Tunneanalyysi on sitä, kun tekstistä poimitaan tunteita ja tuntemuksia. Näin organisaatiot voivat ymmärtää viestin taustalla olevat merkitykset, jotka voivat olla varsin hyvin piilossa. Mutta miten sentimenttianalyysi tarkalleen ottaen toimii ja pitäisikö yrityksesi käyttää sitä?
Ennen kuin perehdymme siihen, miten sentimenttianalyysi toimii, tarkastelemme, miten tehokas sentimenttianalyysi voi olla, kun sitä käytetään oikein.
Me kaikki muistamme Niken Colin Kaepernickin kampanjan, eikö niin? Sen, joka aiheutti kiitospäivän aikana riitoja ja oli luultavasti vastuussa monista särkyneistä ystävyyssuhteista?
Jos et tiedä, tässä on lyhyt yhteenveto.
Vuonna 2018 Nike esitteli markkinointikampanjan, jossa esiintyi joidenkin mielestä kiistanalainen Colin Kaepernick, joka aiheutti valtakunnallisen sosiaalisen median tulipalon.
12 kuukautta ennen kuin Nike ilmoitti Kaepernickin mainoksesta, Nike sai keskimäärin 26.7% positiivisen nettomielipiteen. sosiaalisessa mediassa. Niken nettotunnelma kuitenkin romahti -4,7%:iin ilmoituksen jälkeen.
Jos olisit Niken markkinointipäällikkö, vetäisit kampanjan välittömästi pois päältä, eikö niin? Miksi he eivät tehneet niin?
Huolimatta näennäisesti negatiivisesta vastaanotosta pintatasolla Nike raportoi, että myynnin kasvu 31% ja räjähdys tuotemerkin maininnat 2,677%:llä.
Nike hyödynsi sentimenttianalyysia ja huomasi, että negatiivisten tunteiden aallon alla oli jonkin verran raportoimattomia positiivisia tunteita kohdeasiakkailta - kuluttajilta, jotka ovat heille tärkeitä. Nike otti riskin, jatkoi mainosta, ja tulokset puhuivat puolestaan.
Sentimenttianalyysi, joka tunnetaan myös nimellä mielipiteiden louhinta, tarkoittaa tunteiden (iloinen, vihainen), aikomusten (kysely, valitus, mielipide jne.) ja positiivisuuden (negatiivinen, neutraali, positiivinen) poimimista tekstistä.
Tunneanalyysin yleisiä käyttötarkoituksia ovat maineenhallinta, sosiaalisen median seuranta, markkinatutkimus ja asiakaspalautteen analysointi. Tunneanalyysi on myös osa luonnollisen kielen käsittelyä (NLP), jossa käytetään tekoälyä ja tietokoneita kielitieteen tutkimiseen.
Termit tunneanalyysi, tekstianalyysi ja luonnollisen kielen käsittely (NLP) käytetään usein yhdessä. Vaikka nämä kaikki ovat tietotekniikan alaan liittyviä termejä, ja niillä voi olla samoja käytännön sovelluksia, ne eivät tarkoita samaa asiaa.
Tunneanalyysi: Kuten edellä mainittiin, sentimenttianalyysillä tarkoitetaan tunnetilojen pisteytystä (positiivinen, negatiivinen tai neutraali) teksteille konealgoritmien avulla. Sentimenttianalyysi tunnetaan myös nimellä mielipiteiden louhinta.
Tekstianalytiikka: Tekstianalytiikka tunnetaan myös tekstinlouhintana, ja sillä tarkoitetaan jäsentymättömän datan analysointia ja tiedon poimimista siitä, kuten sanapilvien tuottamista. Tekstianalyysi liittyy yleensä tunneanalyysiin sen samankaltaisen luonteen vuoksi.
Luonnollisen kielen käsittely (NLP): Luonnollisen kielen prosessointi on tietojenkäsittelytieteen ala, joka tutkii tietokoneiden käyttöä ihmisen kielen analysointiin. Luonnollisen kielen käsittelyä voi pitää tunneanalyysin ja tekstianalytiikan yläkokonaisuutena.
Tunneanalyysejä on viittä päätyyppiä, joista kukin keskittyy tietokokonaisuuden eri näkökohtiin:
Tunteiden tunnistamisella pyritään tunnistamaan tunteita tietyn tekstin sanojen perusteella, esimerkiksi ilo, pettymys, viha ja pelko.
On olemassa useita tapoja havaita tunteita tekstissä. Yleisin tapa on tunnistaa avainsanat ja määrittää niille tunteet leksikon (luettelo sanoista ja niihin liittyvistä tunteista) perusteella.
Aspektipohjainen sentimenttianalyysi (ABSA), joka tunnetaan myös nimellä ominaisuuspohjainen sentimenttianalyysi, on prosessi, jossa tunnistetaan ennalta määritellyt näkökohdat ja niihin liittyvät sentimentit tietokokonaisuudessa.
Nämä näkökohdat vaihtelevat organisaatiokohtaisesti, ja yleisimpiä ovat hinta, pakkaus, muotoilu, UX ja asiakaspalvelu.
ABSA:ta käytetään yleisimmin tuotteiden ja palveluiden arvioinneissa sen määrittämiseksi, mistä ominaisuuksista asiakkaat pitivät tai mistä he eivät pitäneet eniten. Tämän jälkeen organisaatiot voivat keskittyä tuotteidensa ja palvelujensa tiettyihin osa-alueisiin, jotka vaativat parannuksia.
Hienojakoisessa sentimenttianalyysissä lauseet jaetaan osiin ja uutetaan sentimentti näistä yksittäisistä osista. Sen jälkeen sentimentti luokitellaan yhteen viidestä polariteettiluokasta: erittäin myönteinen, myönteinen, neutraali, kielteinen ja erittäin kielteinen.
Napaisuuden tarkkuus on tärkeää asiakaspalautteen arviointiasteikkojen tulkinnassa. Esimerkiksi asteikolla 1-5 tähteä 1 olisi erittäin kielteinen ja 5 erittäin myönteinen. Arviointiasteikolla 1-10 arvosana 1-2 olisi erittäin kielteinen, kun taas 9-10 olisi erittäin myönteinen.
Karkearakeinen sentimenttianalyysi on samanlainen kuin hienorakeinen sentimenttianalyysi. Karkearakeinen sentimenttianalyysi on kuitenkin erilainen, koska siinä sentimentti poimitaan asiakirjojen tai lauseiden kokonaisuudesta sen sijaan, että lauseet jaettaisiin eri osiin.
Karkearakeinen tunneanalyysi luokittelee tunteet vain kolmeen polariteettiluokkaan: myönteinen, neutraali ja kielteinen.
Monikielisen tunneanalyysin avulla voit kerätä tietoja muista kuin englanninkielisistä teksteistä kääntämättä niitä. Käännöksiin luottaminen monikielisissä analyyseissä voi olla kätevää, mutta se on epäluotettavaa, koska kielelliset vivahteet, kuten semantiikka ja leksikaalit, voivat mennä sekaisin.
Se on helppo unohtaa, mutta vain 17% maailman väestöstä puhuu englantia.ja Vain 25,9% Internetin käyttäjistä on englanninkielisiä.. Monikielisen tunneanalyysin avulla voit hyödyntää tätä puuttuvaa enemmistöä ja maksimoida arvosi yrityksellesi.
Mielipiteen tunnistamisen sijasta aikomusanalyysissä tutkitaan tekstin vihjeitä, jotta aikomus ja luokittelee ne ennalta määritettyihin tunnisteisiin. Nämä tunnisteet riippuvat pitkälti yrityksesi tarpeista, eivätkä ne sovi kaikille.
Esimerkiksi sosiaalisen median viestien tarkoituksenmukaisuusluokittelijat voidaan jakaa seuraavasti ehdotus, kysely, valitus, palaute, ja markkinointi. Asiakaspalautteen analysointiin sopivampia tunnisteita ovat muun muassa kiinnostunut, epäitsekäs, Tilaaja peruuttaa tilauksen.
Sentimenttianalyysissä käytetään luonnollisen kielen käsittelytekniikoita, tilastoja ja koneoppimismenetelmiä tekstin tunteen ja sen polariteetin automaattiseen määrittämiseen..
Yleisimpiä tunneanalyysimalleja ovat sääntöpohjaiset, koneoppimismallit ja hybridimallit.
Sääntöihin perustuvassa lähestymistavassa algoritmi määrittää ja laskee tekstin tunnepisteet ihmisen laatimien sääntöjen tai leksikoiden (luettelo sanoista ja niihin liittyvistä tunteista) perusteella.
Luettelossa on jo esitetty vastaavat tunnepisteet sekä negatiivisten (kauhea, kauhea, huono) ja positiivinen (hyvä, mahtava, ihastuttava) sanoja. Tämän jälkeen algoritmi tunnistaa polarisoituneet sanat ja laskee yhteen kokonaistunnelman, yleensä asteikolla -1 - +1.
Hyvän leksikonipohjaista lähestymistapaa käyttävän sentimenttianalyysin mallin tulisi sisällyttää kunkin alatekstin vaikutus lauseen tason tekstin koettuun intensiteettiin. On olemassa viisi tekijää, jotka vaikuttavat lauseen polariteettiin:
Välimerkiteli huutomerkki (!) lisää intensiteetin suuruutta muuttamatta semanttista suuntausta.
Pääoma, erityisesti ALL-CAPSin käyttäminen korostamaan sentimentin kannalta merkityksellistä sanaa muiden isojen sanojen läsnä ollessa, lisää sentimentin voimakkuuden suuruutta vaikuttamatta semanttiseen suuntautumiseen.
Asteen muokkaajat (joita kutsutaan myös tehosteaineiksi, tehostussanoiksi tai astemääräadverbeiksi) vaikuttavat tunteen voimakkuuteen joko lisäämällä tai vähentämällä sen voimakkuutta. Esimerkiksi: "Sää on erittäin kuuma."
Konjunktioiden aiheuttama napaisuuden siirtymä, Kontrastiivinen konjunktio "mutta" merkitsee sentimentaalisen polariteetin muutosta, jolloin konjunktiota seuraavan tekstin sentimentti on hallitseva. Esimerkiksi: "Sää on kuuma, mutta se on siedettävä." on ristiriitainen, ja jälkimmäinen puolisko määrää kokonaisarvosanan.
Kiinniottaminen Napaisuuden mitätöinti tarkastelemalla lausetta sisältävää leksikaalista piirrettä edeltävää kolmen kohteen yhtenäistä sarjaa saamme selville lähes 90% tapauksista, joissa negaatio kääntää tekstin polariteetin. Esimerkiksi negaatiolause olisi: "Sää ei ole oikeasti niin kuuma.".
Alkuperäinen inhimillinen panostus: Sääntöpohjaisen tunneanalyysimoottorin rakentaminen tyhjästä voi olla työlästä. Englannin kielessä on tuhansia sanoja, puhumattakaan monikielisten tunneanalyysimoottoreiden leksikoiden kehittämisestä.
Subjektiivisuus polariteetista sopimisessa: Myös sanan valenssia koskevat erimielisyydet voivat vaikuttaa lopputuloksiin. Jos esimerkiksi toinen tutkija antaa saman sentimentaalisen pistemäärän sanoille hirvittävä kuten sinä tekisit huono, minkälainen pitäisi olla yleinen tunnepistemäärä?
Kontekstia ei pystytä havaitsemaan: Sääntöihin perustuva tunnepohjainen lähestymistapa ei välttämättä havaitse sarkasmia ja asiayhteyttä. Esimerkiksi, "SE Jack on tiimin johtaja? Olen varma, että hän tekee hyvää työtä eikä mokaa asioita 😂😂😂 " voi tuottaa positiivisen tunnepistemäärän, vaikka se on sarkastinen, negatiivinen loukkaus.
Koneoppimisessa tunneanalyysimoottori koulutetaan luokittelemaan tekstidata automaattisesti oikeilla tunnisteilla. Koulutus (valvottu ja valvomaton koneoppiminen) tehdään yleensä syöttämällä koneelle tonneittain valmiiksi merkittyä tekstidataa.
Kun koneelle syötetään jatkuvasti valmiiksi merkittyjä esimerkkejä, se voi sitten oppia kielitiedettä ihmisen tavoin ja ennustaa tarkasti tulevien tietokokonaisuuksien merkinnät (esim, Se laulu oli loistava lol -> positiivinen)
Ajan ja resurssien investointi: Koneoppimisalgoritmin kouluttaminen tyydyttävän tarkkuuden saavuttamiseksi voi kestää kauan. Riittävien tietokokonaisuuksien hankkiminen koneen syöttämiseksi voi myös olla kallista.
Altis virheille: Koneoppimisjärjestelmät voivat olla myös epätarkkoja, esimerkiksi kun niille syötetään puolueellisia tai epätarkkoja tietokokonaisuuksia.
Hybridilähestymistavassa yhdistetään sekä koneoppiminen että sääntöpohjainen tunneanalyysi tarkempien tulosten saamiseksi. Hybridilähestymistapaa käyttäviin malleihin liittyy kuitenkin eniten alkupääoma- ja ylläpitokustannuksia.
Internetin 1990-luvulla tapahtuneen tulon jälkeen kuluttaja- ja sosiaalisen median alustat ovat kehittyneet ja kietoutuneet yhä tiiviimmin jokapäiväiseen elämäämme. Kun Internetin käyttäjien määrän odotetaan kasvavan 5,3 miljardiin vuoteen 2023 mennessä. (6% CAGR), et voi jättää huomiotta verkkotietojen valtavaa arvoa.
Yritykset eivät voi myöskään sivuuttaa sosiaalisen median vaikutusta kuluttajien ostopäätöksiin. Mukaan GlobalWebIndex, 54% ihmisistä, joilla on sosiaalisen median tili, käyttää sosiaalista mediaa tuotteiden tutkimiseen.
Lisäksi sosiaalisen median käyttäjät ja mielipidevaikuttajat ilmaisevat mielipiteitään tuotemerkeistä, politiikasta ja ihmisoikeuskysymyksistä. Nämä käyttäjien tuottamat sisällöt vaikuttavat merkittävästi kuluttajakäyttäytymiseen, koska asiakkaat luottavat enemmän suusanaan kuin mainosviesteihin..
Tunneanalyysin avulla yritykset voivat lopettaa passiivisen reagoinnin julkiseen mielipiteeseen ja ryhtyä ennakoiviin toimiin yleisen tunnelman muokkaamiseksi brändiä kohtaan. Sentimenttianalyysin avulla yritykset voivat selvittää mitä kuluttajat sanovat ja myös merkitys näiden viestien takana.
Tunneanalyysityökalujen avulla voit analysoida tuhansia, ellei jopa miljoonia verkkotekstejä yhdellä klikkauksella. Yksittäisten twiittien tai Facebook-postausten tutkimisen sijaan yritysten omistajat voivat saada välittömän yleiskuvan siitä, mitä mieltä kuluttajat ovat heidän brändistään.
Lisäksi tunneanalyysi on automaattista, mikä säästää työvoimakustannuksia ja tietojen keräämiseen käytettyä aikaa.
Sentimenttianalyysi menee pidemmälle mitä asiakkaat sanovat, ne tarjoavat tietoa miksi asiakkailla on tällaisia mielipiteitä. Yritykset voivat löytää parannettavia alueita, joita ne eivät ehkä ole koskaan huomanneet, kun ne etsivät mielipiteitä niiden tarkoitusten ja polariteetin perusteella.
Sentimenttianalyysin avulla voit myös tehdä tietoon perustuvia päätöksiä, jotta päätöksenteko olisi perustellumpaa. Ilman luotettavia tietoja, joihin päätökset perustuvat, ampuisit pimeässä ja hukkaisit lopulta aikaa ja rahaa.
Tunneanalyysi tarjoaa runsaasti mahdollisuuksia reaaliaikaiseen markkinointiin - spontaanisti laadittuihin markkinointiviesteihin. Kun tiedot raportoidaan sinulle reaaliaikaisesti, voit hyödyntää trendinomaisia tapahtumia tai jopa hallita PR-kriisejä ennen kuin niistä kasvaa suuri ongelma.
Tunneanalyysillä voidaan myös analysoida suuria määriä strukturoimatonta dataa laajassa mittakaavassa - esimerkiksi kommentteja, viestejä, kuvia ja jopa videoita. Voit jopa integroida tietyt tunneanalyysin sovellusliittymät asiakassuhteiden hallintaohjelmistoihin (CRM), jotta voit louhia mielipiteitä asiakaspalautteesta reaaliaikaisesti.
Sentimenttianalyysi on pohjimmiltaan sen selvittämistä, miten ihmiset suhtautuvat tiettyyn aiheeseen. Tätä tekniikkaa voidaan soveltaa yrityksissä, kansalaisjärjestöissä, poliittisissa puolueissa ja jopa valtioissa. Ihmisten sisäisten tunteiden ymmärtäminen antaa tutkijoille mahdollisuuden ymmärtää paremmin heidän tarpeitaan.
Sosiaalinen kuuntelu tarkoittaa sosiaalisen median mainintojen seuraamista brändistäsi tai yritykseesi liittyvästä aiheesta. Sen sijaan, että kerättäisiin massiivinen määrä sosiaalisen median viestejä, joissa mainitaan yrityksesi, sentimenttianalyysissä mennään askeleen pidemmälle ja nostetaan esiin miksi he esittivät nämä kommentit.
Voit myös tehdä mielipidetutkimuksia kilpailijoistasi ja selvittää, mitä mieltä ihmiset ovat heidän brändistään ja sen tuotteista ja palveluista. Lisäksi kaikki nämä analyysit tapahtuvat reaaliajassa, joten voit toteuttaa ketterämpiä markkinointistrategioita.
Voit integroida tunneanalyysirajapinnan Twitteriin ja louhia mielipiteitä tietystä aiheesta. Tässä Abdur Rasoolin ja muiden tekemässä tutkimuksessa tehtiin koneoppimisen avulla tunneanalyysi Adidaksesta ja Nikestä louhimalla tekstejä Twitteristä. Niiden yleinen sentimenttipistemäärä laskettiin koneoppimistekniikoilla ennen vertailua.
Tulokset osoittivat, että Niken ja Adidaksen tunteet jakautuivat samankaltaisesti - yleisesti ottaen myönteinen tunnelma ja suurin osa neutraali. Adidaksella oli kuitenkin hieman enemmän positiivisia mielipiteitä kuin Nikella (27,2% vs. 24,5%). Tämä voi olla joko hyvä tai huono merkki riippuen siitä, kummassa yrityksessä työskentelet.
Tunneanalyysityökalusta riippuen voit tunnistaa neutraalisti ja negatiivisesti suhtautuvat käyttäjät ja muuntaa heidät positiivisiksi brändilähettiläiksi. Kaiken kaikkiaan sentimenttianalyysi antaa sinulle tietoa, jonka avulla voit tehdä tietoon perustuvia päätöksiä brändisi imagon parantamiseksi.
Yrityksesi koosta riippuen niitä voi olla satoja tai jopa satoja. tuhansia sosiaalisen median mainintoja, joissa brändisi mainitaan päivittäin. Osa näistä voi olla kyselyitä, valituksia tai muita negatiivisia viestejä.
Sosiaaliseen mediaan sitoutumisen puute tai hitaus voi johtaa uskollisten asiakkaiden menettämiseen ja heidän elinkaariarvoonsa. Mikä vielä pahempaa, he saattavat levittää negatiivista suusanaa ja estää muita ihmisiä ostamasta sinulta.
Jos tällainen PR-kriisi syntyy, sentimenttianalyysityökalut auttavat hallitsemaan sitä ennen kuin se kasvaa liian suureksi.
Vuonna 2014 Expedia Kanada käynnisti "Pakene talvea: Fear" joulumainos. Siinä isä kauhistui sitä, mitä hän luuli ulkona riehuvaksi lumimyrskyksi, mutta todellisuudessa se olikin hänen tyttärensä viulunsoittoa harjoittelevan tyttären kiljuntaa.
Vastenmielisen kovaääninen ja vääränlainen kiljunta muuttui sietämättömäksi useiden lähetysten jälkeen. Mainos soitettiin jopa jääkiekon nuorten MM-kisojen aikana, mikä ei saanut hyvää vastaanottoa.
Monet kanadalaiset kerääntyivät sosiaaliseen mediaan kertomaan kritisoida mainoksen kamalaa äänivalintaa, ja kommenteissa sanottiin jopa seuraavaa: "Worst commercial, it is sooooooooooooooo overplayed that it becomes annoying, and I will probably not use expedia simply because this commercial is so damn annoying."
Expedia Canada reagoi välittömästi kielteisiin mielipiteisiin lopettamalla mainoksen ja julkaisemalla kaksi jatkoa. Toisessa niistä sama isä heitti viulun ulos talosta. Toisessa jatko-osassa Expedia kutsui oikean sosiaalisen median käyttäjän, joka kommentoi ensimmäistä mainosta, murskaamaan viulun palasiksi.
Kuten Expedia Canada on osoittanut, sentimenttianalyysin avulla voit muuntaa noloja vahinkoja tai PR-kriisejä markkinointimahdollisuuksiksi ja näin lisätä brändin tunnettuutta.
Koska sentimenttianalyysin tarkoituksena on ymmärtää kuluttajien asenteita ja mielipiteitä, se yhdistetään usein seuraaviin analyyseihin markkinatutkimus. Mielipiteiden louhinta tapahtuu yleensä tulkinta- ja analyysivaiheessa. markkinointitutkimusprosessi.
Tarkemmin sanottuna markkinatutkijat keräävät mielipiteitä kohderyhmien ja haastattelujen avulla kerätyistä tiedoista. Kun tutkit syvällisemmin, miksi tutkimukseen osallistujat sanoivat, mitä he sanoivat, voit selvittää heidän tarkat ongelmansa, tarpeensa ja toiveensa.
Muutama tietojen transkriptio ja tiedonkeruuohjelmisto on mukana tunneanalyysityökaluja, ja se on yksi tapa, jolla erotumme muista. Speakin avulla voit tuottaa transkriptioita laajassa mittakaavassa ja analysoida näitä tarkkoja tietokokonaisuuksia teksti- ja tunneanalyysityökaluilla - kaikki yhdessä keskitetyssä mediatietokannassa.
Jos haluat tietää lisää siitä, miten Speak voi optimoida työnkulun prosesseja ja lisätä tutkimuksen ROI:ta, rekisteröidy meidän 7 päivän kokeilujakso ilman luottokorttia.
Laadullinen tutkimus on eräänlainen markkinatutkimus jossa keskitytään subjektiivisen tiedon hankkimiseen. Toisin kuin kvantitatiivisessa tutkimuksessa, kvalitatiivisessa aineistossa kerätään ei-kvantitatiivista tietoa, kuten mielipiteitä, asenteita ja käsityksiä aiheesta.
Merkittävä osa markkinatutkimusta on haastattelujen tietojen puhtaaksikirjoittaminen lisäanalyysejä varten. Koska pääpaino on subjektiivisissa mielipiteissä, annetut vastaukset voivat olla varsin pitkiä.
Jopa pienten yritysten markkinatutkimus voi sisältää kymmenien laadullisten tietokokonaisuuksien analysointia. Jos oletetaan, että olet haastatellut 50 osallistujaa, ja kukin istunto kestää 30 minuuttia, tarkasteltavana on 25 tuntia tallenteita.
Tunneanalyysi nopeuttaa tätä prosessia analysoimalla tietokokonaisuuksia ja tuottamalla tunnepisteet mittakaavassa. Speakin insights-kojelauta tuottaa myös vallitsevia avainsanoja ja aiheita mistä tahansa markkinatutkimuksesta, jotta saat yleiskuvan keskeisistä alueista, joihin kannattaa kiinnittää huomiota.
Näin voit nopeasti tunnistaa keskeiset alueet, jotka saattavat vaatia parannuksia. Tarkempia analyysejä varten Speakin kojelauta raportoi myös yksittäisten lauseiden tunteet, jolloin voit keskittyä tiettyihin alueisiin, jotka saattavat vaatia parannuksia.
Sanapilvet ovat erinomainen tapa korostaa tekstikappaleen tärkeimpiä sanoja, aiheita ja lauseita niiden esiintymistiheyden ja merkityksellisyyden perusteella. Luo tekstidatasta sanapilviä, jotta voit luoda helposti ymmärrettävän visuaalisen erittelyn syvempää analyysia varten. Kokeile vapaa sanapilvi generaattori tänään visualisoimaan automaattisesti oivalluksia tiedoistasi.
Vankka asiakaspalvelu on välttämätöntä kaikille yrityksille. Tutkimuksen mukaan Twitter, käyttäjät odottavat brändien vastaavan tunnin kuluessa. Yksi tunti on lyhyt aika vastata lukuisiin asiakaskyselyihin, puhumattakaan siitä, että kysely on tehty muulloin kuin virka-aikana.
Lisäksi, sosiaalisessa mediassa tehtyyn valitukseen vastaaminen voi lisätä asiakkaiden suosiota jopa 25%.
Asiakassuhteiden hallintaohjelmiston (CRM) avulla voit vastata asiakaskyselyihin välittömästi. Kun se yhdistetään tunneanalyysi API:n kanssa, voit analysoida asiakkaiden vuorovaikutusta laajassa mittakaavassa ja määrittää, mitä mieltä asiakkaat ovat tuotteistasi ja palveluistasi.
Tunneanalyysi valottaa myös huomaamattomia asioita tuotteissasi ja palveluissasi. Aspektipohjaisen sentimenttianalyysin avulla voit tunnistaa, mitä ominaisuuksia kannattaa parantaa tai säilyttää.
Kaiken kaikkiaan tuotteesi on markkinointikokonaisuuden tärkein osa, ja tunneanalyysi auttaa sinua nostamaan tuotteidesi laadun entistä korkeammalle.
Adobe on laaja ohjelmistopaketti, jota luovan työn tekijät rakastavat kaikkialla maailmassa. Sen merkittävimpiä työkaluja ovat Adobe XD (UI/UX-suunnittelu), Adobe Photoshop (grafiikkamuokkausohjelma) ja Adobe Lightroom (kuvankäsittelyohjelma). Erityisesti Adobe XD:n Twitter-asiakaspalvelu on niin vaikuttavaa, että Twitter kehui heitä blogissaan.
Adobe XD (ja muut Adoben Twitter-tilit) ovat onnistuneet luomaan Twitteriin tiiviin luovien tekijöiden yhteisön vastaamalla ennakoivasti asiakkaiden kyselyihin.
Esimerkiksi, @AdobeXD on lähes 120 tuhatta seuraajaa, mikä on vaikuttava määrä, mutta se jää silti Adoben muiden Twitter-tilien varjoon, @Lightroom (1,8 miljoonaa seuraajaa) ja @Photoshop (3,2 miljoonaa seuraajaa).
Adoben yleinen asiakaspalvelun Twitter-tili, @AdobeCare, etsii Twitteristä mainintoja aiheista, jotka saattavat tässä tapauksessa liittyä heidän yritykseensä, photoshop. Kuten olet ehkä huomannut, asiakas ei koskaan itse merkinnyt AdobeCarea.
Ennakoivan tunneanalyysin ja sosiaalisen kuuntelun ohjelmistojen avulla AdobeCare pystyy kuitenkin vastaamaan asiakaskyselyihin vaikuttavalla nopeudella.
Sentimenttianalyysillä on sovelluksia myös rahoitusalalla, erityisesti sijoittajien ja päiväkauppiaiden keskuudessa. Sijoittajat seuraavat usein markkinatunnelma - sijoittajien yleinen mielipide rahoitusmarkkinoita tai yritystä kohtaan.
Rahoitusmarkkinat ovat epävakaat ja muuttuvat aina yllättäen, mikä koituu nopeasti rikastumista toivovien aloittelevien päiväkauppiaiden kohtaloksi. Kokeneet sijoittajat hyödyntävät kaupankäynnin psykologia analysoida markkinoiden tunnetekijöitä ja tehdä kannattavia kauppoja.
Kaksi tärkeintä epävakauteen vaikuttavaa tekijää ovat uutistapahtumat (politiikka, uudet lait, toimialaan liittyvät asiat, yritysten tulokset) ja sosiaalisen median kommentit.
Valjastamalla tunneanalyysityökalut sijoittajat voivat tuntea rahoitusmarkkinoiden yleisen tunnelman reaaliajassa ja tehdä ennusteita osakkeiden hinnanmuutoksista.
Esimerkiksi sen jälkeen, kun sosiaalisen median vaikuttaja Kylie Jenner julkaisi tämän twiitin, SNAPin osakekurssi laski 7%, mikä tarkoitti $1,3 miljardin markkina-arvon menetystä. Kylie Jennerillä oli tuolloin 39 miljoonaa seuraajaa, joten ei ole ihme, että yhdellä twiitillä oli näin merkittävä vaikutus markkinatunnelmiin ja osakekursseihin.
Sentimenttianalyysiohjelmisto raportoisi välittömästi äkillisestä tunteiden laskusta, jolloin sijoittajilla olisi riittävästi aikaa myydä osakkeita ennen kuin hinnat romahtavat entisestään.
Poliitikot ja hallintoelimet käyttävät usein sentimenttianalyysiä yleisön, äänestäjien ja jopa kilpailijoiden mielipiteiden keräämiseen. Tunneanalyysin avulla voit välittömästi poimia miljoonien kansalaisten kipupisteet ja käsitellä niitä poliittisen tuen saamiseksi.
Osana presidentti Barack Obaman vuoden 2012 uudelleenvalintakampanjaa Obama for America käytti tunneanalyysityökaluja, jotta kaivaa 5,7 miljoonaa viestiä kampanjan verkkosivuilta.. Algoritmi merkitsi sanat kyselyistä, kuten esim. kysely tai maksuosuus perustuen ennalta annettuihin sanastoihin (luettelo, jossa mille tahansa sanalle annetaan tunnetila).
Kaakkois-Aasian maiden liittoon (ASEAN) kuuluva Malesia järjesti 14. parlamenttivaalinsa vuonna 2018. Hallitseva puolue oli aina ollut Barisan Nasional, oikeisto- ja keskustapuolueiden pääkoalitio.
Pakatan Harapan (keskusta-vasemmistopuolueiden koalitio) voitti kuitenkin ihmeellisesti 14. parlamenttivaalit ja kukisti Barisan Nasionalin murskavoitolla. Tunteet olivat ristiriitaisia, koska tämä olisi ensimmäinen kerta 61 vuoteen, kun Malesiaa hallitsisi toinen puolue.
Useat tutkijat suoritti Naive Bayes -menetelmään (todennäköisyyslaskentamenetelmä) perustuvan tunneanalyysin kansalaisten hyväksynnästä uutta hallituspuoluetta kohtaan. Tutkijat poimivat twiittejä ja asiaankuuluvia hashtageja kuukauden ajan ennen kuin he laskivat yleisen sentimentin.
Kävi ilmi, että yleisön mielipide Pakatan Harapania kohtaan oli 30% myönteinen, 41% neutraali ja 29% kielteinen - juuri ja juuri myönteinen.
Uusi hallitus ryhtyi nopeasti työhön ja analysoi uudelleen yleistä mielipidettä 100 päivän toimikauden jälkeen. Sen jälkeen kun 487 000 vastaajan kyselytutkimus, tulokset osoittivat, että kansalaisten mielipiteet olivat "enemmän myönteisiä kuin kielteisiä", ja kielteiset mielipiteet kallistuivat liikenteen ja korruption suuntaan.
Tunneanalyysi luo siis mahdollisuuksia paitsi yrityksille myös hallituksille palvella paremmin ihmisten tarpeita. Ilman sentimenttianalyysiä saatat jättää huomiotta taustalla olevat asiat ja menettää tuloja, julkista tukea tai muita organisaatiosi kannalta tärkeitä mittareita.
Tunneanalyysityökalujen osalta sinulla on kolme vaihtoehtoa: voit rakentaa sen itse, ostaa valmiin ohjelmiston tai teettää sen räätälöidyllä toimittajalla. On kuitenkin useita kysymyksiä, jotka sinun kannattaa kysyä itseltäsi ennen kuin valitset tunneanalyysityökalun.
Ensinnäkin, kuinka monimutkaisia algoritmien pitäisi olla? On olemassa erityyppisiä tunneanalyysiohjelmistoja, jotka käyttävät erilaisia tekniikoita tekstin analysointiin. Kehittyneemmät työkalut tunnistavat sarkasmia, hymiöitä ja muita kielellisiä vivahteita tarkemmin, mutta niiden kustannukset ovat korkeammat.
Seuraava, saatko oikeudenkäyntiä? Paras tapa ottaa tunneanalyysi käyttöön yrityksessäsi on kokeilla sitä itse. Eri tunneanalyysimallien tarkkuus vaihtelee, eikä niitä välttämättä ole koulutettu juuri sinun tarpeisiisi.
Kysy myös itseltäsi sopiiko tunneanalyysityökalu projektisi laajuuteen ja budjettiin. Kattavat tunneanalyysiohjelmistot edellyttäisivät suurempia alkupääoma- ja ylläpitokustannuksia. Olipa kyse twiittien tai asiakaspalautteen analysoinnista, valitse ratkaisu, joka sopii liiketoimintasi tavoitteisiin, jotta voit maksimoida ROI:n.
Vihdoinkin, Onko lisäarvopalveluja? Tehokkaassa tunneanalyysiohjelmistossa yhdistyvät erilaiset tekstianalyysityökalut, jotta tekstidataa voidaan analysoida kokonaisvaltaisemmin. Lisäksi pitäisi olla tunneanalyysi API jotka voit integroida CRM- tai muuhun CRM- tai muuhun markkinointiohjelmisto pinossasi.
Koska tunneanalyysi on niin monimutkainen prosessi, useimmat vaihtoehdot ovat maksullisia. Joihinkin alustoihin sisältyy kokeiluversio, jonka avulla voit testata alustaa ennen sitoutumista, sillä nämä työkalut voivat olla kalliita ja maksaa satoja tai jopa tuhansia euroja vuodessa.
Nämä kustannukset ovat tietenkin merkityksettömiä, jos olet suuressa yrityksessä. Mutta entä jos olet vasta aloittamassa tai haluat vain kokeilla tunneanalyysityökalujen ominaisuuksia?
Speak tarjoaa kokonaisratkaisun tietojen transkriptioon, sentimenttianalyysiin ja API-integraatioihin. Annamme myös käyttäjien käyttää kaikkia analyysityökalut ilmaiseksi - sentimenttianalyysi, entiteettien tunnistaminen ja sanapilvien muodostaminen yleisimpien avainsanojen tunnistamiseksi.
Tarjoamme myös 7 päivän kokeilujakso ilman luottokorttia, jos haluat kokeilla lisää. Pääset käyttämään koko työkalupakettiamme vain rekisteröitymällä ilmaiseksi!
Jos haluat käyttää tunneanalyysia organisaatiossasi, meillä on erilaisia suunnitelmia. alkaen vain $19,99 kuukaudessa. Meillä on myös räätälöityjä ratkaisuja, jotka sopivat juuri sinun erityistarpeisiisi ja helpottavat tutkimus- ja analyysitoimintojesi skaalaamista.
Jos haluat lisätietoja, ota meihin yhteyttä, niin autamme sinua parantamaan liiketoiminnan tuloja, lisäämään brändin tunnettuutta ja optimoimaan työnkulkuja tunneanalyysin avulla.
On olemassa monia valmiita tunneanalyysimoottoreita (kuten esim. Puhu) yleensä SaaS-muodossa (Software as a Service). Toisaalta voit rakentaa omat tunneanalyysiratkaisusi avoimen lähdekoodin kirjastojen avulla ja seuraamalla alla olevia opetusohjelmia.
Päätöksenteko tunneanalyysityökalun ostamisen tai rakentamisen välillä edellyttää ensisijaisesti seuraavaa kustannukset, asiantuntemus ja aika.
Sentimenttianalyysiratkaisun ostaminen säästää aikaa eikä vaadi tietotekniikan tuntemusta. Näihin valmiiksi koulutettuihin malleihin sisältyy yleensä integraatioita suosittuihin kolmannen osapuolen sovelluksiin, kuten Twitteriin, Slackiin, Trelloon ja muihin Zapier-integraatioihin. Sinun ei myöskään tarvitse ylläpitää näitä tunneanalyysimoottoreita, koska myyjä tekee sen puolestasi.
Toisaalta, kun rakennat oman tunneanalyysimallin, voit mukauttaa sen omien tarpeidesi mukaan. Jos sinulla on aikaa ja sitoutumista, voit opettaa itseäsi verkkoresurssien avulla ja rakentaa sentimenttianalyysimallin tyhjästä.
Alla on hyödyllisiä resursseja ja opetusohjelmia, jos haluat rakentaa oman tunneanalyysiratkaisusi tai jos haluat vain oppia lisää aiheesta.
Plussaa
✅ Halvempi
✅ Säästää aikaa ja vaivaa
✅ Mukana API- ja Zapier-integraatiot
✅ Et tarvitse datatieteen tai koodauksen osaamista.
Miinukset
❌ Ei ehkä sovellu erityistarpeisiisi.
Plussaa
✅ Räätälöity projektin laajuuden ja tavoitteiden mukaan
✅ Yksinkertaiset tunneanalyysimallit voi tehdä itse
Miinukset
❌ Moottorin rakentaminen ja kouluttaminen vie aikaa.
❌ Sisältää alkuinvestointeja ja ylläpitokustannuksia.
Tunneanalyysi antaa yleiskuvan siitä, miten ihmiset suhtautuvat tiettyyn aiheeseen. Se ei kuitenkaan ole täydellinen, ja siihen liittyy useita rajoituksia. Tunneanalyysin tärkeimmät rajoitukset ovat seuraavat:
Tunneanalyysissä termi polariteetti viittaa siihen, missä määrin sana tai lause on positiivinen, negatiivinen tai neutraali. Polarisoituneet sanat on helppo luokitella joko positiivisiksi tai negatiivisiksi. Esim, hyvä osoittaa myönteistä tunnetta, kun taas huono osoittaa negatiivista tunnelmaa.
Ongelmaksi muodostuu kuitenkin se, kuinka myönteinen sanan tai lauseen pitäisi olla. Esimerkiksi "ruoka oli kauheaa" ja "ruoka oli erittäin kauheaa" osoittavat molemmat selvästi negatiivista tunnetta, mutta tietyn tunnepistemäärän antaminen on subjektiivista analyysimallille ja inhimilliselle kommentoijalle.
Kaiken kaikkiaan eri ihmiset voivat antaa samalle lauseelle erilaiset tunnepisteet, koska tunnepisteet ovat subjektiivisia.
Ihmiset ilmaisevat mielipiteensä tietyssä asiayhteydessä, ja tämän asiayhteyden poistaminen muuttaisi heidän sanojensa merkitystä. Tällaisia konteksteja ovat esimerkiksi synonyymien käyttö, ironiset ja sarkastiset kommentit, meemit ja jopa hymiöt.
Esimerkiksi "Miksi teet tämän vasta nyt? 😠😠" osoittaa selvästi negatiivista tunnelmaa. Tunnelma muuttuisi kuitenkin täysin, jos tätä kommenttia seuraisi vaikkapa toinen viesti "Tuon roskaväen olisi pitänyt saada ansionsa mukaan jo paljon aikaisemmin lmao".
Seurantaviestissä annetaan lisää asiayhteyttä ja muutetaan edellistä lausetta kokonaan. Yhtäkkiä se ei olekaan kielteinen valitus viivästyksistä, vaan ilo siitä, että joku vihdoin saa rangaistuksen teoistaan.
Monet sentimenttianalyysimallit toimivat siten, että ne antavat tietylle sanalle sentimenttipistemäärän ennalta määritellyn luettelon perusteella. Se, että lause ei sisällä sentimenttisanoja, ei kuitenkaan tarkoita, ettei se ilmaisisi sentimenttiä, ja päinvastoin.
Esimerkiksi "Redmi-mies sanoi minulle, että minun pitäisi ostaa iPhone androidin sijaan, jos haluaisin oikean älypuhelimen"." ei sisällä yhtään polarisoitunutta sanaa, ja se voi tuottaa neutraalin tunnepistemäärän. Lause osoittaa kuitenkin selvästi kielteisen tunteen android-puhelimia kohtaan.
Sinun on koulutettava koneoppimisen tunneanalyysimallit tunnistamaan sarkasmi, asiayhteydet ja muut tunneanalyysin haasteet oikein. Koulutuksessa koneelle syötetään tonneittain tekstidokumentteja, jotta se voi kehittyä ja oppia aivan kuten ihminenkin.
Huonona puolena on se, että algoritmi vaatii pitkän ajan ja paljon syöttämistä, jotta saavutetaan ihmisen tasoinen tarkkuus. Kaikki virheet tai epätarkkuudet koneelle syötettävissä tietokokonaisuuksissa aiheuttavat myös sen, että se oppii huonoja tapoja ja tuottaa sen seurauksena epätarkkoja tunnepisteitä.
Kulttuureilla on omat murteensa ja jopa aladialektinsa, joista kukin sisältää samankaltaisia sanoja, joilla on hieman erilaiset merkitykset. Tunnetilan tulkitseminen ilman näiden vivahteiden ymmärtämistä johtaisi epätarkkaan analyysiin.
Esimerkiksi "Haluatko lähteä, kaveri?" olisi provokaatio, jos se sanottaisiin Yhdysvalloissa, mutta muualla se olisi viaton kysymys matkustamisesta.
Pelkästään vuonna 2021, Merriam-Webster lisäsi yli 520 sanaa englannin kielen sanakirjaan. Monet näistä sanoista (esim. FTW, TBH, amirite) ovat peräisin verkkokulttuurista. Muiden sanojen määritelmiin tehtiin muutoksia.
Esimerkiksi "läpimurto" voi tarkoittaa joko äkillistä löydöstä (positiivinen tunne) tai täysin rokotetun henkilön sairastumista virukseen (negatiivinen tunne).
Kielitiede on aina muinaisista ajoista lähtien kiehtonut tiedemiehiä ja tutkijoita. Heidän sitoutuneen tutkimuksensa ansiosta, jonka tavoitteena on ymmärtää miksi henkilö sanoo jotakin, tieteen ja kuluttajakäyttäytymisen alalla on tapahtunut paljon edistystä.
Maailma käy läpi Neljäs teollinen vallankumous jossa tekoäly, big data ja koneoppiminen ovat nousemassa etusijalle. Tämä nopeasti etenevä koneteknologia vaikuttaa jokaiseen alaan terveydenhuollosta, lainsäädäntöön, markkinointiin ja niin edelleen.
Lisäksi, puheesta tekstiksi on yleistymässä Googlen ja Amazonin johtaessa sen käyttöä. Itse asiassa eräässä tutkimuksessa ennustettiin, että puolet älypuhelinten käyttäjistä käyttää äänihakutekniikkaa..
Puhe ja kirjoitettu teksti ovat elintärkeitä tietoja mille tahansa organisaatiolle. Tarkemmin sanottuna, ymmärrys aikomus puhutun tai kirjoitetun tekstin takana on yhä tärkeämpää organisaation selviytymisen kannalta.
Näin ollen tunneanalyysityökalujen kysyntä kasvaa, kun organisaatiot pyrkivät saamaan syvällisempää tietoa asiakkaistaan ja kehittämään parempia tarjouksia heidän tarpeisiinsa. Kysymys kuuluu, hyödynnätkö sinäkin tunneanalyysia liiketoiminnassasi vai jäätkö kilpailijoistasi jälkeen?
Tunneanalyysi on hyvin tutkittu aihe, josta on saatavilla monia lehtiartikkeleita, kirjoja ja verkkolähteitä. Alla on koottu hyödyllisiä resursseja, jos haluat rakentaa oman tunneanalyysimallin tai jos haluat vain oppia lisää.
Tunneanalyysimallin kehittämiseen tarvitaan Python-, Javascript- tai R-ohjelmointikieliä, jotka ovat NLP:n ja koneoppimisen yleisimpiä ohjelmointikieliä. Siitä, kumpi kieli on parempi, käydään jatkuvaa keskustelua, mutta suosittelemme käyttämään Python, jos olet aloittelija.
Koska Python luotiin yli 30 vuotta sitten, koodausyhteisö on kerännyt laajan kokoelman kirjastoja, dokumentaatiota, oppaita ja video-oppaita kaikille taitotasoille. Tämä laaja kokoelma Python-resursseja nopeuttaa kehitysprosessia erittäin tarkkojen algoritmien luomiseksi ja vähentää siten kustannuksia ja yleistä työmäärää.
Jokaisella ohjelmoijalla on kuitenkin omat mieltymyksensä, joten olemme koonneet alla olevan luettelon opetusohjelmista tunneanalyysimallien rakentamiseen Pythonilla, Javascriptillä ja R:llä.
Jos sinulla on kokemusta ohjelmoinnista, meillä on myös seuraavia vaihtoehtoja laaja dokumentaatio Speak API:istamme, jossa on koodirivejä, jotka voit kopioida ja liittää tekstieditoriin. Sentimenttien analysoinnin lisäksi voit myös integroida Speak Ai:n muuntamaan puheen tekstiksi ja upota se selaimeesi.
Python NLTK käyttäen Pycharmia - NLTK on yksi suosituimmista Python-kirjastoista, jolla on laaja valikoima wiki joka sisältää kursseja, projekteja, usein kysyttyjä kysymyksiä ja paljon muuta. Tässä video-opetuksessa annetaan yksityiskohtaisia askel askeleelta esimerkkejä Pycharm-ohjelmointitekstieditorin käytöstä.
Python NLTK Google Colabin avulla - Tässä video-opetuksessa opetetaan luomaan Naive Bayes -tunnelma-analyysialgoritmi Google Colabin avulla. Tämän Googlen alustan avulla kuka tahansa voi kirjoittaa koodia selaimellaan.
Twitter-tunnelma-analyysi Google Colabin avulla - Tässä opetusohjelmassa näytetään, miten luodaan tunneanalyysimalli, joka on tarkoitettu erityisesti mielipiteiden keräämiseen twiiteistä.
Tunneanalyysi Tensorflow'lla ja Google Colabilla - Tässä video-oppaassa annetaan yksityiskohtainen vaiheittainen opas tunneanalyysimallin rakentamiseen tyhjästä. Käytetty Python-kirjasto on Tensorflow, joka on suosittu kirjasto koneoppimis- ja syväoppimisympäristöissä.
Tunneanalyysisovelluksen rakentaminen Node.js:llä - Tämä opetusohjelma on helppotajuinen, vaiheittainen opas, joka tarjoaa kopioitavissa olevia koodeja, jotka helpottavat kehitysprosessia.
Kuinka rakentaa tunneanalyysi R:llä Kagglen toimesta? - Kaggle on tietojenkäsittelytieteilijöiden verkkoyhteisö, jossa on relevantteja tietokokonaisuuksia, kilpailuja, kursseja ja aktiivinen foorumi.
Tunneanalyysikoneet oppivat syöttämällä niille leksikoita eli luettelon sanoista ja niihin liittyvistä tunteista. Luettelo on koodattava käsin, ja sen kokoaminen kestää kauan, koska kielessä on valtavasti sanoja.
Onneksi, Kagglella on julkisesti saatavilla oleva sentimenttisanakirja. osoitteessa 81 kieltä. Kaggle on ohjelmoijien yhteisö, joka sisältää monia hyödyllisiä koodaus-, NLP- ja koneoppimisresursseja.
Suosittelemme lämpimästi heidän kurssit jotka palkitsevat valmistumistodistuksella, jonka voit mainita ansioluettelossasi. Kaggle tarjoaa kaikille taitotasoille sopivia kursseja Pythonista, koneoppimisesta, SQL:stä, NLP:stä, koneoppimisesta ja Game AI:sta.
Kagglella on myös yli 992 julkisesti saatavilla olevaa tunneanalyysin tietokokonaisuudet. Nämä tietokokonaisuudet kattavat laajan valikoiman tunneanalyysin aiheita, kuten Twitterin, Amazonin arvostelut, talousuutiset ja paljon muuta.
Kaiken kaikkiaan, Kaggle on oikea paikka koodausmateriaalien hankkimiseen, varsinkin jos olet aloittelija. Jos olet perehtynyt datatieteeseen, voit myös osallistua koodauskilpailuihin, joissa on jopa $150 000 käteispalkintoja.
Edellä mainittujen leksikoiden lisäksi data science -yhteisössä käytetään yleisesti myös VADER, TextBlobja SentiWordNet sanakirjat. Voit ladata nämä sanakirjat ilmaiseksi osoitteessa GitHub, joka on suosittu alusta, jolla kehittäjät voivat rakentaa ohjelmistoja yhteistyössä.
VADER: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) on sääntöpohjainen sanasto erityisesti sosiaalisen median viestien tunteita varten. Tietojenkäsittelytieteilijät rakastavat VADERia, koska se on yhtä tarkka, ellei jopa tarkempia kuin ihmisarvioijat.
TextBlob: TextBlob on Python-kirjasto (2 ja 3) tekstidatan käsittelyyn, ja sen mukana tulee API, jolla voi suorittaa tavallisia NLP-tehtäviä, kuten merkintöjä, substantiivi-lauseiden poimimista, luokittelua, kääntämistä ja muuta.
SentiWordNet: SentiWordNet on leksikaalinen resurssi, joka perustuu WordNet, massiivinen tietokanta englanninkielisten sanojen semanttisista suhteista. Nämä sanat on yhdistetty toisiinsa semanttisten suhteiden perusteella (synonyymit, hyponymit, meronyms) ennen kuin niille annetaan numeerinen pistemäärä, joka ilmaisee tunnetta.
Jos haluat sukeltaa syvemmälle tunneanalyysin ja luonnollisen kielen käsittelyn alaan, suosittelemme, että aloitat lukemalla "Tunneanalyysi: Mielipiteiden, tunteiden ja tunteiden louhinta: Mielipiteiden, tunteiden ja tunteiden louhinta" kirjoittanut Bing Liu.
Bing Liu on arvostettu tietotekniikan professori, joka julkaisee säännöllisesti tieteellisiä artikkeleita tunneanalyysistä, luonnollisen kielen käsittelystä, koneoppimisesta ja tiedonlouhinnasta.
Koska hän on näiden alojen johtava asiantuntija, datatieteilijät arvostavat häntä suuresti hänen laajan tietämyksensä vuoksi ja hänen kykynsä selittää tekniset NLP-aiheet ymmärrettävästi.
Suosittelemme, että hankit luonnollisen kielen käsittelyn perusteet ennen kuin siirryt tunneanalyysiin. Sentimenttianalyysi on luonnollisen kielen käsittelyn osa-alue, joten molemmat tulisi oppia käsi kädessä.
Tämä ilmainen verkkokurssi Courserasta tarjoaa yleiskatsauksen luonnollisen kielen käsittelyyn ja antaa todistuksen sen suorittamisesta. Kurssissa on neljä moduulia, joista kukin sisältää käytännön harjoituksia, joissa sinun on luotava NLP-malli, mukaan lukien neuroverkon kouluttaminen twiittien tunneanalyysiä varten.
Suosittelemme myös tätä koneoppimisen kurssi jos haluat luoda omia tunneanalyysimalleja. Kurssilla opit luomaan koneoppimisalgoritmeja Pythonilla ja R:llä, jotka ovat kaksi yleisintä ohjelmointikieltä.
Se on erittäin edullinen ja sisältää 44 tuntia luentomateriaalia, mikä saattaa tuntua pelottavalta, mutta hyvin jäsennelty kurssi pilkkoo koneoppimisen pieniin osiin.
Jos budjetti ei ole ongelma, suosittelemme ilmoittautumista tähän verkossa toimivaan Luonnollisen kielen prosessointi syväoppimisen avulla kurssi Stanford Online -verkkopalvelussa. Lukukausimaksu on $1 595, ja se edellyttää 10-14 tunnin viikoittaista sitoutumista 10 viikon ohjelman aikana. Suoritettuasi kurssin saat myös sertifikaatin, jonka voit tuoda esiin ansioluettelossasi.
Jos verkkokurssit eivät ole sinun juttusi, voit katsoa myös YouTube-videosarja Stanfordin yliopiston tietojenkäsittelytieteen ja kielitieteen professoreiden Dan Jurafskyn ja Christopher Manningin luonnollisen kielen käsittelystä.
Tunneanalyysi on prosessi, jossa käytetään luonnollisen kielen prosessointitekniikoita (NLP) tunteiden (positiivisuus, tunteet, tunteet) poimimiseksi tekstidatasta. Koneoppimisen ja NLP-tekniikoiden nopean kehityksen myötä suuret ja pienet yritykset hyödyntävät yhä enemmän tunneanalyysiä vakiinnuttaakseen asemansa markkinoilla.
Tunneanalyysillä ja mielipiteiden louhinnalla on monia sovelluksia. Organisaatiot voivat käyttää sentimenttianalyysiä muun muassa markkinatutkimuksessa, asiakaspalvelussa, rahoitusmarkkinoilla, politiikassa ja sosiaalisen median markkinoilla.
Vaikka sentimenttianalyysi ei ole täydellinen, se on silti erittäin tehokas analysoitaessa verkkotekstidataa laajassa mittakaavassa. Sentimenttianalyysimallit ovat kuitenkin jo yhtä tarkkoja kuin ihmisarvioijat, elleivät jopa luotettavampia.
On vain ajan kysymys, milloin tunneanalyysimallit saavuttavat käytännössä 100%-tarkkuuden louhittaessa mielipiteitä suurista tekstikokonaisuuksista. Kyseessä on teknologia, joka todistetusti optimoi työprosesseja ja antaa tiimeille mahdollisuuden ymmärtää asiakkaitaan syvällisemmin.
Jos haluat tietää lisää, kokeile meidän 7 päivän kokeilujakso ilman luottokorttia, tai puhu kanssamme keskustelemaan siitä, miten tunneanalyysiratkaisumme voivat viedä organisaatiosi seuraavalle tasolle.
Kokeile Speakia ilmaiseksi 7 päivän ajan, luottokorttia ei tarvita.
Äänitteen transkribointi tekstiksi Koodittoman transkriptiotyökalumme avulla voit muuntaa äänitallenteen tekstiksi vain kahdessa vaiheessa. Etsi
YouTube-videon transkribointi Sinun ei tarvitse muuntaa YouTube-videota mp4-muotoon transkriboidaksesi sen. Lataa vain URL-osoite Speak
Äänen ja videon transkribointi tekstiksi 2 minuutissa (2022 opas) Opi transkriboimaan ääntä ja videota tekstiksi Speak Ain avulla.
Täydellinen opas tekstianalytiikkaan (2022) Tekstianalytiikka (tai tekstinlouhinta) tarkoittaa luonnollisen kielen käsittelytekniikoiden käyttämistä keskeisten oivallusten poimimiseen kappaleittain
Mitä on luonnollinen kielenkäsittely: Luonnollisen kielen prosessointi on laaja tutkimusala, jossa tutkitaan, miten tietokoneet voivat ymmärtää ihmisen kieltä tarkasti, ja
Yksinkertainen opas markkinatutkimuksen tekemiseen vuonna 2021 Opi muutamia yksinkertaisia vaiheita, joiden avulla pääset alkuun markkinatutkimuksen tekemisessä,
Rajoitetun ajan, säästää 93% täysin ladatulla Speak-suunnitelmalla. Aloita vuosi 2025 vahvasti huippuluokan tekoälyalustalla.
Suomi 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
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