Jak přepsat nahrávku do textu
Duben 28, 2022
Žádné komentáře
Jak přepsat nahrávku do textu Náš nástroj pro přepis bez kódu umožňuje převést zvukovou nahrávku do textu v pouhých dvou krocích. Vyhledejte stránky
Analýza sentimentu spočívá v extrakci emocí a pocitů z daného textu. To umožňuje organizacím pochopit skryté významy, které mohou být za zprávou poměrně dobře skryty. Jak přesně ale analýza sentimentu funguje a měla by ji vaše firma používat?
Než se ponoříme do toho, jak analýza sentimentu funguje, podívejme se na to, jak mocná může být analýza sentimentu, když se správně využije.
Všichni si pamatujeme kampaň Nike Colina Kaepernicka, že? Tu, která způsobila hádky během Dne díkůvzdání a pravděpodobně měla na svědomí řadu rozbitých přátelství?
Pokud ne, tady je stručná rekapitulace.
V roce 2018 představila společnost Nike marketingovou kampaň s Colinem Kaepernickem, pro některé kontroverzní postavou, která vyvolala celonárodní bouři na sociálních sítích.
Během 12 měsíců předtím, než Nike oznámil Kaepernickovu reklamu, Společnost Nike dosáhla v průměru čistého pozitivního sentimentu 26,7% na sociálních sítích. Čistý sentiment společnosti Nike se však po oznámení propadl na -4,7%.
Kdybyste byli šéfem marketingu společnosti Nike, okamžitě byste kampaň ukončili, že? Tak proč to neudělali?
Navzdory zdánlivě negativnímu přijetí na povrchní úrovni společnost Nike ohlásila. zvýšení prodeje o 31% a exploze v zmínky o značce o 2,677%.
Společnost Nike využila analýzu sentimentu, aby si uvědomila, že pod vlnou negativních nálad se skrývají neohlášené pozitivní nálady jejích cílových zákazníků - spotřebitelů, na kterých jí záleží. Společnost Nike tuto sázku přijala, pokračovala v reklamě a výsledky mluvily samy za sebe.
Analýza sentimentu, známá také jako dolování názorů, se týká extrakce emocí (šťastný, naštvaný), záměrů (dotaz, stížnost, názor atd.) a pozitivity (negativní, neutrální, pozitivní) z textu.
Mezi běžné způsoby využití analýzy sentimentu patří správa reputace, monitorování sociálních médií, průzkum trhu a analýza zpětné vazby od zákazníků. Analýza sentimentu je také podmnožinou zpracování přirozeného jazyka (NLP) - využívá umělou inteligenci a počítače ke studiu lingvistiky.
Běžně se setkáváme se společným používáním pojmů analýza sentimentu, analýza textu a zpracování přirozeného jazyka (NLP). Ačkoli se jedná o příbuzné termíny v oblasti datové vědy a mohou mít stejné praktické využití, neznamenají totéž.
Analýza sentimentu: Jak již bylo zmíněno, analýza sentimentu se týká přiřazování skóre sentimentu (pozitivního, negativního nebo neutrálního) textům pomocí strojových algoritmů. Analýza sentimentu je také známá jako dolování názorů.
Analýza textu: Textová analytika, známá také jako text mining, se týká analýzy nestrukturovaných dat a získávání informací z nich, například generování mraků slov. Analýza textu obvykle doprovází analýzu sentimentu vzhledem k její podobné povaze.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Zpracování přirozeného jazyka je obor informatiky, který se zabývá využitím počítačů k analýze lidského jazyka. Zpracování přirozeného jazyka lze považovat za nadmnožinu analýzy nálad a analýzy textu.
Existuje pět hlavních typů analýzy sentimentu, z nichž každý se zaměřuje na jiné aspekty souboru dat:
Cílem detekce emocí je rozpoznávat emoce prostřednictvím slov v daném textu, jako např. radost, zklamání, hněv a strach..
Existuje několik způsobů, jak rozpoznat emoce v textu. Nejběžnější je identifikace klíčových slov a přiřazení emocí na základě lexikonu (seznamu slov a s nimi spojených pocitů).
Analýza sentimentu založená na aspektech (ABSA), známá také jako analýza sentimentu založená na příznacích, je proces rozpoznávání předem určených aspektů a s nimi spojených sentimentů v souboru dat.
Tyto aspekty se u jednotlivých organizací liší, nejčastěji se jedná o cenu, balení, design, UX a služby zákazníkům.
ABSA se nejčastěji používá v recenzích produktů a služeb ke zjištění, které funkce se zákazníkům nejvíce líbily nebo nelíbily. Organizace se pak mohou zaměřit na konkrétní oblasti svých produktů a služeb, které vyžadují zlepšení.
Jemná analýza sentimentu rozděluje věty na části a z těchto jednotlivých částí extrahuje sentiment. Sentiment je pak zařazen do jedné z pěti kategorií polarity: velmi pozitivní, pozitivní, neutrální, negativní, velmi negativní.
Přesnost polarity má zásadní význam pro interpretaci stupnic hodnocení zpětné vazby od zákazníků. Například na stupnici hodnocení 1-5 hvězdiček by 1 znamenala velmi negativní hodnocení, zatímco 5 velmi pozitivní. Na stupnici hodnocení 1-10 by 1-2 znamenalo velmi negativní hodnocení, zatímco 9-10 velmi pozitivní.
Hrubozrnná analýza sentimentu je podobná jemnozrnné analýze sentimentu. Hrubozrnná analýza sentimentu se však liší tím, že získává sentiment z celých dokumentů nebo vět, a ne z rozdělení vět na jednotlivé části.
Hrubozrnná analýza sentimentu klasifikuje sentiment pouze do tří kategorií polarity: pozitivní, neutrální, negativní.
Vícejazyčná analýza sentimentu umožňuje shromažďovat data z neanglických textů bez nutnosti jejich překladu. Spoléhat se při vícejazyčných analýzách na překlady je sice pohodlné, ale nespolehlivé, protože může dojít k záměně jazykových nuancí, například sémantiky a lexika.
Je snadné na to zapomenout, ale pouze 17% světové populace mluví anglickya Angličtina představuje pouze 25,9% uživatelů internetu.. Vícejazyčná analýza sentimentu vám umožní využít tuto chybějící většinu a maximalizovat hodnotu pro vaše podnikání.
Spíše než identifikaci sentimentu zkoumá analýza záměru textové podněty pro. záměr a zařadí je do předem určených značek. Tyto značky jsou do značné míry závislé na potřebách vaší firmy a nejsou univerzální.
Například klasifikátory záměrů pro zprávy na sociálních sítích lze rozdělit na. návrh, dotaz, stížnost, zpětná vazba, a marketing. Zatímco mezi vhodnější značky pro analýzu zpětné vazby od zákazníků patří. zájem, nezaujatý, přihlásit se k odběrua odhlásit se z odběru.
Analýza sentimentu využívá kombinaci technik zpracování přirozeného jazyka (NLP), statistiky a metod strojového učení k automatickému určení sentimentu v textu a jeho polarity..
Mezi nejběžnější modely analýzy sentimentu patří modely založené na pravidlech, strojovém učení a hybridní modely.
V přístupu založeném na pravidlech algoritmus přiřazuje a vypočítává sentimentální skóre textu na základě lidmi vytvořeného souboru pravidel nebo lexikonů (seznam slov a s nimi spojených emocí).
Seznam již stanovil odpovídající sentimentální skóre pro oba negativní (hrozné, hrozné, špatné) a pozitivní (dobré, úžasné, rozkošný) slova. Algoritmus pak identifikuje polarizovaná slova a sečte celkový sentiment, obvykle na stupnici od -1 do +1.
Dobrý model analýzy sentimentu využívající přístup založený na lexikonu by měl zahrnovat vliv každého podtextu na vnímanou intenzitu v textu na úrovni věty. Existuje 5 faktorů, které by mohly ovlivnit polaritu věty:
Interpunkce, konkrétně vykřičník (!), zvyšuje velikost intenzity, aniž by se změnila sémantická orientace.
Kapitalizace, konkrétně použití ALL-CAPS ke zdůraznění slova relevantního pro sentiment v přítomnosti jiných slov bez velkých písmen, zvyšuje velikost intenzity sentimentu, aniž by ovlivnilo sémantickou orientaci.
Modifikátory stupně (nazývané také intenzifikátory, posilující slova nebo příslovce stupně) ovlivňují intenzitu věty tím, že ji buď zvyšují, nebo snižují. Například: "Počasí je extrémně horké."
Posun polarity v důsledku konjunkce, Kontrastní spojka "ale" signalizuje posun v polaritě sentimentu, přičemž sentiment textu následujícího po spojce je dominantní. Např: "Počasí je horké, ale dá se vydržet." má smíšený sentiment, přičemž druhá polovina diktuje celkové hodnocení.
Zachycení negace polarity zkoumáním souvislé sekvence 3 položek před lexikálním prvkem s větou zachytíme téměř 90% případů, kdy negace obrací polaritu textu. Například negovaná věta by zněla: "Počasí není ve skutečnosti tak horké.".
Počáteční investice lidského úsilí: Vytvoření nástroje pro analýzu sentimentu založeného na pravidlech od nuly může být náročné. V anglickém jazyce existují tisíce slov, nemluvě o vývoji lexikonů pro vícejazyčné motory analýzy sentimentu.
Subjektivita ohledně dohody o polaritě: Konečné výsledky mohou ovlivnit i neshody mezi valencí slova. Například pokud jiný výzkumník přiřadí stejnou valenční známku např. příšerné jako byste špatné, jaké by mělo být celkové skóre sentimentu?
Nelze zjistit kontext: Přístup založený na pravidlech sentimentu nemusí rozpoznat sarkasmus a kontext. Například, "Tenhle Jack je vedoucí týmu? Jsem si jistá, že odvede skvělou práci a nic nezkazí 😂😂 " může mít pozitivní skóre, přestože se jedná o sarkastickou, negativní urážku.
V přístupu strojového učení je nástroj pro analýzu sentimentu vycvičen k automatické klasifikaci textových dat pomocí správných značek. Trénování (strojové učení pod dohledem i bez dohledu) se obvykle provádí tak, že se do stroje vloží tuny předem označených textových dat.
Díky průběžnému přísunu předem označených příkladů se pak stroj může učit lingvistice jako člověk a přesně předpovídat značky budoucích souborů dat (např, ta píseň se rozzářila lol -> pozitivní)
Investice času a zdrojů: Trénování algoritmu strojového učení k dosažení uspokojivé úrovně přesnosti může trvat dlouho. Získání dostatečného množství dat, kterými se bude algoritmus napájet, může být také nákladné.
Náchylnost k chybám: Systémy strojového učení mohou být také nepřesné, například pokud jsou jim poskytnuty neobjektivní nebo nepřesné soubory dat.
Hybridní přístup kombinuje strojové učení a analýzu sentimentu založenou na pravidlech, čímž dosahuje přesnějších výsledků. Modely využívající hybridní přístup však vyžadují největší počáteční kapitálové náklady a náklady na údržbu.
Od nástupu internetu v 90. letech 20. století se spotřebitelské platformy a sociální média vyvíjejí a stále více se prolínají s naším každodenním životem. Jak se do roku 2023 se očekává nárůst počtu uživatelů internetu na 5,3 miliardy. (6% CAGR), nelze přehlédnout obrovskou hodnotu online dat.
Podniky také nemohou ignorovat vliv sociálních médií na nákupní rozhodování spotřebitelů. Podle GlobalWebIndex, 54% lidí s účty na sociálních sítích využívá sociální sítě k průzkumu produktů.
Uživatelé sociálních médií a názoroví vůdci se navíc vyjadřují ke značkám, politice a otázkám lidských práv. Tento obsah vytvářený uživateli významně ovlivňuje chování spotřebitelů, protože zákazníci spoléhají na ústní sdělení více než na reklamní sdělení..
Díky analýze sentimentu mohou firmy přestat pasivně reagovat na veřejné mínění a podniknout proaktivní kroky k formování obecného sentimentu vůči své značce. Analýza sentimentu umožňuje podnikům zjistit co spotřebitelé říkají a také význam za těmito zprávami.
Nástroje pro analýzu sentimentu umožňují analyzovat tisíce, ne-li miliony online textů na jedno kliknutí. Místo zkoumání jednotlivých tweetů nebo příspěvků na Facebooku mohou majitelé firem získat okamžitý přehled o tom, co si spotřebitelé myslí o jejich značce.
Analýza sentimentu je navíc automatická, což šetří náklady na práci a čas strávený sběrem dat.
Analýza sentimentu přesahuje rámec co zákazníci říkají, poskytují přehled o proč zákazníci mají tyto názory. Zjišťováním záměrů a polarity názorů mohou podniky identifikovat oblasti, které je třeba zlepšit a které si možná nikdy neuvědomily.
Analýza sentimentu vám také umožňuje přijímat rozhodnutí na základě dat, abyste mohli přijímat informovanější rozhodnutí. Bez spolehlivých dat, na jejichž základě se můžete rozhodovat, byste stříleli do tmy a v konečném důsledku byste ztráceli čas i peníze.
Analýza sentimentu poskytuje široké možnosti pro marketing v reálném čase - marketingová sdělení vytvořená spontánně. Analýza sentimentu, která je vám hlášena v reálném čase, vám umožňuje využít trendových událostí nebo dokonce zvládnout PR krize dříve, než přerostou ve velký problém.
Analýza sentimentu může také analyzovat obrovské množství nestrukturovaných dat v měřítku - například komentáře, zprávy, obrázky a dokonce i videa. Některá rozhraní API pro analýzu sentimentu můžete dokonce integrovat se softwarem pro řízení vztahů se zákazníky (CRM) a získávat názory ze zpětné vazby zákazníků v reálném čase.
Analýza sentimentu je v podstatě zjišťování názorů lidí na určité téma. Tato technologie má uplatnění ve firmách, nevládních organizacích, politických stranách, a dokonce i v jednotlivých zemích. Pochopení vnitřních pocitů lidí totiž umožňuje výzkumníkům lépe porozumět jejich potřebám.
Poslouchání sociálních sítí znamená sledování zmínek o značce nebo tématu souvisejícím s vaší společností na sociálních sítích. Spíše než shromažďování obrovského množství příspěvků na sociálních sítích, které zmiňují vaši firmu, jde analýza sentimentu o krok dál a upozorňuje na proč tyto připomínky.
Můžete také provádět průzkum veřejného mínění o svých konkurentech a zjistit, jaký mají lidé názor na jejich značku a její produkty a služby. Všechny tyto analýzy navíc probíhají v reálném čase, což vám umožní provádět agilnější marketingové strategie.
Můžete integrovat rozhraní API pro analýzu sentimentu se službou Twitter a zjišťovat názory na určité téma. V této studii, kterou provedl Abdur Rasool a kol., byla provedena analýza sentimentu pomocí strojového učení u společností Adidas a Nike na základě vytěžování textů z Twitteru. Jejich celkové skóre sentimentu bylo před porovnáním vypočteno pomocí technik strojového učení.
Výsledky ukázaly, že Nike a Adidas mají podobné rozložení nálad - celkově pozitivní nálady a většina neutrálních. Společnost Adidas však měla o něco vyšší pozitivní sentiment než Nike (27,2% oproti 24,5%). To může být buď skvělé, nebo špatné znamení v závislosti na tom, pro kterou společnost pracujete.
V závislosti na nástroji pro analýzu sentimentu můžete vytipovat uživatele s neutrálními a negativními náladami a přeměnit je na pozitivní ambasadory značky. Celkově vám analýza sentimentu poskytuje informace, které vám umožní přijímat informovaná rozhodnutí ke zlepšení image vaší značky.
V závislosti na velikosti vaší společnosti mohou existovat stovky nebo dokonce tisíce zmínek o vaší značce v sociálních médiích každý den. Některé z nich mohou být dotazy, stížnosti nebo jiné negativní zprávy.
Nedostatečné nebo pomalé zapojení do sociálních médií může vést ke ztrátě loajálních zákazníků a jejich celoživotní hodnoty. A co hůř, mohou šířit negativní pověsti a odrazovat další lidi od nákupu u vás.
Pokud se taková PR krize objeví, nástroje pro analýzu sentimentu vám pomohou zvládnout ji dříve, než se příliš rozroste.
V roce 2014 zahájila společnost Expedia Canada "Útěk před zimou: Vánoční reklama "Strach. Otce v něm vyděsilo něco, co považoval za prudkou sněhovou bouři venku, ale ve skutečnosti to byl ječivý zvuk jeho dcery, která cvičila na housle.
Protivně hlasité a nehlasité skřeky se po několika odvysílaných dílech staly nesnesitelnými. Reklama se dokonce hrála během mistrovství světa juniorů v hokeji, což se nesetkalo s dobrým ohlasem.
Mnoho Kanaďanů se vrhlo na sociální média, aby kritizovat příšernou volbu zvuku v reklamě., přičemž v komentářích se uvádí, že "Nejhorší reklama, je tak strašně přehnaná, až je otravná, a pravděpodobně nebudu používat expedii jen proto, že ta reklama je tak zatraceně otravná."
Společnost Expedia Canada okamžitě reagovala na negativní reakce tím, že reklamu zastavila a vydala její dvě pokračování. V jednom z nich byl stejný otec, který vyhodil housle z domu. Ve druhém pokračování společnost Expedia pozvala skutečného uživatele sociálních médií, který komentoval první reklamu, aby housle rozbil na kusy.
Jak ukázala společnost Expedia Canada, analýza sentimentu umožňuje přeměnit trapné nehody nebo PR krize na marketingové příležitosti a v důsledku toho zvýšit povědomí o značce.
Vzhledem k tomu, že analýza sentimentu se zabývá pochopením postojů a názorů spotřebitelů, je běžné ji spojit s analýzou názorů spotřebitelů. průzkum trhu. K vytěžování názorů obvykle dochází ve fázi interpretace a analýzy. proces marketingového výzkumu.
Přesněji řečeno, výzkumníci trhu získávají názory ze souborů dat shromážděných prostřednictvím fokusních skupin a rozhovorů. Když se hlouběji zaměříte na to, proč účastníci výzkumu řekli to, co řekli, můžete zjistit jejich přesné problémy, potřeby a přání.
Několik přepis dat a software pro sběr dat přicházejí s nástroji pro analýzu sentimentu, a to je jeden ze způsobů, jak se odlišit. S aplikací Speak můžete vytvářet přepisy ve velkém měřítku a analyzovat tyto přesné soubory dat pomocí nástrojů pro analýzu textu a sentimentu - to vše v jedné centralizované databázi médií.
Pokud se chcete dozvědět více o tom, jak může společnost Speak optimalizovat vaše pracovní procesy a zvýšit návratnost investic do výzkumu, zaregistrujte se na naši konferenci 7denní zkušební verze bez kreditní karty.
Kvalitativní výzkum je typem průzkum trhu která se zaměřuje na získávání subjektivních informací. Na rozdíl od kvantitativního výzkumu kvalitativní data shromažďují nekvantifikovatelné údaje, jako jsou názory, postoje a vnímání subjektu.
Významnou součástí každého průzkumu trhu je přepis dat z rozhovorů pro další analýzy. Vzhledem k tomu, že se jedná o subjektivní názory, mohou být odpovědi poměrně dlouhé.
I průzkum trhu pro malé podniky může zahrnovat analýzu desítek kvalitativních datových souborů. Za předpokladu, že jste vedli rozhovory s 50 účastníky a každé sezení trvalo 30 minut, máte k dispozici 25 hodin záznamů, které je třeba projít.
Analýza sentimentu tento proces urychluje tím, že analyzuje soubory dat a vytváří skóre sentimentu v měřítku. Informační panel Speak také generuje převládající klíčová slova a témata z jakéhokoli průzkumu trhu, abyste získali přehled o klíčových oblastech, kterým je třeba věnovat pozornost.
To vám umožní rychle identifikovat klíčové oblasti, které mohou vyžadovat zlepšení. Pro přesnější analýzy zobrazuje panel Speak také sentimenty jednotlivých vět, což vám umožní zaměřit se na konkrétní oblasti, které mohou vyžadovat zlepšení.
Mraky slov jsou skvělým způsobem, jak zvýraznit nejdůležitější slova, témata a fráze v úryvku textu na základě četnosti a relevance. Generujte mračna slov z textových dat a vytvořte snadno pochopitelné vizuální členění pro hlubší analýzu. Vyzkoušejte naše generátor mraků slov zdarma dnes automaticky vizualizovat poznatky z vašich dat.
Kvalitní zákaznický servis je pro každou firmu nezbytný. Podle studie provedené společností Twitter, uživatelé očekávají, že značky zareagují do hodiny.. Jedna hodina je krátká doba na vyřízení spousty dotazů zákazníků, nemluvě o tom, že dotaz byl vznesen v mimopracovní době.
Dále, odpověď na stížnost na sociálních sítích může zvýšit přízeň zákazníků až o 25%..
Software pro řízení vztahů se zákazníky (CRM) umožňuje okamžitě reagovat na dotazy zákazníků. Ve spojení s rozhraním API pro analýzu sentimentu můžete analyzovat interakce se zákazníky ve velkém měřítku a zjistit, jak zákazníci vnímají vaše produkty a služby.
Analýza sentimentu také odhalí nepovšimnuté problémy vašich produktů a služeb. Pomocí analýzy sentimentu založené na aspektech můžete určit, které funkce je třeba zlepšit nebo zachovat.
Celkově je váš produkt nejdůležitějším prvkem marketingového mixu a analýza sentimentu vám pomůže posunout kvalitu vašich produktů do vyšších pater.
Adobe je rozsáhlý balík softwaru, který si oblíbili tvůrci po celém světě. Mezi její významné nástroje patří Adobe XD (návrh uživatelského rozhraní a uživatelského rozhraní), Adobe Photoshop (grafický editor) a Adobe Lightroom (editor fotografií). Zejména zákaznický servis služby Adobe XD na Twitteru je natolik působivý, že Twitter je pochválil na svém blogu.
Díky aktivnímu reagování na dotazy zákazníků se společnosti Adobe XD (a dalším účtům Adobe na Twitteru) podařilo na Twitteru vytvořit úzkou komunitu kreativců.
Například, @AdobeXD má téměř 120 tisíc sledujících, což je úctyhodný počet, který však stále zaostává za ostatními účty Adobe na Twitteru, @Lightroom (1,8 milionu sledujících) a @Photoshop (3,2 milionu sledujících).
Obecný účet služeb zákazníkům společnosti Adobe na Twitteru, @AdobeCare, ve skutečnosti vyhledává na Twitteru zmínky o tématech, která mohou souviset s jejich společností, v tomto případě, photoshop. Jak jste si možná všimli, zákazník nikdy neoznačil AdobeCare sám.
Díky proaktivní analýze sentimentu a softwaru pro naslouchání na sociálních sítích se však společnosti AdobeCare daří reagovat na dotazy zákazníků s působivou rychlostí.
Analýza sentimentu se uplatňuje také ve finančnictví, zejména u investorů a denních obchodníků. Investoři často sledují nálada na trhu - obecný sentiment investorů vůči finančnímu trhu nebo společnosti.
Finanční trhy jsou volatilní a vždy se nečekaně mění, což vede ke krachu začínajících denních obchodníků, kteří doufají v rychlé zbohatnutí. Zkušení investoři by využili psychologie obchodování analyzovat faktory nálady na trhu a provádět ziskové obchody.
Dva hlavní faktory, které ovlivňují tuto volatilitu, jsou zpravodajské události (politika, nové zákony, odvětví, výsledky hospodaření společnosti) a komentáře v sociálních médiích.
Využitím nástrojů pro analýzu sentimentu mohou investoři v reálném čase zjistit obecnou náladu na finančním trhu a předpovídat změny cen akcií.
Například poté, co influencerka Kylie Jenner zveřejnila tento tweet, klesla cena akcií společnosti SNAP o 7%, což znamenalo ztrátu tržní hodnoty ve výši $1,3 miliardy. V té době měla Kylie Jenner 39 milionů sledujících, takže není divu, že jediný tweet měl tak výrazný dopad na náladu na trhu a ceny akcií.
Software pro analýzu sentimentu by okamžitě ohlásil náhlý pokles sentimentu a poskytl by investorům dostatek času na prodej akcií před dalším poklesem cen.
Politici a vládní orgány často využívají analýzu sentimentu k získávání názorů veřejnosti, voličů, a dokonce i konkurentů. Pomocí analýzy sentimentu můžete okamžitě získat bolestivé body od milionů občanů a oslovit je pro politickou podporu.
V rámci volební kampaně prezidenta Baracka Obamy v roce 2012 využila organizace Obama for America nástroje analýzy nálad k tomu, aby vytěžit 5,7 milionu zpráv z webových stránek kampaně.. Algoritmus označil slova z dotazů jako např. průzkum veřejného mínění nebo příspěvek na základě předem daných lexikonů (seznam, který přiřazuje sentiment k danému slovu).
V Malajsii, která je členem Sdružení národů jihovýchodní Asie (ASEAN), se v roce 2018 konaly 14. parlamentní volby. Vládnoucí stranou byla vždy Barisan Nasional, hlavní koalice pravicových a centristických stran.
Pakatan Harapan (koalice levostředových stran) však zázračně zvítězila ve 14. parlamentních volbách a drtivě porazila Barisan Nasional. Vládly smíšené pocity, protože to bylo poprvé po 61 letech, kdy Malajsii vládla jiná strana.
Několik výzkumníků provedl analýzu nálad občanů vůči nové vládnoucí straně na základě metody Naive Bayes (pravděpodobnostní metoda). Tito výzkumníci extrahovali tweety a relevantní hashtagy po dobu jednoho měsíce a poté vypočítali celkový sentiment.
Ukázalo se, že nálada veřejnosti vůči Pakatan Harapan byla 30% pozitivní, 41% neutrální a 29% negativní - sotva pozitivní.
Nová vláda se rychle pustila do práce a po 100 dnech úřadování znovu analyzovala nálady veřejnosti. Po průzkum 487 000 respondentů, výsledky ukázaly, že nálady veřejnosti byly "více pozitivní než negativní", přičemž negativní nálady se přikláněly k dopravě a korupci.
Analýza sentimentu tak vytváří příležitosti nejen pro společnosti, ale také pro vlády, aby mohly lépe sloužit potřebám lidí. Bez analýzy sentimentu můžete ignorovat základní problémy a přijít o příjmy, veřejnou podporu nebo jiné ukazatele důležité pro vaši organizaci.
Pokud jde o nástroje pro analýzu sentimentu, máte tři možnosti: vytvořit si je sami, koupit hotový software nebo si jej nechat vytvořit na zakázku od dodavatele. Bez ohledu na to byste si před výběrem nástroje pro analýzu sentimentu měli položit několik otázek.
Za prvé, jak složité by měly být algoritmy? Existují různé typy softwaru pro analýzu sentimentu, z nichž každý používá k analýze textu jiné techniky. Pokročilejší nástroje dokáží přesněji rozpoznat sarkasmus, emotikony a další jazykové nuance, ale jsou s nimi spojeny vyšší náklady.
Další, dostanete zkušební verzi? Nejlepším způsobem, jak zavést analýzu sentimentu do svého podnikání, je vyzkoušet si ji na vlastní kůži. Různé modely analýzy sentimentu mají různou přesnost a nemusí být vyškoleny pro vaše konkrétní potřeby.
Položte si také otázku zda nástroj pro analýzu sentimentu vyhovuje rozsahu a rozpočtu vašeho projektu. Komplexní software pro analýzu sentimentu by vyžadoval vyšší počáteční kapitálové náklady a náklady na údržbu. Ať už se jedná o analýzu tweetů nebo zpětné vazby od zákazníků, vyberte si řešení, které odpovídá vašim obchodním cílům, abyste maximalizovali návratnost investic.
Nakonec, existují nějaké služby s přidanou hodnotou? Efektivní software pro analýzu sentimentu kombinuje různé nástroje pro analýzu textu a umožňuje tak komplexnější analýzu textových dat. Měl by také existovat API pro analýzu sentimentu které můžete integrovat do systému CRM nebo jiného systému. marketingový software v zásobníku.
Vzhledem k tomu, že analýza sentimentu je tak složitý proces, musíte za většinu možností zaplatit. Některé platformy zahrnují zkušební verze, abyste si mohli platformu vyzkoušet, než se k ní zavážete, protože tyto nástroje mohou být drahé - stojí stovky i tisíce ročně.
Tyto náklady jsou samozřejmě zanedbatelné, pokud jste ve velké společnosti. Ale co když teprve začínáte nebo chcete jednoduše experimentovat s možnostmi nástrojů pro analýzu sentimentu?
Ve společnosti Speak nabízíme komplexní řešení pro přepis dat, analýzu sentimentu a integraci API. Uživatelům také umožňujeme používat všechny naše nástroje pro analýzu zdarma - analýzu sentimentu, rozpoznávání entit a tvorbu mraku slov k identifikaci převládajících klíčových slov.
Poskytujeme také 7denní zkušební verze bez kreditní karty, pokud chcete dále experimentovat. Chcete-li získat přístup k celé naší sadě nástrojů, stačí se zdarma zaregistrovat!
Pokud byste chtěli využít analýzu sentimentu pro svou organizaci, máme pro vás různé plány. již od $19,99 měsíčně. Máme také řešení na míru, která vyhovují vašim specifickým potřebám a usnadňují rozšiřování vašeho výzkumu a analýzy.
Pokud se chcete dozvědět více, kontaktujte nás a my vám pomůžeme zlepšit příjmy z podnikání, zvýšit povědomí o značce a optimalizovat pracovní postupy pomocí analýzy sentimentu.
Existuje mnoho předpřipravených nástrojů pro analýzu sentimentu (např. Mluvte) obvykle ve formě SaaS (Software jako služba). Na druhou stranu si můžete vytvořit vlastní řešení analýzy sentimentu pomocí knihoven s otevřeným zdrojovým kódem a podle níže uvedených návodů.
Rozhodování mezi koupí nebo vytvořením nástroje pro analýzu sentimentu zahrnuje především náklady, odborné znalosti a čas.
Nákup řešení pro analýzu sentimentu šetří čas a nevyžaduje znalosti informatiky. Tyto předtrénované modely se obvykle dodávají s integrací s oblíbenými aplikacemi třetích stran, jako jsou Twitter, Slack, Trello a další integrace Zapier. Také nemusíte tyto motory pro analýzu sentimentu udržovat, protože to za vás udělá váš dodavatel.
Na druhou stranu, sestavení vlastního modelu analýzy sentimentu vám umožní přizpůsobit si ho podle svých potřeb. Pokud máte čas a odhodlání, můžete se sami naučit pomocí online zdrojů a sestavit model analýzy sentimentu od nuly.
Pokud si chcete vytvořit vlastní řešení analýzy sentimentu nebo se jen chcete o tomto tématu dozvědět více, níže uvádíme užitečné zdroje a výukové programy.
Klady
✅ Levnější
✅ Šetří čas a úsilí
✅ Dodává se s integrací API a Zapier
✅ Nepotřebujete znalosti datové vědy ani kódování
Nevýhody
❌ Nemusí vyhovovat vašim specifickým potřebám
Klady
✅ Přizpůsobení rozsahu a cílům vašeho projektu
✅ Jednoduché modely analýzy sentimentu si můžete vytvořit sami
Nevýhody
❌ Vytvoření a trénink motoru vyžaduje čas
❌ Zahrnuje počáteční investice a náklady na údržbu.
Analýza sentimentu poskytuje přehled o tom, co si lidé myslí o daném tématu. Není však dokonalá a má několik omezení. Hlavní omezení analýzy sentimentu jsou následující:
Termín polarita v analýze sentimentu označuje míru, do jaké je slovo nebo věta pozitivní, negativní nebo neutrální. Polarizovaná slova je snadné klasifikovat jako pozitivní nebo negativní. Např, dobré znamená pozitivní náladu, zatímco špatné označuje negativní náladu.
Problém však nastává při rozhodování o tom, jak pozitivní by slovo nebo věta měly být. Například "jídlo bylo příšerné" a "jídlo bylo velmi hrozné" oba jasně ukazují na negativní sentiment, ale přiřazení konkrétního skóre sentimentu je subjektivní pro model analýzy a lidského anotátora.
Celkově mohou různí lidé přiřazovat stejné větě různá hodnocení sentimentu, protože sentiment je subjektivní.
Lidé vyjadřují své názory v určitém kontextu a odstranění tohoto kontextu by změnilo význam jejich slov. Některé z těchto kontextů zahrnují používání synonym, ironické a sarkastické komentáře, memy a dokonce i emotikony.
Například "Proč to děláte až teď? 😠😠" jasně naznačuje negativní náladu. Sentiment by se však zcela změnil, kdyby po tomto komentáři následovala další zpráva "Ten šmejd měl dostat, co si zasloužil, mnohem dřív lmao".
Tato následná zpráva poskytuje více souvislostí a zcela mění předchozí větu. Najednou to není negativní stížnost na zpoždění - je to oslava toho, že někdo byl konečně potrestán za své činy.
Mnoho modelů analýzy sentimentu funguje tak, že konkrétnímu slovu přiřadí skóre sentimentu na základě předem stanoveného seznamu. Ale to, že věta neobsahuje žádná sentimentální slova, neznamená, že nevyjadřuje sentiment, a naopak.
Například "Chlapík z Redmi mi řekl, že pokud chci skutečný smartphone, měl bych si místo androidu koupit iPhone." neobsahuje žádná polarizovaná slova a může dávat neutrální skóre sentimentu. Věta však jasně naznačuje negativní sentiment vůči telefonům s Androidem.
Musíte vycvičit modely analýzy sentimentu založené na strojovém učení, aby správně identifikovaly sarkasmus, kontexty a další problémy analýzy sentimentu. Trénink zahrnuje zadávání tun textových dokumentů, aby se stroj zlepšoval a učil stejně jako člověk.
Nevýhodou je, že algoritmus vyžaduje dlouhou dobu a spoustu krmení, aby dosáhl přesnosti na úrovni člověka. Jakékoli chyby nebo nepřesnosti v souborech dat, kterými je stroj zásobován, by také způsobily, že by se naučil špatným návykům a v důsledku toho by produkoval nepřesné skóre sentimentu.
Jednotlivé kultury mají svá vlastní nářečí a dokonce i podnářečí, přičemž každé z nich obsahuje podobná slova s mírně odlišným významem. Dešifrování sentimentu bez pochopení těchto nuancí by vedlo k nepřesné analýze.
Například "chceš jít, kámo?" by byla provokací, kdyby byla vyslovena ve Spojených státech, ale byla by nevinnou otázkou o cestování, kdyby byla položena jinde.
Jen v roce 2021, Merriam-Webster přidal do anglického slovníku více než 520 slov. Mnoho z těchto slov (např. FTW, TBH, amirite) pochází z online kultury. U jiných slov došlo k úpravám definic.
Například "průlom" může znamenat buď náhlý objev (pozitivní nálada), nebo nákazu plně očkovanou osobou (negativní nálada).
Lingvistika fascinovala vědce i učence odedávna. Díky jejich usilovnému výzkumu zaměřenému na porozumění proč člověk něco řekne, došlo k mnoha pokrokům ve vědě a spotřebitelském chování.
Svět prochází Čtvrtá průmyslová revoluce kde budou mít přednost umělá inteligence, velká data a strojové učení. Tyto rychle se rozvíjející strojové technologie ovlivní všechna odvětví od zdravotnictví, přes právo až po marketing.
Kromě toho, převod řeči na text se stává stále běžnějším, protože Google a Amazon stojí v čele jeho používání. Studie předpověděla, že polovina všech uživatelů chytrých telefonů bude používat technologii hlasového vyhledávání..
Řeč a psaný text jsou pro každou organizaci zásadními daty. Přesněji řečeno, porozumění záměr za mluveným nebo psaným textem je pro přežití organizace stále důležitější.
Poptávka po nástrojích pro analýzu sentimentu tedy poroste, protože organizace se snaží získat hlubší informace o svých zákaznících a vyvinout lepší nabídky, které by splňovaly jejich potřeby. Otázkou je, zda budete analýzu sentimentu využívat i ve svém podnikání, nebo zůstanete pozadu za konkurencí.
Analýza sentimentu je dobře prozkoumané téma s mnoha články v časopisech, knihami a online zdroji, které jsou vám k dispozici. Níže jsme pro vás vybrali užitečné zdroje, pokud si chcete vytvořit vlastní model analýzy sentimentu nebo pokud se prostě chcete dozvědět více.
Při vývoji modelu analýzy sentimentu se používá Python, Javascript nebo R - nejběžnější programovací jazyky v oblasti NLP a strojového učení. O tom, který z těchto jazyků je lepší, se vedou diskuse. doporučujeme používat Python, pokud jste začátečník.
Od doby, kdy byl Python před více než 30 lety vytvořen, nashromáždila programátorská komunita rozsáhlou sbírku knihoven, dokumentace, příruček a videonávodů pro všechny úrovně dovedností. Tato rozsáhlá sbírka zdrojů pro jazyk Python urychlí proces vývoje při vytváření vysoce přesných algoritmů, čímž se sníží náklady a celkové potřebné úsilí.
Bez ohledu na to má každý programátor své preference, a proto jsme níže sestavili seznam výukových programů pro vytváření modelů analýzy sentimentu pomocí Pythonu, Javascriptu a R.
Pokud máte zkušenosti s programováním, máme pro vás také rozsáhlá dokumentace k našim rozhraním Speak APIs řádky kódu, které můžete zkopírovat a vložit do textového editoru. Kromě analýzy sentimentu můžete také integrovat aplikaci Speak Ai pro převod řeči na text a vložit do prohlížeče.
Python NLTK pomocí Pycharmu - NLTK je jednou z nejoblíbenějších knihoven jazyka Python s rozsáhlým wiki obsahuje kurzy, projekty, často kladené dotazy a další informace. Tento videonávod obsahuje podrobné příklady krok za krokem s použitím textového editoru Pycharm.
Python NLTK pomocí Google Colab - Tento videonávod vás naučí vytvořit algoritmus analýzy sentimentu Naive Bayes pomocí nástroje Google Colab. Tato platforma společnosti Google umožňuje každému psát kód v prohlížeči.
Analýza sentimentu na Twitteru pomocí služby Google Colab - Tento návod vám ukáže, jak vytvořit model analýzy sentimentu speciálně pro získávání názorů z tweetů.
Analýza sentimentu pomocí Tensorflow a Google Colab - Tento videonávod poskytuje podrobný návod krok za krokem, jak vytvořit model analýzy sentimentu od nuly. Použitá knihovna Pythonu je Tensorflow, populární knihovna v rámci strojového učení a hlubokého učení.
Vytvoření aplikace pro analýzu sentimentu pomocí Node.js - Tento výukový program je srozumitelným průvodcem krok za krokem, který obsahuje kódy ke kopírování a usnadňuje tak proces vývoje.
Jak vytvořit analýzu sentimentu v R podle Kaggle - Kaggle je online komunita datových vědců s příslušnými datovými sadami, soutěžemi, kurzy a aktivním fórem.
Stroje pro analýzu sentimentu se učí pomocí lexikonu - seznamu slov a s nimi spojených sentimentů. Tento seznam musí být kódován ručně a jeho sestavení trvá dlouho vzhledem k obrovskému množství slov v daném jazyce.
Naštěstí, Kaggle má veřejně dostupný lexikon sentimentu. na adrese 81 jazyků. Kaggle je komunita pro programátory a obsahuje mnoho užitečných zdrojů pro kódování, NLP a strojové učení.
Důrazně doporučujeme vzít si jejich kurzy za jehož absolvování získáte certifikát, který si můžete uvést ve svém životopise. Kaggle nabízí kurzy pro všechny úrovně dovedností v jazyce Python, strojovém učení, SQL, NLP, strojovém učení a herní umělé inteligenci.
Kaggle má také k dispozici více než 992 veřejně dostupných datové soubory pro analýzu sentimentu. Tyto datové soubory zahrnují širokou škálu témat analýzy sentimentu, včetně Twitteru, recenzí na Amazonu, finančních zpráv a dalších.
Celkově, Kaggle je místem, kde si můžete pořídit materiály pro kódování, zejména pokud jste začátečník. Pokud se dobře orientujete v datové vědě, můžete se také účastnit soutěží v kódování s peněžními odměnami až do výše $150 000.
Kromě výše zmíněných lexikonů se v komunitě datové vědy běžně používají také VADER, TextBloba SentiWordNet lexikony. Tyto lexikony si můžete zdarma stáhnout na adrese GitHub, populární platforma pro vývojáře, která umožňuje vytvářet software ve spolupráci.
VADER: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) je lexikon založený na pravidlech speciálně pro sentimenty zpráv sociálních médií. Datoví vědci si VADER oblíbili, protože je stejně přesný, ne-li více. přesnější než lidští hodnotitelé.
TextBlob: TextBlob je knihovna jazyka Python (2 a 3) pro zpracování textových dat a obsahuje rozhraní API pro provádění běžných úloh NLP, jako je tagování, extrakce podstatných jmen, klasifikace, překlad a další.
SentiWordNet: SentiWordNet je lexikální zdroj založený na WordNet, rozsáhlou databázi sémantických vztahů anglických slov. Tato slova jsou vzájemně propojena na základě sémantických vztahů (synonym, hyponymy, meronyma) před tím, než je jim přiřazeno číselné skóre vyjadřující náladu.
Pokud chcete proniknout hlouběji do oblasti analýzy sentimentu a zpracování přirozeného jazyka, doporučujeme vám začít čtením "Analýza sentimentu: Analýza názorů, pocitů a emocí" od Bing Liu.
Bing Liu je významným profesorem informatiky, který pravidelně publikuje vědecké práce o analýze sentimentu, zpracování přirozeného jazyka, strojovém učení a dolování dat.
Jako vůdčí osobnost v těchto oblastech je mezi datovými vědci vysoce ceněn pro své rozsáhlé znalosti tématu a schopnost srozumitelně vysvětlit technická témata NLP.
Důrazně doporučujeme, abyste si před přechodem na analýzu sentimentu osvojili základy zpracování přirozeného jazyka. Analýza sentimentu je podmnožinou zpracování přirozeného jazyka, a proto byste se měli učit obojí ruku v ruce.
Tento bezplatný online kurz od společnosti Coursera poskytuje přehled o zpracování přirozeného jazyka a po jeho absolvování uděluje certifikát. K dispozici jsou čtyři moduly, z nichž každý obsahuje praktická cvičení, která vyžadují vytvoření modelu NLP, včetně trénování neuronové sítě pro analýzu sentimentu tweetů.
Důrazně doporučujeme také tento kurz strojového učení pokud si chcete vytvořit vlastní modely analýzy sentimentu. V kurzu se naučíte vytvářet algoritmy strojového učení pomocí Pythonu a R, dvou nejrozšířenějších programovacích jazyků.
Je cenově velmi dostupný a obsahuje 44 hodin přednáškových materiálů, což se může zdát skličující, ale dobře strukturovaný kurz rozděluje strojové učení na jednotlivé části.
Pokud vám rozpočet nevadí, doporučujeme přihlásit se do tohoto online kurzu. Zpracování přirozeného jazyka pomocí hlubokého učení na Stanford Online. Školné činí $1 595 a vyžaduje závazek 10-14 hodin týdně po dobu 10 týdnů programu. Po jeho absolvování získáte také certifikát, který si můžete zvýraznit ve svém životopise.
Pokud vám online kurzy nevyhovují, můžete se podívat na. Série videí na YouTube o zpracování přirozeného jazyka od Dana Jurafského a Christophera Manninga, profesorů informatiky a lingvistiky na Stanfordově univerzitě.
Analýza sentimentu je proces, při kterém se pomocí technik zpracování přirozeného jazyka (NLP) získávají sentimenty (pozitivita, emoce, pocity) z textových dat. S rychlým rozvojem strojového učení a technologií NLP využívají velké i malé společnosti analýzu sentimentu stále častěji k tomu, aby si upevnily své místo na trhu.
Analýza sentimentu a dolování názorů mají mnoho aplikací. Organizace mohou analýzu sentimentu využívat například v oblasti průzkumu trhu, zákaznických služeb, finančních trhů, politiky a trhu sociálních médií.
Analýza sentimentu sice není dokonalá, ale přesto je velmi účinná při analýze online textových dat ve velkém měřítku. Modely analýzy sentimentu jsou však již stejně přesné jako lidští hodnotitelé, ne-li spolehlivější.
Je jen otázkou času, kdy modely analýzy sentimentu dosáhnou prakticky 100% přesnosti při dolování názorů z velkých částí textu. Je to technologie, která prokazatelně optimalizuje pracovní procesy a umožňuje týmům získat hlubší porozumění zákazníkům.
Pokud se chcete dozvědět více, vyzkoušejte naše 7denní zkušební verze bez kreditní karty, nebo mluvte s námi a prodiskutovat, jak mohou naše řešení pro analýzu sentimentu posunout vaši organizaci na vyšší úroveň.
Vyzkoušejte aplikaci Speak zdarma na 7 dní, není vyžadována žádná kreditní karta
Jak přepsat nahrávku do textu Náš nástroj pro přepis bez kódu umožňuje převést zvukovou nahrávku do textu v pouhých dvou krocích. Vyhledejte stránky
Jak přepsat video na YouTube K přepisu videa na YouTube není třeba převádět video do formátu mp4. Jednoduše nahrajte adresu URL do aplikace Speak
Jak přepsat zvuk a video do textu za 2 minuty (2022 průvodce) Naučte se přepisovat zvuk a video do textu pomocí aplikace Speak Ai
Kompletní průvodce textovou analytikou (2022) Textová analytika (nebo také vytěžování textu) znamená použití technik zpracování přirozeného jazyka k získání klíčových poznatků z částí textu.
Co je to zpracování přirozeného jazyka: Zpracování přirozeného jazyka je rozsáhlý obor, který se zabývá studiem toho, jak mohou počítače přesně rozumět lidskému jazyku a jak ho mohou používat.
Jednoduchý návod, jak provádět průzkum trhu v roce 2021 Přečtěte si několik jednoduchých kroků, které vám pomohou začít provádět průzkum trhu,
Po omezenou dobu, uložit 93% s plně nabitým plánem Speak. Začněte rok 2025 silně s nejlépe hodnocenou platformou AI.
Čeština 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi