyanyelv. Az egyes megjegyzések kézi áttekintése vagy angolra fordítása nehézkes folyamat, amely nem hoz hatékony eredményt.
Fenntartható megoldás a többnyelvűség fejlesztése hangulatelemző rendszerek amelyek észlelik és elemzik az ügyfelek véleményét, érzelmeit és javaslatait a közösségi médiában, fórumokon, felmérésekben stb.
A többnyelvű hangulatelemzés lépései
Érzelemelemzés, függetlenül attól, hogy egyetlen nyelven, ill több nyelven, egy olyan folyamat, amelynek kivonásához gépi tanulási modellek, természetes nyelvi feldolgozás és adatelemzési technikák alkalmazása szükséges többnyelvű hangulatpontozás az adatokból.
A többnyelvű hangulatelemzés lépései a következők
1. lépés: Adatgyűjtés
Az adatgyűjtés az első lépés a hangulatelemzés alkalmazásában. Többnyelvű létrehozásához hangulatelemzési modell, fontos, hogy különböző nyelveken gyűjtsön adatokat. Minden az összegyűjtött, megjegyzésekkel ellátott és címkézett adatok minőségétől függ. Adatokat lehívhat API-kból, nyílt forráskódú adattárakból és kiadókból.
2. lépés: Előfeldolgozás
Az összegyűjtött webes adatokat meg kell tisztítani, és információkat gyűjteni belőlük. A szöveg azon részeit, amelyeknek nincs különösebb jelentése, mint például a „van” és egyebek, el kell távolítani. Ezenkívül a szöveget szócsoportokba kell csoportosítani, hogy kategorizálják, hogy pozitív vagy negatív jelentést közvetítsen.
Az osztályozás minőségének javítása érdekében a tartalmat meg kell tisztítani a zajtól, például a HTML-címkéktől, a hirdetésektől és a szkriptektől. Az emberek által használt nyelv, lexikon és nyelvtan a közösségi hálózattól függően eltérő. Fontos az ilyen tartalmak normalizálása és előkészítése az előfeldolgozásra.
Az előfeldolgozás másik kritikus lépése a természetes nyelvi feldolgozás a mondatok felosztására, a stopszavak eltávolítására, a beszédrészek címkézésére, a szavak gyökérformájára való átalakítására, valamint a szavak szimbólumokká és szöveggé alakítására.
3. lépés: Modell kiválasztása
Szabály alapú modell: A többnyelvű szemantikai elemzés legegyszerűbb módszere szabályalapú. A szabályalapú algoritmus a szakértők által programozott előre meghatározott szabályok alapján végzi el az elemzést.
A szabály megadhat pozitív vagy negatív szavakat vagy kifejezéseket. Ha például egy termékről vagy szolgáltatásról szóló véleményt vesz fel, az tartalmazhat pozitív vagy negatív szavakat, például „nagyszerű”, „lassú”, „várj” és „hasznos”. Ez a módszer megkönnyíti a szavak osztályozását, de előfordulhat, hogy tévesen osztályozza a bonyolult vagy ritkábban előforduló szavakat.
Automatikus modell: Az automatikus modell többnyelvű hangulatelemzést végez emberi moderátorok bevonása nélkül. Bár a gépi tanulási modell emberi erőfeszítések felhasználásával épül fel, képes automatikusan működni, hogy pontos eredményeket adjon kifejlesztése után.
A tesztadatokat elemzik, és minden megjegyzést manuálisan pozitívnak vagy negatívnak jelölnek. Az ML-modell ezután tanulni fog a tesztadatokból úgy, hogy az új szöveget összehasonlítja a meglévő megjegyzésekkel, és kategorizálja azokat.
4. lépés: Elemzés és értékelés
A szabályalapú és gépi tanulási modellek idővel és tapasztalattal javíthatók és továbbfejleszthetők. A kevésbé gyakran használt szavak lexikona vagy a többnyelvű érzelmek élő pontszámai frissíthetők a gyorsabb és pontosabb osztályozás érdekében.
A fordítás kihívása
Nem elég a fordítás? Ami azt illeti, nem!
A fordítás során szöveget vagy szövegcsoportokat viszünk át az egyik nyelvből, és egy másik nyelven megfelelőt találunk. A fordítás azonban nem egyszerű és nem hatékony.
Ennek az az oka, hogy az emberek nem csak szükségleteik közlésére használják a nyelvet, hanem érzelmeik kifejezésére is. Ezenkívül éles különbségek vannak a különböző nyelvek, például az angol, a hindi, a mandarin és a thai között. Adja hozzá ehhez az irodalmi keverékhez az érzelmek, szleng, idiómák, szarkazmus és hangulatjelek használatát. Nem lehetséges a szöveg pontos fordítása.
Néhány fő kihívás a gépi fordítás faliórái
- alanyiság
- Kontextus
- Szleng és idiómák
- Gúny
- Összehasonlítások
- Semlegesség
- Hangulatjelek és modern szóhasználat.
A termékekkel, áraikkal, szolgáltatásaikkal, szolgáltatásaikkal és minőségükkel kapcsolatos vélemények, megjegyzések és kommunikáció szándékolt jelentésének pontos megértése nélkül a vállalkozások képtelenek megérteni az ügyfelek igényeit és véleményét.
A többnyelvű érzéselemzés kihívást jelentő folyamat. Minden nyelvnek megvan a maga egyedi lexikona, szintaxisa, morfológiája és fonológiája. Add ehhez hozzá a kultúrát, a szleng, kifejezett érzelmek, szarkazmus és tonalitás, és olyan kihívásokkal teli rejtvényt kapsz, amelyhez hatékony, AI-alapú ML-megoldásra van szükséged.
Átfogó többnyelvű adatkészletre van szükség a robusztus többnyelvűség fejlesztéséhez hangulatelemző eszközök amely képes feldolgozni az értékeléseket, és hatékony betekintést nyújtani a vállalkozások számára. A Shaip piacvezető az iparág által testreszabott, címkézett, megjegyzésekkel ellátott adatkészletek biztosításában több nyelven, amelyek elősegítik a hatékony és pontos fejlesztést. többnyelvű érzéselemző megoldások.
