كيفية تحويل التسجيل إلى نص
28 أبريل 2022
لا توجد تعليقات
كيفية نسخ تسجيل صوتي إلى نص تتيح لك أداة النسخ التي لا تتطلب أي أكواد تحويل تسجيل صوتي إلى نص في خطوتين فقط. ابحث
تحليل المشاعر هو عملية استخراج المشاعر والعواطف من نص معين. وهذا يسمح للمؤسسات بفهم المعاني الأساسية وراء الرسالة التي يمكن إخفاؤها جيدًا. ولكن كيف يعمل تحليل المشاعر بالضبط وهل يجب على شركتك استخدامه؟
قبل الخوض في كيفية عمل تحليل المشاعر، دعونا نلقي نظرة على مدى قوة تحليل المشاعر عند استخدامه بالطريقة الصحيحة.
هل نتذكر جميعًا حملة نايكي التي قام بها كولين كايبرنيك؟ تلك الحملة التي تسببت في خلافات خلال عيد الشكر وربما كانت مسؤولة عن عدد من الصداقات المكسورة؟
حسنًا، إذا لم يكن الأمر كذلك، فإليك ملخصًا سريعًا.
في عام 2018، أطلقت شركة نايكي حملة تسويقية تضم كولين كايبرنيك، وهي شخصية مثيرة للجدل بالنسبة للبعض، مما أثار عاصفة من الجدل على مستوى البلاد على وسائل التواصل الاجتماعي.
في الأشهر الاثني عشر التي سبقت إعلان شركة نايكي عن إعلان كايبرنيك، بلغ متوسط المشاعر الإيجابية الصافية لشركة نايكي 26.7% على وسائل التواصل الاجتماعي. ومع ذلك، هبطت المشاعر الصافية لشركة نايكي إلى -4.7% بعد الإعلان.
إذا كنت رئيس قسم التسويق في شركة Nike، فمن المؤكد أنك ستوقف الحملة على الفور، أليس كذلك؟ فلماذا لم يفعلوا ذلك؟
على الرغم من الاستقبال السلبي على ما يبدو على المستوى السطحي، أعلنت شركة نايكي عن زيادة في المبيعات بنسبة 31% وانفجار في تم ذكر العلامة التجارية بواسطة 2,677%.
وقد استفادت شركة نايكي من تحليل المشاعر لتدرك أن وراء موجة المشاعر السلبية مشاعر إيجابية غير معلنة من جانب عملائها المستهدفين ـ المستهلكين الذين يهمون الشركة. وقبلت نايكي المخاطرة، واستمرت في الإعلان، وكانت النتائج تتحدث عن نفسها.
تحليل المشاعر، المعروف أيضًا باسم استخراج الرأي، يشير إلى استخراج المشاعر (السعيد، الغاضب)، والنوايا (الاستفسار، الشكوى، الرأي، وما إلى ذلك)، والإيجابية (السلبي، المحايد، الإيجابي) من النص.
تشمل الاستخدامات الشائعة لتحليل المشاعر إدارة السمعة ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي وأبحاث السوق وتحليل تعليقات العملاء. كما يعد تحليل المشاعر جزءًا من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) - باستخدام الذكاء الاصطناعي وأجهزة الكمبيوتر لدراسة اللغويات.
من الشائع أن نرى مصطلحات تحليل المشاعر وتحليل النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) تُستخدم معًا. ورغم أن كل هذه المصطلحات مرتبطة في علم البيانات وقد يكون لها نفس التطبيقات العملية، إلا أنها لا تعني نفس الشيء.
تحليل المشاعر:كما ذكرنا، يشير تحليل المشاعر إلى تعيين درجات المشاعر (إيجابية أو سلبية أو محايدة) للنصوص عبر خوارزميات آلية. يُعرف تحليل المشاعر أيضًا باسم استخراج الآراء.
تحليلات النصوص:يُعرف تحليل النصوص أيضًا باسم استخراج النصوص، ويشير إلى تحليل البيانات غير المنظمة واستخراج المعلومات منها مثل إنشاء سحابات الكلمات. عادةً ما يصاحب تحليل النصوص تحليل المشاعر نظرًا لطبيعته المتشابهة.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): معالجة اللغة الطبيعية هي مجال في علوم الكمبيوتر يهتم باستخدام أجهزة الكمبيوتر لتحليل اللغة البشرية. يمكنك التفكير في معالجة اللغة الطبيعية باعتبارها مجموعة فرعية من تحليل المشاعر وتحليل النصوص.
هناك خمسة أنواع رئيسية لتحليل المشاعر، يركز كل منها على جوانب مختلفة من مجموعة البيانات:
يهدف اكتشاف المشاعر إلى التعرف على المشاعر من خلال الكلمات في نص معين، مثل السعادة، خيبة الأمل، الغضب، والخوف.
هناك عدة طرق لاكتشاف المشاعر في النص. الطريقة الأكثر شيوعًا هي تحديد الكلمات الرئيسية وإسناد المشاعر إليها بناءً على معجم (قائمة بالكلمات والمشاعر المرتبطة بها).
تحليل المشاعر القائم على الجوانب (ABSA)، والمعروف أيضًا باسم تحليل المشاعر القائم على الميزات، هو عملية التعرف على الجوانب المحددة مسبقًا والمشاعر المرتبطة بها في مجموعة البيانات.
تختلف هذه الجوانب من منظمة إلى أخرى، وأكثرها شيوعًا هو السعر والتغليف والتصميم وتجربة المستخدم وخدمة العملاء.
تُستخدم أداة ABSA بشكل شائع في مراجعات المنتجات والخدمات لتحديد الميزات التي يفضلها العملاء أو لا يفضلونها. بعد ذلك، يمكن للمؤسسات التركيز على مجالات معينة في منتجاتها وخدماتها تتطلب التحسين.
يقوم تحليل المشاعر الدقيق بتقسيم الجمل إلى أجزاء واستخراج المشاعر من تلك الأجزاء الفردية. ثم يتم تصنيف المشاعر إلى واحدة من خمس فئات قطبية: إيجابية للغاية، إيجابية، محايدة، سلبية، سلبية للغاية.
تعتبر دقة القطبية مفيدة في تفسير مقاييس تقييم آراء العملاء. على سبيل المثال، على مقياس تقييم من 1 إلى 5 نجوم، سيكون الرقم 1 سلبيًا للغاية، بينما سيكون الرقم 5 إيجابيًا للغاية. وعلى مقياس تقييم من 1 إلى 10، سيكون الرقم 1 إلى 2 سلبيًا للغاية، بينما سيكون الرقم 9 إلى 10 إيجابيًا للغاية.
إن تحليل المشاعر الخشنة يشبه تحليل المشاعر الدقيقة. ومع ذلك، فإن تحليل المشاعر الخشنة يختلف لأنه يستخرج المشاعر من المستندات أو الجمل الإجمالية بدلاً من تقسيم الجمل إلى أجزاء مختلفة.
يقوم تحليل المشاعر الخشنة بتصنيف المشاعر إلى ثلاث فئات قطبية فقط: إيجابية، محايدة، سلبية.
يتيح لك تحليل المشاعر متعدد اللغات جمع البيانات من النصوص غير الإنجليزية دون ترجمتها. قد يكون الاعتماد على الترجمات في التحليلات متعددة اللغات مناسبًا، لكنه غير موثوق به لأن الفروق اللغوية الدقيقة مثل الدلالات والمعاجم قد تختلط.
من السهل أن ننسى، ولكن فقط 17% من سكان العالم يتحدثون الإنجليزية، و تمثل اللغة الإنجليزية 25.9% فقط من مستخدمي الإنترنتيتيح لك تحليل المشاعر متعدد اللغات الاستفادة من تلك الأغلبية المفقودة وتعظيم قيمة عملك.
بدلاً من تحديد المشاعر، يفحص تحليل النية الإشارات النصية لـ نيّة ويصنفها إلى علامات محددة مسبقًا. تعتمد هذه العلامات بشكل كبير على احتياجات عملك وليست موحدة.
على سبيل المثال، يمكن فصل مصنفات النية لرسائل الوسائط الاجتماعية إلى اقتراح, استفسار, شكوى, تعليق, و تسويقفي حين أن العلامات الأكثر ملاءمة لتحليل تعليقات العملاء تشمل مهتم, غير مهتم, يشترك، و الغاء الاشتراك.
يستخدم تحليل المشاعر مزيجًا من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والإحصاءات وطرق التعلم الآلي لتحديد المشاعر في النص وقطبيتها تلقائيًا.
تتضمن نماذج تحليل المشاعر الأكثر شيوعًا التحليل القائم على القواعد، والتعلم الآلي، والتحليل الهجين.
في النهج القائم على القواعد، تقوم الخوارزمية بتعيين وحساب الدرجة العاطفية للنص بناءً على مجموعة من القواعد أو المعاجم التي وضعها الإنسان (قائمة من الكلمات والعواطف المرتبطة بها).
وقد حددت القائمة بالفعل الدرجات العاطفية المقابلة لكل من السلبيات (مريع, رهيب, سيء) وإيجابية (جيد, مذهل, ممتع) الكلمات. بعد ذلك، تقوم الخوارزمية بتحديد الكلمات المستقطبة وتلخص المشاعر العامة، عادةً على مقياس يتراوح من -1 إلى +1.
يجب أن يتضمن نموذج تحليل المشاعر الجيد باستخدام النهج القائم على المعجم تأثير كل نص فرعي على الكثافة المدركة في النص على مستوى الجملة. هناك خمسة عوامل تؤثر على قطبية الجملة:
علامات الترقيم، أي علامة التعجب (!)، تزيد من شدة المعنى دون تعديل التوجه الدلالي.
الكتابة بالأحرف الكبيرةإن استخدام الأحرف الكبيرة بشكل خاص للتأكيد على كلمة ذات صلة بالعاطفة في وجود كلمات أخرى غير مكتوبة بأحرف كبيرة، يزيد من حجم شدة العاطفة دون التأثير على التوجه الدلالي.
تعديلات الدرجة (وتسمى أيضًا كلمات التكثيف أو كلمات التعزيز أو ظروف الدرجة) تؤثر على شدة المشاعر إما عن طريق زيادة أو تقليل الشدة. على سبيل المثال: "الطقس حار للغاية".
تحول القطبية بسبب الاقتراناتيشير حرف العطف "لكن" إلى تحول في قطبية المشاعر، حيث تهيمن مشاعر النص الذي يلي حرف العطف. على سبيل المثال: "الطقس حار، لكنه محتمل". له مشاعر مختلطة، حيث يحدد النصف الأخير التقييم العام.
اصطياد نفي القطبية من خلال فحص التسلسل المتجاور لثلاثة عناصر تسبق سمة معجمية محملة بالعاطفة، نلاحظ ما يقرب من 90% من الحالات حيث يقلب النفي قطبية النص. على سبيل المثال، ستكون الجملة المنفية، "الطقس ليس حارًا حقًا".
الاستثمار الأولي للجهد البشري: قد يكون إنشاء محرك تحليل المشاعر القائم على القواعد من الصفر أمرًا شاقًا. فهناك آلاف الكلمات في اللغة الإنجليزية، ناهيك عن تطوير القواميس لمحركات تحليل المشاعر متعددة اللغات.
الذاتية حول الاتفاق على القطبية: يمكن أن تؤثر الاختلافات بين قيم الكلمة أيضًا على النتائج النهائية. على سبيل المثال، إذا قام باحث آخر بتعيين نفس الدرجة العاطفية لكلمة ما، فظيع كما تريد سيءما الذي يجب أن تكون عليه درجة المشاعر العامة؟
غير قادر على اكتشاف السياق: قد لا يتمكن نهج المشاعر القائم على القواعد من اكتشاف السخرية والسياق. على سبيل المثال، "هل جاك هو قائد الفريق؟ أنا متأكد من أنه سيقوم بعمل رائع ولن يفسد الأمور 😂😂 "قد تنتج نتيجة عاطفية إيجابية على الرغم من كونها إهانة سلبية ساخرة.
في نهج التعلم الآلي، يتم تدريب محرك تحليل المشاعر لتصنيف بيانات النص تلقائيًا باستخدام العلامات الصحيحة. يتم التدريب (التعلم الآلي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف) عادةً عن طريق تزويد المحرك بكميات كبيرة من بيانات النص المحددة مسبقًا.
ومن خلال التغذية المستمرة للأمثلة المحددة مسبقًا، يمكن للآلة بعد ذلك أن تتعلم اللغويات كما يفعل الإنسان وتتنبأ بدقة بعلامات مجموعات البيانات المستقبلية (على سبيل المثال، كانت تلك الأغنية مضاءة لول -> إيجابي)
استثمار الوقت والموارد: قد يستغرق تدريب خوارزمية التعلم الآلي للوصول إلى مستويات الدقة المرضية وقتًا طويلاً. كما قد يكون الحصول على مجموعات بيانات كافية لتغذية المحرك مكلفًا أيضًا.
عرضة للأخطاء: يمكن أن تكون أنظمة التعلم الآلي غير دقيقة أيضًا، كما هو الحال عندما يتم تغذيتها بمجموعات بيانات متحيزة أو غير دقيقة.
يجمع النهج الهجين بين التعلم الآلي وتحليل المشاعر القائم على القواعد لإنتاج نتائج أكثر دقة. ومع ذلك، فإن النماذج التي تستخدم النهج الهجين تنطوي على أكبر قدر من تكاليف رأس المال والصيانة الأولية.
منذ ظهور الإنترنت في تسعينيات القرن العشرين، تطورت منصات المستهلكين ووسائل التواصل الاجتماعي وأصبحت متشابكة بشكل متزايد مع حياتنا اليومية. من المتوقع أن يصل عدد مستخدمي الإنترنت إلى 5.3 مليار بحلول عام 2023 (6% CAGR)، لا يمكنك تجاهل القيمة الهائلة للبيانات عبر الإنترنت.
كما لا تستطيع الشركات تجاهل تأثير وسائل التواصل الاجتماعي على قرارات الشراء التي يتخذها المستهلكون. وفقًا لـ مؤشر الويب العالمي, 54% من الأشخاص الذين لديهم حسابات على وسائل التواصل الاجتماعي يستخدمون وسائل التواصل الاجتماعي للبحث عن المنتجات.
علاوة على ذلك، يعبر مستخدمو وسائل التواصل الاجتماعي وقادة الرأي عن آرائهم حول العلامات التجارية والسياسة وقضايا حقوق الإنسان. ويشكل هذا المحتوى الذي ينشئه المستخدمون تأثيرات رئيسية على سلوك المستهلك لأن يعتمد العملاء على الكلام الشفهي أكثر من الرسائل الإعلانية.
باستخدام تحليل المشاعر، يمكن للشركات التوقف عن الاستجابة السلبية للرأي العام واتخاذ خطوات استباقية في تشكيل المشاعر العامة تجاه علامتها التجارية. يسمح تحليل المشاعر للشركات بمعرفة ماذا يقول المستهلكون أيضًا معنى وراء تلك الرسائل.
تتيح لك أدوات تحليل المشاعر تحليل آلاف، إن لم يكن ملايين، النصوص عبر الإنترنت بنقرة واحدة. وبدلاً من فحص التغريدات الفردية أو منشورات Facebook، يمكن لأصحاب الأعمال الحصول على نظرة عامة فورية حول مشاعر المستهلكين تجاه علامتهم التجارية.
علاوة على ذلك، يعد تحليل المشاعر أمرًا تلقائيًا، مما يوفر تكاليف العمالة والوقت الذي يقضيه في جمع البيانات.
تحليل المشاعر يتجاوز ماذا يقول العملاء أنهم يقدمون رؤى حول لماذا إن العملاء لديهم هذه الآراء. ومن خلال استخلاص الآراء من نواياها واختلافاتها، تستطيع الشركات تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين والتي ربما لم تدركها قط.
يتيح لك تحليل المشاعر أيضًا اتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات لاتخاذ قرارات أكثر استنارة. وبدون بيانات موثوقة تستند إليها في اتخاذ قراراتك، ستكون في حالة من عدم اليقين وستضيع الوقت والمال في النهاية.
يوفر تحليل المشاعر فرصًا واسعة للتسويق في الوقت الفعلي - رسائل تسويقية يتم صياغتها تلقائيًا. مع إرسال البيانات إليك في الوقت الفعلي، يتيح لك تحليل المشاعر الاستفادة من الأحداث الرائجة أو حتى إدارة أزمات العلاقات العامة قبل أن تتحول إلى قضية رئيسية.
يمكن لتحليل المشاعر أيضًا تحليل كميات هائلة من البيانات غير المنظمة على نطاق واسع - على سبيل المثال، التعليقات والرسائل والصور وحتى مقاطع الفيديو. يمكنك حتى دمج واجهات برمجة تطبيقات تحليل المشاعر مع برنامج إدارة علاقات العملاء (CRM) لاستخراج الآراء من ملاحظات العملاء في الوقت الفعلي.
إن تحليل المشاعر هو في الأساس معرفة مشاعر الناس تجاه موضوع معين. ولهذه التكنولوجيا تطبيقات في الشركات والمنظمات غير الحكومية والأحزاب السياسية وحتى الدول. ففي نهاية المطاف، يتيح فهم المشاعر الداخلية للناس للباحثين فهم احتياجاتهم بشكل أفضل.
يشير الاستماع الاجتماعي إلى مراقبة الإشارات على وسائل التواصل الاجتماعي إلى علامة تجارية أو موضوع مرتبط بشركتك. بدلاً من جمع كميات هائلة من منشورات وسائل التواصل الاجتماعي التي تذكر عملك، فإن تحليل المشاعر يذهب إلى أبعد من ذلك ويسلط الضوء على لماذا لقد أدلوا بهذه التعليقات.
يمكنك أيضًا إجراء عملية استقصاء آراء حول منافسيك ومعرفة مشاعر الناس تجاه علامتهم التجارية ومنتجاتهم وخدماتهم. علاوة على ذلك، تتم كل هذه التحليلات في الوقت الفعلي، مما يسمح لك بإجراء استراتيجيات تسويقية أكثر مرونة.
يمكنك دمج واجهة برمجة تطبيقات تحليل المشاعر مع تويتر لاستخراج الآراء حول موضوع معين. في هذه الدراسة التي أجراها عبد الرسول وآخرون، تم إجراء تحليل المشاعر باستخدام التعلم الآلي على Adidas وNike من خلال استخراج النصوص من تويتر. تم حساب درجة المشاعر الإجمالية الخاصة بهم باستخدام تقنيات التعلم الآلي قبل المقارنة.
أظهرت النتائج أن شركتي Nike وAdidas كان لديهما توزيع مشاعر متشابه - مشاعر إيجابية بشكل عام مع كون الأغلبية محايدة. ومع ذلك، كان لدى Adidas مشاعر إيجابية أعلى قليلاً من Nike (27.2% مقابل 24.5%). قد يكون هذا إما علامة جيدة أو سيئة، اعتمادًا على الشركة التي تعمل بها.
بناءً على أداة تحليل المشاعر الخاصة بك، يمكنك تحديد المستخدمين الذين لديهم مشاعر محايدة وسلبية لتحويلهم إلى سفراء إيجابيين للعلامة التجارية. بشكل عام، يوفر لك تحليل المشاعر معلومات لاتخاذ قرارات مستنيرة لتحسين صورة علامتك التجارية.
اعتمادًا على حجم شركتك، قد يكون هناك مئات أو حتى آلاف من الإشارات التي تخص علامتك التجارية على وسائل التواصل الاجتماعي كل يوم. قد تكون بعض هذه الإشارات عبارة عن استفسارات أو شكاوى أو رسائل سلبية أخرى.
قد يؤدي عدم التفاعل على وسائل التواصل الاجتماعي أو بطء التفاعل إلى خسارة العملاء المخلصين وقيمة العميل مدى الحياة. والأسوأ من ذلك، قد ينشرون الكلام السلبي ويمنعون الآخرين من الشراء منك.
إذا ظهرت أزمة علاقات عامة كهذه، فإن أدوات تحليل المشاعر سوف تساعدك على إدارتها قبل أن تكبر بشكل كبير.
في عام 2014، أطلقت شركة إكسبيديا كندا "إعلان عيد الميلاد "الهروب من الشتاء: الخوف"في هذه القصة، شعر الأب بالرعب مما اعتقد أنه عاصفة ثلجية عنيفة في الخارج، لكنه في الواقع كان صوت صراخ ابنته وهي تتدرب على العزف على الكمان.
أصبحت الصراخات الصاخبة والمزعجة غير المتناغمة لا تُطاق بعد عدة مرات من بثها. حتى أن الإعلان تم عرضه خلال بطولة العالم لهوكي الجليد للناشئين، وهو ما لم يلق استحسانًا.
توافد العديد من الكنديين على وسائل التواصل الاجتماعي انتقد اختيار الصوت السيئ للإعلان، مع تعليقات تصل إلى حد القول "أسوأ إعلان تجاري، لقد تم عرضه بشكل مبالغ فيه إلى درجة أنه أصبح مزعجًا، وربما لن أستخدم موقع إكسبيديا ببساطة لأن هذا الإعلان مزعج للغاية."
استجابت شركة إكسبيديا كندا على الفور للمشاعر السلبية بوقف الإعلان وإصدار جزأين آخرين. في أحد الجزأين، كان نفس الأب يرمي الكمان خارج المنزل. في الجزء الثاني، دعت إكسبيديا مستخدمًا فعليًا لوسائل التواصل الاجتماعي علق على الإعلان الأول لتحطيم الكمان إلى قطع.
كما أظهرت شركة Expedia Canada، فإن تحليل المشاعر يسمح لك بتحويل الحوادث المحرجة أو أزمات العلاقات العامة إلى فرص تسويقية، وبالتالي زيادة الوعي بالعلامة التجارية.
نظرًا لأن تحليل المشاعر يهتم بفهم مواقف وآراء المستهلكين، فمن الشائع أن يقترن به بحوث السوق. عادة ما يحدث استخراج الرأي في مرحلة التفسير والتحليل عملية البحث التسويقي.
على وجه التحديد، يستخرج باحثو السوق الآراء من مجموعات البيانات التي تم جمعها من خلال مجموعات التركيز والمقابلات. من خلال البحث بشكل أعمق في الأسباب التي جعلت المشاركين في البحث يقولون ما قالوا، يمكنك اكتشاف مشاكلهم واحتياجاتهم ورغباتهم بالضبط.
عدد قليل نسخ البيانات و برنامج جمع البيانات تأتي مع أدوات تحليل المشاعر، وهذه إحدى الطرق التي نميز بها أنفسنا. مع Speak، يمكنك إنتاج نصوص مكتوبة على نطاق واسع وتحليل مجموعات البيانات الدقيقة هذه باستخدام أدوات تحليل النص والمشاعر - كل ذلك في قاعدة بيانات إعلامية مركزية واحدة.
إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول كيفية تمكن Speak من تحسين عمليات سير العمل لديك وزيادة عائد الاستثمار في البحث، فقم بالتسجيل في نسخة تجريبية لمدة 7 أيام بدون الحاجة إلى بطاقة ائتمان.
البحث النوعي هو نوع من بحوث السوق التي تركز على الحصول على معلومات ذاتية. وعلى عكس البحث الكمي، تجمع البيانات النوعية بيانات غير قابلة للقياس مثل الآراء والمواقف والتصورات تجاه موضوع ما.
يتضمن الجزء الأكبر من أي بحث تسويقي نسخ البيانات من المقابلات لإجراء المزيد من التحليلات. ونظرًا لأن التركيز ينصب على الآراء الذاتية، فقد تكون الإجابات المقدمة طويلة جدًا.
حتى أبحاث السوق للشركات الصغيرة قد تتضمن تحليل العشرات من مجموعات البيانات النوعية. بافتراض أنك أجريت مقابلات مع 50 مشاركًا، حيث استغرقت كل جلسة 30 دقيقة، فأنت تنظر إلى 25 ساعة من التسجيلات التي يجب مراجعتها.
يعمل تحليل المشاعر على تسريع هذه العملية من خلال تحليل مجموعات البيانات وإنتاج درجات المشاعر على نطاق واسع. كما تعمل لوحة معلومات Speak على توليد الكلمات الرئيسية والموضوعات السائدة من أي بحث في السوق للحصول على نظرة عامة على المجالات الرئيسية التي يجب الانتباه إليها.
يتيح لك هذا تحديد المجالات الرئيسية التي قد تتطلب تحسينات بسرعة. ولإجراء تحليلات أكثر دقة، تقدم لوحة معلومات Speak أيضًا تقارير عن مشاعر الجمل الفردية، مما يتيح لك التركيز على مجالات محددة قد تتطلب تحسينًا.
تُعد السحب اللفظية طريقة رائعة لتسليط الضوء على أهم الكلمات والموضوعات والعبارات في مقطع نصي بناءً على التكرار والأهمية. أنشئ سحبًا لفظية من بيانات النص الخاصة بك لإنشاء تقسيم مرئي سهل الفهم لتحليل أعمق. جرِّب مولد سحابة الكلمات المجانية اليوم لتصور الرؤى تلقائيًا من بياناتك.
تعتبر خدمة العملاء القوية أمرًا ضروريًا لأي عمل تجاري. وفقًا لدراسة أجرتها تغريد, يتوقع المستخدمون أن تستجيب العلامات التجارية خلال ساعة. ساعة واحدة هي وقت قصير للرد على عدد كبير من استفسارات العملاء، ناهيك عن إذا قاموا بتقديم الاستفسارات خلال ساعات غير العمل.
بالإضافة إلى، الرد على شكوى على وسائل التواصل الاجتماعي يمكن أن يزيد من دعم العملاء بما يصل إلى 25%.
يتيح لك برنامج إدارة علاقات العملاء (CRM) الرد على استفسارات العملاء على الفور. عند إقرانه بواجهة برمجة تطبيقات تحليل المشاعر، يمكنك تحليل تفاعلات العملاء على نطاق واسع وتحديد مشاعر العملاء تجاه منتجاتك وخدماتك.
كما يسلط تحليل المشاعر الضوء على المشكلات غير الملحوظة في منتجاتك وخدماتك. باستخدام تحليل المشاعر القائم على الجوانب، يمكنك تحديد الميزات التي تحتاج إلى تحسين أو الحفاظ عليها.
بشكل عام، يعد منتجك أهم عنصر في مزيج التسويق، كما يساعدك تحليل المشاعر على رفع جودة منتجاتك إلى مستويات أعلى.
Adobe عبارة عن مجموعة واسعة من البرامج التي يحبها المبدعون في جميع أنحاء العالم. تتضمن بعض أدواتها البارزة Adobe XD (تصميم واجهة المستخدم/تجربة المستخدم)، وAdobe Photoshop (محرر الرسومات)، وAdobe Lightroom (محرر الصور). خدمة عملاء Twitter الخاصة بـ Adobe XD على وجه الخصوص، مثيرة للإعجاب لدرجة أن أشاد بهم تويتر على مدونتهم.
من خلال الاستجابة بشكل استباقي لاستفسارات العملاء، نجحت Adobe XD (وحسابات Adobe الأخرى على Twitter) في إنشاء مجتمع مترابط من المبدعين على Twitter.
على سبيل المثال، @أدوبيXD يبلغ عدد متابعي الحساب ما يقرب من 120 ألفًا، وهو رقم مثير للإعجاب ولكنه لا يزال ضئيلًا مقارنةً بحسابات Adobe الأخرى على Twitter، @لايت روم (1.8 مليون متابع) و @فوتوشوب (3.2 مليون متابع).
حساب خدمة العملاء العامة لشركة Adobe على تويتر، @أدوبي كيرفي الواقع، يقوم الموقع بفحص تويتر بحثًا عن إشارات إلى مواضيع قد تكون ذات صلة بشركته، في هذه الحالة، فوتوشوبكما لاحظت، لم يقم العميل بوضع علامة AdobeCare بنفسه مطلقًا.
ومع ذلك، من خلال تحليل المشاعر الاستباقي وبرامج الاستماع الاجتماعي، تتمكن AdobeCare من الرد على استفسارات العملاء بسرعات مذهلة.
كما أن تحليل المشاعر له تطبيقات في مجال التمويل، وخاصة بين المستثمرين والمتداولين اليوميين. يراقب المستثمرون بشكل متكرر مشاعر السوق - الشعور العام للمستثمرين تجاه السوق المالية أو الشركة.
الأسواق المالية متقلبة وتتغير دائمًا بشكل غير متوقع مما يؤدي إلى وفاة المتداولين المبتدئين الذين يأملون في الثراء بسرعة. يستخدم المستثمرون المخضرمون علم نفس التداول لتحليل عوامل معنويات السوق وإجراء الصفقات المربحة.
العاملان الرئيسيان المؤثران على هذا التقلب هما الأحداث الإخبارية (السياسة، والقوانين الجديدة، والأحداث المرتبطة بالصناعة، وأرباح الشركات) وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي.
من خلال الاستفادة من أدوات تحليل المشاعر، يمكن للمستثمرين معرفة المشاعر العامة للسوق المالية في الوقت الحقيقي والتنبؤ بتغيرات أسعار الأسهم.
على سبيل المثال، بعد أن نشرت المؤثرة على وسائل التواصل الاجتماعي كايلي جينر هذه التغريدة، انخفض سعر سهم SNAP بمقدار 7%، وهو ما يعني خسائر بقيمة $1.3 مليار دولار في القيمة السوقية. في ذلك الوقت، كان لدى كايلي جينر 39 مليون متابع، لذا فلا عجب أن يكون لتغريدة واحدة مثل هذا التأثير الكبير على معنويات السوق وأسعار الأسهم.
سوف يقوم برنامج تحليل المشاعر بالإبلاغ على الفور عن انخفاض مفاجئ في المشاعر، مما يوفر للمستثمرين الوقت الكافي لبيع الأسهم قبل انخفاض الأسعار بشكل أكبر.
غالبًا ما يستخدم الساسة والهيئات الحكومية تحليل المشاعر لاستخلاص الآراء من عامة الناس والناخبين وحتى المنافسين. باستخدام تحليل المشاعر، يمكنك استخراج نقاط الألم على الفور من ملايين المواطنين ومعالجتها للحصول على الدعم السياسي.
كجزء من حملة إعادة انتخاب الرئيس باراك أوباما في عام 2012، استخدمت منظمة أوباما من أجل أمريكا أدوات تحليل المشاعر تم جمع 5.7 مليون رسالة من موقع الحملة. قامت الخوارزمية بوضع علامات على الكلمات من الاستفسارات مثل استطلاعات الرأي أو مساهمة بناءً على قواميس محددة مسبقًا (قائمة تحدد المشاعر مع أي كلمة معينة).
في عام 2018، أجرت ماليزيا، العضو في رابطة دول جنوب شرق آسيا (آسيان)، انتخاباتها العامة الرابعة عشرة. وكان الحزب الحاكم دائمًا هو باريسان ناسيونال، الائتلاف الرئيسي للأحزاب اليمينية والوسطية.
ولكن تحالف أحزاب يسار الوسط فاز بأعجوبة في الانتخابات العامة الرابعة عشرة وهزم حزب الجبهة الوطنية بفوز ساحق. وكانت المشاعر مختلطة لأن هذه كانت المرة الأولى منذ 61 عاما التي يحكم فيها حزب آخر ماليزيا.
العديد من الباحثين أجرى الباحثون تحليلاً للمشاعر حول قبول المواطنين للحزب الحاكم الجديد بناءً على طريقة بايز الساذجة (طريقة احتمالية). استخرج الباحثون التغريدات والوسوم ذات الصلة لمدة شهر قبل حساب المشاعر العامة.
اتضح أن المشاعر العامة تجاه تحالف الأمل كانت إيجابية بنسبة 30%، ومحايدة بنسبة 41%، وسلبية بنسبة 29% ــ إيجابية بالكاد.
سارعت الحكومة الجديدة إلى العمل وحللّت المشاعر العامة مرة أخرى بعد 100 يوم من توليها السلطة. وبعد استطلاع رأي 487000 مستجيبوأظهرت النتائج أن المشاعر العامة كانت "أكثر إيجابية من السلبية"، حيث اتجهت المشاعر السلبية نحو النقل والفساد.
وعلى هذا فإن تحليل المشاعر يخلق فرصاً ليس فقط للشركات بل وأيضاً للحكومات لخدمة احتياجات الشعوب على نحو أفضل. وبدون تحليل المشاعر فإنك قد تتجاهل القضايا الأساسية وتخسر الإيرادات أو الدعم العام أو غير ذلك من المقاييس ذات الصلة بمؤسستك.
عندما يتعلق الأمر بأدوات تحليل المشاعر، فلديك ثلاثة خيارات: إنشاء الأداة بنفسك، أو شراء برنامج جاهز، أو طلب إنشاء الأداة خصيصًا من قِبَل أحد البائعين. وبغض النظر عن ذلك، هناك العديد من الأسئلة التي يجب أن تطرحها على نفسك قبل اختيار أداة تحليل المشاعر.
أولاً، ما مدى تعقيد الخوارزميات؟ هناك أنواع مختلفة من برامج تحليل المشاعر، كل منها يستخدم تقنيات مختلفة لتحليل النص. يمكن للأدوات الأكثر تقدمًا التعرف على السخرية والرموز التعبيرية وغيرها من الفروق اللغوية بشكل أكثر دقة ولكنها تنطوي على تكاليف أعلى.
التالي، هل تحصل على محاكمة؟ أفضل طريقة لتطبيق تحليل المشاعر في عملك هي تجربتها بنفسك. تختلف دقة نماذج تحليل المشاعر المختلفة وقد لا تكون مُدرَّبة على احتياجاتك المحددة.
اسأل نفسك أيضا إذا كانت أداة تحليل المشاعر تتناسب مع نطاق مشروعك وميزانيتك. تتطلب برامج تحليل المشاعر الشاملة رأس مال أولي أعلى وتكاليف صيانة أعلى. سواء كان الأمر يتعلق بتحليل التغريدات أو تعليقات العملاء، فاختر الحل الذي يناسب أهداف عملك لتحقيق أقصى عائد على الاستثمار.
أخيراً، هل هناك أي خدمات ذات قيمة مضافة؟ يجمع برنامج تحليل المشاعر الفعّال بين أدوات تحليل النصوص المختلفة لإجراء تحليل أكثر شمولاً لبيانات النصوص. يجب أن يكون هناك أيضًا تحليل المشاعر API التي يمكنك دمجها في نظام إدارة علاقات العملاء الخاص بك أو غيره برامج التسويق في كومتك.
نظرًا لأن تحليل المشاعر عملية معقدة للغاية، فيتعين عليك دفع ثمن معظم الخيارات. وتتضمن بعض المنصات إصدارات تجريبية تتيح لك اختبار المنصة قبل الالتزام بها، لأن هذه الأدوات قد تكون باهظة الثمن ــ حيث تكلف مئات الآلاف من الدولارات سنويًا.
بالطبع، هذه التكاليف لا تذكر إذا كنت تعمل في شركة كبيرة. ولكن ماذا لو كنت قد بدأت للتو أو كنت ترغب ببساطة في تجربة قدرات أدوات تحليل المشاعر؟
في Speak، نقدم حلاً شاملاً لنسخ البيانات وتحليل المشاعر وتكاملات واجهة برمجة التطبيقات. كما نسمح للمستخدمين باستخدام جميع خدماتنا أدوات التحليل مجانية - تحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات، وصانع سحابة الكلمات لتحديد الكلمات الرئيسية السائدة.
نحن نقدم أيضا نسخة تجريبية لمدة 7 أيام بدون الحاجة إلى بطاقة ائتمان إذا كنت ترغب في إجراء المزيد من التجارب. للوصول إلى مجموعة أدواتنا بالكامل، كل ما عليك فعله هو التسجيل مجانًا!
إذا كنت ترغب في استخدام تحليل المشاعر لمنظمتك، فلدينا خطط مختلفة ابتداءً من $19.99 فقط شهريًالدينا أيضًا حلول مخصصة لتناسب احتياجاتك المحددة وتسهل عليك توسيع نطاق جهود البحث والتحليل الخاصة بك.
إذا كنت ترغب في معرفة المزيد، فاتصل بنا وسنساعدك على تحسين إيرادات الأعمال وزيادة الوعي بالعلامة التجارية وتحسين سير العمل، كل ذلك باستخدام تحليل المشاعر.
هناك العديد من محركات تحليل المشاعر المعدة مسبقًا (مثل يتكلم) عادةً في شكل SaaS (البرمجيات كخدمة). من ناحية أخرى، يمكنك بناء حلول تحليل المشاعر الخاصة بك باستخدام مكتبات مفتوحة المصدر واتباع البرامج التعليمية أدناه.
يتضمن اتخاذ القرار بين شراء أو بناء أداة تحليل المشاعر في المقام الأول التكلفة والخبرة والوقت.
إن شراء حل تحليل المشاعر يوفر الوقت ولا يتطلب معرفة بعلوم الكمبيوتر. عادةً ما تأتي هذه النماذج المدربة مسبقًا مع تكاملات مع تطبيقات الطرف الثالث الشهيرة مثل Twitter وSlack وTrello وغيرها من تكاملات Zapier. أيضًا، لست بحاجة إلى صيانة محركات تحليل المشاعر هذه لأن البائع سوف يقوم بذلك نيابةً عنك.
من ناحية أخرى، يتيح لك بناء نموذج تحليل المشاعر الخاص بك تخصيصه وفقًا لاحتياجاتك. إذا كان لديك الوقت والالتزام، فيمكنك تعليم نفسك باستخدام الموارد المتوفرة عبر الإنترنت وبناء نموذج تحليل المشاعر من الصفر.
لقد قدمنا موارد ودروسًا مفيدة أدناه إذا كنت ترغب في بناء حل تحليل المشاعر الخاص بك أو إذا كنت تريد فقط معرفة المزيد حول الموضوع.
الايجابيات
✅ أرخص
✅ يوفر الوقت والجهد
✅ يأتي مع تكاملات API وZapier
✅ لا تحتاج إلى علم البيانات أو معرفة البرمجة
سلبيات
❌ قد لا يكون مناسبًا لاحتياجاتك المحددة
الايجابيات
✅ مصممة خصيصًا لتناسب نطاق مشروعك وأهدافه
✅ يمكن إجراء نماذج تحليل المشاعر البسيطة بنفسك
سلبيات
❌ يستغرق الأمر وقتًا لبناء المحرك وتدريبه
❌ يتضمن تكاليف الاستثمار والصيانة الأولية
يوفر تحليل المشاعر نظرة عامة حول مشاعر الأشخاص تجاه موضوع ما. ومع ذلك، فهو ليس مثاليًا ويأتي مع العديد من القيود. القيود الرئيسية لتحليل المشاعر هي:
يشير مصطلح الاستقطاب في تحليل المشاعر إلى الدرجة التي تكون بها الكلمة أو الجملة إيجابية أو سلبية أو محايدة. ومن السهل تصنيف الكلمات المستقطبة على أنها إيجابية أو سلبية. على سبيل المثال، جيد يشير إلى المشاعر الإيجابية، في حين سيء يشير إلى المشاعر السلبية.
ومع ذلك، تنشأ المشكلة عند تحديد مدى إيجابية الكلمة أو الجملة. على سبيل المثال، "كان الطعام فظيعا" و "كان الطعام سيئا للغاية"يشير كلاهما بوضوح إلى مشاعر سلبية، ولكن وضع درجة مشاعر معينة يعتمد على نموذج التحليل والمعلق البشري.
بشكل عام، قد يقوم أشخاص مختلفون بتعيين درجات مختلفة للمشاعر في نفس الجملة لأن المشاعر أمر شخصي.
يعبر الناس عن آرائهم في سياق معين، وإزالة هذا السياق من شأنه أن يغير معنى كلماتهم. وتشمل بعض هذه السياقات استخدام المرادفات والتعليقات الساخرة واللاذعة والميمات وحتى الرموز التعبيرية.
على سبيل المثال، "لماذا تفعل هذا الآن فقط؟؟ 😠😠" يشير هذا بوضوح إلى مشاعر سلبية. ومع ذلك، فإن المشاعر ستتغير تمامًا إذا تم متابعة هذا التعليق، على سبيل المثال، برسالة أخرى "كان ينبغي لهذا القمامة أن يحصل على ما يستحقه في وقت سابق بكثير.
إن هذه الرسالة المتابعة توفر سياقًا أكبر وتغير الجملة السابقة بالكامل. فجأة، لم تعد شكوى سلبية بشأن التأخير - بل احتفالًا بشخص ما يعاقب أخيرًا على أفعاله.
تعمل العديد من نماذج تحليل المشاعر عن طريق تعيين درجة مشاعر لكلمة معينة بناءً على قائمة محددة مسبقًا. ولكن مجرد عدم احتواء الجملة على أي كلمات تعبر عن المشاعر لا يعني أنها لا تعبر عن المشاعر والعكس صحيح.
على سبيل المثال، "أخبرني رجل Redmi أنني يجب أن أشتري iPhone بدلاً من Android إذا كنت أريد هاتفًا ذكيًا حقيقيًا لا تحتوي على أي كلمات مثيرة للجدال وقد تنتج نتيجة عاطفية محايدة. ومع ذلك، تشير الجملة بوضوح إلى مشاعر سلبية تجاه هواتف أندرويد.
يتعين عليك تدريب نماذج تحليل المشاعر التي تعتمد على التعلم الآلي لتحديد السخرية والسياقات والتحديات الأخرى المتعلقة بتحليل المشاعر بشكل صحيح. ويتضمن التدريب تزويد المحرك بأطنان من المستندات النصية لتحسين التعلم تمامًا كما يفعل الإنسان.
الجانب السلبي هو أن الخوارزمية تتطلب وقتًا طويلاً والكثير من التغذية لتحقيق الدقة على مستوى الإنسان. وأي أخطاء أو عدم دقة في مجموعات البيانات التي يتم تغذيتها للآلة من شأنها أيضًا أن تتسبب في تعلمها لعادات سيئة، ونتيجة لذلك، تنتج درجات مشاعر غير دقيقة.
إن الثقافات لها لهجاتها الخاصة بل وحتى لهجاتها الفرعية، وكل منها تحتوي على كلمات متشابهة ذات معاني مختلفة قليلاً. إن فك رموز المشاعر دون فهم هذه الفروق الدقيقة من شأنه أن يؤدي إلى تحليل غير دقيق.
على سبيل المثال، "هل تريد الذهاب يا صديقي؟"سيكون هذا استفزازًا لو تم طرحه في الولايات المتحدة، لكنه سيكون سؤالًا بريئًا حول السفر إذا تم طرحه في أي مكان آخر.
في عام 2021 وحده، ميريام وبستر تمت إضافة أكثر من 520 كلمة إلى القاموس الإنجليزي. العديد من هذه الكلمات (على سبيل المثال، FTW، TBH، amirite) نشأت من الثقافة عبر الإنترنت. وشهدت كلمات أخرى تعديلات في تعريفاتها.
على سبيل المثال، "اختراق"يمكن أن يعني إما اكتشافًا مفاجئًا (مشاعر إيجابية) أو إصابة شخص تم تطعيمه بالكامل بالفيروس (مشاعر سلبية)."
منذ العصور القديمة، كان العلماء والباحثون على حد سواء مفتونين دائمًا بعلم اللغة. وبفضل أبحاثهم الملتزمة في فهم لماذا عندما يقول شخص ما شيئًا ما، يتم تحقيق العديد من التطورات في العلوم وسلوك المستهلك.
العالم يمر بـ الثورة الصناعية الرابعة حيث من المقرر أن تحظى الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة والتعلم الآلي بالأولوية. وسوف تؤثر هذه التكنولوجيا الآلية المتقدمة بسرعة على كل الصناعات بدءًا من الرعاية الصحية والقانون والتسويق وما إلى ذلك.
علاوة على ذلك، تحويل الكلام إلى نص أصبحت هذه التقنية شائعة بشكل متزايد مع ريادة جوجل وأمازون في استخدامها. في الواقع، تنبأت إحدى الدراسات بأن نصف مستخدمي الهواتف الذكية سيستخدمون تقنية البحث الصوتي.
يعد الكلام والنص المكتوب بيانات بالغة الأهمية لأي منظمة. وبشكل أكثر تحديدًا، فإن فهم نية إن ما وراء النص المنطوق أو المكتوب أصبح أكثر أهمية بشكل متزايد لبقاء المنظمة.
وبالتالي، سوف يزداد الطلب على أدوات تحليل المشاعر مع سعي المؤسسات جاهدة للحصول على رؤى أعمق حول عملائها وتطوير عروض أفضل لتلبية احتياجاتهم. والسؤال هو، هل ستستخدم تحليل المشاعر في عملك أيضًا أم ستتخلف عن منافسيك؟
تحليل المشاعر هو موضوع تم البحث فيه جيدًا، حيث تتوفر العديد من المقالات في المجلات والكتب والموارد المتاحة عبر الإنترنت لتعلم المزيد. فيما يلي، قمنا بتجميع الموارد المفيدة إذا كنت ترغب في بناء نموذج تحليل المشاعر الخاص بك أو إذا كنت ترغب ببساطة في معرفة المزيد.
يتضمن تطوير نموذج تحليل المشاعر استخدام Python أو Javascript أو R - أكثر لغات البرمجة شيوعًا في معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي. هناك نقاش مستمر حول أي لغة أفضل، ولكن نحن نوصي باستخدام بايثون إذا كنت مبتدئًا.
منذ إنشاء Python منذ أكثر من 30 عامًا، جمع مجتمع البرمجة مجموعة ضخمة من المكتبات والوثائق والأدلة ومقاطع الفيديو التعليمية لأي مستوى مهارة. ستعمل هذه المجموعة الواسعة من موارد Python على تسريع عملية التطوير لبناء خوارزميات دقيقة للغاية، وبالتالي تقليل التكاليف والجهد الإجمالي المطلوب.
بغض النظر عن ذلك، فإن كل مبرمج لديه تفضيلاته، لذلك قمنا بتجميع قائمة من البرامج التعليمية أدناه لبناء نماذج تحليل المشاعر باستخدام Python وJavascript وR.
إذا كنت من ذوي الخبرة في البرمجة، فلدينا أيضًا توثيق شامل لواجهات برمجة التطبيقات Speak الخاصة بنا، مكتملة بسطور التعليمات البرمجية التي يمكنك نسخها ولصقها في محرر النصوص الخاص بك. وبصرف النظر عن تحليل المشاعر، يمكنك أيضًا دمج Speak Ai لتحويل الكلام إلى نص و قم بتضمينه في متصفحك.
Python NLTK باستخدام Pycharm – NLTK هي واحدة من مكتبات Python الأكثر شهرة والتي تتمتع بنطاق واسع ويكي يحتوي هذا الفيديو التعليمي على دورات ومشاريع وأسئلة شائعة والمزيد. يوفر هذا الفيديو التعليمي أمثلة تفصيلية خطوة بخطوة باستخدام Pycharm، محرر نصوص البرمجة.
Python NLTK باستخدام Google Colab – يعلمك هذا الفيديو التعليمي كيفية إنشاء خوارزمية تحليل المشاعر Naive Bayes باستخدام Google Colab. تتيح هذه المنصة التي تقدمها Google لأي شخص كتابة التعليمات البرمجية على متصفحه.
تحليل مشاعر تويتر باستخدام Google Colab – يوضح لك هذا البرنامج التعليمي كيفية إنشاء نموذج تحليل المشاعر خصيصًا لاستخراج الآراء من التغريدات.
تحليل المشاعر باستخدام Tensorflow وGoogle Colab – يوفر هذا الفيديو التعليمي دليلاً تفصيليًا خطوة بخطوة لبناء نموذج تحليل المشاعر من الصفر. المكتبة المستخدمة هي Python تينسورفلو، وهي مكتبة شائعة في أطر التعلم الآلي والتعلم العميق.
إنشاء تطبيق تحليل المشاعر باستخدام Node.js – هذا البرنامج التعليمي عبارة عن دليل خطوة بخطوة سهل الفهم يوفر أكوادًا قابلة للنسخ واللصق لتسهيل عملية التطوير.
كيفية بناء تحليل المشاعر في R بواسطة Kaggle – Kaggle هو مجتمع عبر الإنترنت لعلماء البيانات يحتوي على مجموعات بيانات ذات صلة ومسابقات ودورات ومنتدى نشط.
تتعلم آلات تحليل المشاعر من خلال تزويدها بقواميس ـ قائمة من الكلمات والمشاعر المرتبطة بها. ولابد من ترميز هذه القائمة يدوياً، ويستغرق تجميعها وقتاً طويلاً، نظراً للكم الهائل من الكلمات في اللغة.
ولحسن الحظ، لدى Kaggle معجم مشاعر متاح للجمهور في 81 لغة. Kaggle هو مجتمع للمبرمجين ويحتوي على العديد من الموارد المفيدة للبرمجة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي.
نحن نوصي بشدة بأخذهم الدورات والتي تمنحك شهادة إتمام يمكنك تسليط الضوء عليها في سيرتك الذاتية. تقدم Kaggle دورات لجميع مستويات المهارة في Python والتعلم الآلي وSQL وNLP والتعلم الآلي وذكاء الألعاب.
يحتوي Kaggle أيضًا على أكثر من 992 مادة متاحة للجمهور مجموعة بيانات تحليل المشاعرتغطي مجموعات البيانات هذه مجموعة واسعة من موضوعات تحليل المشاعر، بما في ذلك تويتر، ومراجعات أمازون، والأخبار المالية، والمزيد.
إجمالي، كاجل يعد هذا الموقع هو المكان المناسب للحصول على مواد البرمجة، خاصة إذا كنت مبتدئًا. إذا كنت على دراية جيدة بعلم البيانات، فيمكنك أيضًا المشاركة في مسابقات البرمجة بجوائز نقدية تصل إلى $150,000.
بصرف النظر عن المعاجم المذكورة أعلاه، يستخدم مجتمع علوم البيانات أيضًا بشكل شائع فيدر, نص بلووب، و سنتي وورد نت المعاجم. يمكنك تنزيل هذه المعاجم مجانًا على جيثب، وهي منصة شائعة للمطورين لبناء البرامج بشكل تعاوني.
فيدر: VADER (قاموس إدراك التكافؤ لاستدلال المشاعر) هو معجم قائم على القواعد مخصص لرسائل الوسائط الاجتماعية والمشاعر. يحب علماء البيانات VADER لأنه دقيق، إن لم يكن كذلك. أكثر دقة من المصنفين البشريين.
نص بلووب: نص بلووب هي مكتبة Python (2 و3) لمعالجة البيانات النصية، وتأتي مع واجهة برمجة التطبيقات لأداء مهام معالجة اللغة الطبيعية الشائعة مثل وضع العلامات، واستخراج العبارة الاسمية، والتصنيف، والترجمة، والمزيد.
سنتي وورد نت: SentiWordNet هو مورد معجمي يعتمد على ورد نت، قاعدة بيانات ضخمة للعلاقات الدلالية للكلمات الإنجليزية. ترتبط هذه الكلمات معًا بناءً على العلاقات الدلالية (المرادفات، مرادفات, مرادفات) قبل أن يتم تعيين درجة رقمية لها للإشارة إلى المشاعر.
إذا كنت ترغب في التعمق أكثر في مجال تحليل المشاعر ومعالجة اللغة الطبيعية، فنوصيك بالبدء بقراءة "تحليل المشاعر: استخراج الآراء والمشاعر والعواطف"بقلم بينج ليو."
بينج ليو هو أستاذ متميز في علوم الكمبيوتر ينشر بانتظام أوراقًا أكاديمية حول تحليل المشاعر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي واستخراج البيانات.
باعتباره أحد القادة الفكريين في هذه المجالات، فهو يحظى بتقدير كبير من قبل علماء البيانات لمعرفته الواسعة بالموضوع وقدرته على شرح مواضيع معالجة اللغة الطبيعية الفنية بشكل مفهوم.
نوصيك بشدة بتأسيس أساسيات معالجة اللغة الطبيعية قبل التقدم إلى تحليل المشاعر. تحليل المشاعر هو جزء من معالجة اللغة الطبيعية، وبالتالي يجب تعلم كليهما جنبًا إلى جنب.
هذا دورة مجانية على الانترنت يقدم موقع Coursera نظرة عامة على معالجة اللغة الطبيعية ويمنح شهادة عند الانتهاء من الدورة. هناك أربع وحدات، تحتوي كل منها على تمارين عملية تتطلب منك إنشاء نموذج معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك تدريب شبكة عصبية لإجراء تحليل مشاعر التغريدات.
ونحن نوصي بهذا أيضًا بشدة دورة في التعلم الآلي إذا كنت ترغب في إنشاء نماذج تحليل المشاعر الخاصة بك. في الدورة، ستتعلم كيفية إنشاء خوارزميات التعلم الآلي باستخدام Python وR، وهما اثنتان من أكثر لغات البرمجة شيوعًا.
إنها ميسورة التكلفة للغاية وتوفر وتحتوي على 44 ساعة من مواد المحاضرات، والتي قد تبدو مرهقة ولكن الدورة المنظمة جيدًا تقسم التعلم الآلي إلى أجزاء صغيرة الحجم.
إذا لم تكن الميزانية مشكلة، فنوصيك بالتسجيل في هذا البرنامج عبر الإنترنت معالجة اللغة الطبيعية باستخدام التعلم العميق دورة تدريبية عبر الإنترنت في جامعة ستانفورد. تبلغ رسوم الدورة 1595 دولارًا أمريكيًا وتتطلب الالتزام بـ 10 إلى 14 ساعة أسبوعيًا على مدار البرنامج الذي يستمر 10 أسابيع. عند الانتهاء، ستحصل أيضًا على شهادة، يمكنك تسليط الضوء عليها في سيرتك الذاتية.
إذا لم تكن الدورات التدريبية عبر الإنترنت هي الشيء المفضل لديك، فيمكنك مشاهدة سلسلة فيديوهات اليوتيوب حول معالجة اللغة الطبيعية بقلم دان جورافسكي وكريستوفر مانينغ، أساتذة علوم الكمبيوتر واللغويات في جامعة ستانفورد.
تحليل المشاعر هو عملية استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج المشاعر (الإيجابية والعواطف والمشاعر) من بيانات النص. مع التقدم السريع لتقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، تستفيد الشركات الكبيرة والصغيرة بشكل متزايد من تحليل المشاعر لترسيخ مكانتها في السوق.
هناك العديد من التطبيقات لتحليل المشاعر واستخراج الآراء. يمكن للمنظمات استخدام تحليل المشاعر في أبحاث السوق وخدمة العملاء والأسواق المالية والسياسة وسوق وسائل التواصل الاجتماعي، على سبيل المثال لا الحصر.
رغم أن تحليل المشاعر ليس مثاليًا، إلا أنه لا يزال فعالًا للغاية في تحليل بيانات النصوص عبر الإنترنت على نطاق واسع. ومع ذلك، فإن نماذج تحليل المشاعر دقيقة بالفعل مثل المصنفين البشريين، إن لم تكن أكثر موثوقية.
إنها مسألة وقت فقط قبل أن تصل نماذج تحليل المشاعر إلى دقة 100% تقريبًا في استخراج الآراء من أجزاء كبيرة من النص. إنها تقنية أثبتت فعاليتها في تحسين عمليات العمل وتمكين الفرق من اكتساب فهم أعمق لعملائها.
إذا كنت ترغب في معرفة المزيد، جرب نسخة تجريبية لمدة 7 أيام بدون الحاجة إلى بطاقة ائتمان، أو تحدث معنا لمناقشة كيف يمكن لحلول تحليل المشاعر لدينا أن تأخذ مؤسستك إلى المستوى التالي.
جرب Speak مجانًا لمدة 7 أيام، ولا يلزمك استخدام بطاقة ائتمان
كيفية نسخ تسجيل صوتي إلى نص تتيح لك أداة النسخ التي لا تتطلب أي أكواد تحويل تسجيل صوتي إلى نص في خطوتين فقط. ابحث
كيفية نسخ مقطع فيديو على YouTube لا تحتاج إلى تحويل مقطع فيديو على YouTube إلى mp4 لنسخه. ما عليك سوى تحميل عنوان URL إلى Speak
كيفية تحويل الصوت والفيديو إلى نص في دقيقتين (دليل 2022) تعرف على كيفية تحويل الصوت والفيديو إلى نص باستخدام Speak Ai
يشير تحليل النصوص (أو استخراج النصوص) إلى استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج رؤى رئيسية من أجزاء النص
ما هي معالجة اللغة الطبيعية: الدليل النهائي معالجة اللغة الطبيعية هي المجال الكبير لدراسة كيفية قدرة أجهزة الكمبيوتر على فهم اللغة البشرية بدقة،
دليل بسيط حول كيفية إجراء أبحاث السوق في عام 2021 تعرف على بعض الخطوات البسيطة التي تساعدك على البدء في كيفية إجراء أبحاث السوق،
لفترة محدودة، وفر 93% على خطة Speak المجهزة بالكامل. ابدأ عام 2025 بقوة مع منصة الذكاء الاصطناعي الأعلى تصنيفًا.
العربية 
English 
Español 
Français 
Italiano 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi