כיצד לתמלל הקלטה לטקסט
28 באפריל, 2022
אין תגובות
כיצד לתמלל הקלטה לטקסט כלי התמלול ללא קוד שלנו מאפשר לך להמיר הקלטת שמע לטקסט בשני שלבים בלבד. לִמצוֹא
ניתוח סנטימנט הוא כאשר אתה מחלץ רגשות ורגשות מטקסט נתון. זה מאפשר לארגונים להבין את המשמעויות הבסיסיות מאחורי מסר שיכול להיות מוסתר היטב. אבל איך בדיוק עובד ניתוח סנטימנטים והאם העסק שלך צריך להשתמש בו?
לפני שנצלול לאופן שבו ניתוח סנטימנט עובד, בואו נסתכל על כמה עוצמה ניתוח סנטימנט יכול להיות כאשר ממונפים אותו בצורה הנכונה.
כולנו זוכרים את הקמפיין של נייקי קולין קפרניק נכון? זה שגרם לוויכוחים במהלך הודיה וכנראה היה אחראי למספר חברויות שבורה?
ובכן, אם לא, הנה סיכום מהיר.
בשנת 2018, נייקי הציגה קמפיין שיווקי בהשתתפות קולין קפרניק, דמות שנויה במחלוקת עבור חלקם, שעורר סערה ארצית ברשתות החברתיות.
ב-12 החודשים שלפני נייקי הכריזה על הפרסומת של קפרניק, נייקי רשמה סנטימנט חיובי נטו של 26.7% ברשתות החברתיות. עם זאת, הסנטימנט הנקי של נייקי צנח ל-4.7% לאחר ההכרזה.
אם היית ראש תחום השיווק של נייקי, היית מיד מושך את הפקק מהקמפיין, נכון? אז למה הם לא עשו זאת?
למרות הקבלה השלילית לכאורה על פני השטח, נייקי דיווחה על כך עלייה במכירות ב-31% ופיצוץ פנימה אזכורי מותג על ידי 2,677%.
נייקי מינפה ניתוח סנטימנטים כדי להבין שמתחת לגל הזה של סנטימנט שלילי נמצא איזשהו סנטימנט חיובי שלא דווח מלקוחות היעד שלהם - צרכנים שחשובים להם. נייקי קיבלה את ההימור, המשיכה במודעה, והתוצאות דיברו בעד עצמן.
ניתוח סנטימנטים, הידוע גם ככריית דעות, מתייחס לחילוץ של רגשות (שמחים, כועסים), כוונות (שאילתה, תלונה, דעה וכו'), וחיוביות (שלילית, ניטרלית, חיובית) מטקסט.
שימושים נפוצים בניתוח סנטימנטים כוללים ניהול מוניטין, ניטור מדיה חברתית, מחקר שוק וניתוח משוב מלקוחות. ניתוח סנטימנטים הוא גם תת-קבוצה של עיבוד שפה טבעית (NLP) - שימוש בבינה מלאכותית ומחשבים ללימוד בלשנות.
מקובל לראות את המונחים ניתוח סנטימנט, ניתוח טקסט ועיבוד שפה טבעית (NLP) בשימוש יחד. בעוד שכל אלה הם מונחים קשורים במדעי הנתונים ועשויים להיות להם אותם יישומים מעשיים, אין להם משמעות לאותו דבר.
ניתוח סנטימנטים: כאמור, ניתוח סנטימנט מתייחס להקצאת ציוני סנטימנט (חיוביים, שליליים או ניטרליים) לטקסטים באמצעות אלגוריתמים מכונה. ניתוח סנטימנטים ידוע גם ככריית דעות.
ניתוח טקסט: המכונה גם כריית טקסט, ניתוח טקסט מתייחס לניתוח נתונים לא מובנים והפקת מידע מהם כגון יצירת ענני מילים. ניתוח טקסט בדרך כלל מלווה ניתוח סנטימנטים בשל אופיו הדומה.
עיבוד שפה טבעית (NLP): עיבוד שפה טבעית הוא תחום במדעי המחשב העוסק בשימוש במחשבים לניתוח שפה אנושית. אתה יכול לחשוב על עיבוד שפה טבעית כעל של ניתוח סנטימנטים וניתוח טקסט.
ישנם חמישה סוגים עיקריים של ניתוח סנטימנטים, כל אחד מתמקד בהיבטים שונים של מערך נתונים:
זיהוי רגשות נועד לזהות רגשות דרך מילים בטקסט נתון, כגון שמחה, אכזבה, כעס ופחד.
ישנן מספר דרכים לזהות רגש בטקסט. הנפוץ ביותר הוא זיהוי מילות מפתח והקצאתן לרגשות על סמך לקסיקון (רשימת מילים והתחושות הקשורות אליהן).
ניתוח סנטימנט מבוסס היבט (ABSA), הידוע גם כניתוח סנטימנט מבוסס תכונה, הוא תהליך של זיהוי היבטים שנקבעו מראש וסנטימנטים הקשורים אליהם במערך נתונים.
היבטים אלו משתנים מארגון לארגון, כאשר הנפוצים ביותר הם מחיר, אריזה, עיצוב, UX ושירות לקוחות.
השימוש ב-ABSA הוא הנפוץ ביותר בסקירות של מוצרים ושירותים כדי לקבוע אילו תכונות הלקוחות הכי אהבו או לא אהבו. לאחר מכן, ארגונים יכולים להתמקד בתחומים ספציפיים של המוצרים והשירותים שלהם הדורשים שיפור.
ניתוח סנטימנט עדין מפרק משפטים לחלקים ומחלץ את הסנטימנט מאותם חלקים בודדים. לאחר מכן, הסנטימנט מסווג לאחת מחמש קטגוריות קוטביות: חיובי מאוד, חיובי, ניטרלי, שלילי, שלילי מאוד.
דיוק הקוטביות הוא מכריע בפירוש סולמות דירוג משוב לקוחות. לדוגמה, בסולם דירוג של 1-5 כוכבים, 1 יהיה שלילי מאוד, בעוד ש-5 יהיה חיובי מאוד. בסולם דירוג של 1-10, 1-2 יהיה שלילי מאוד, בעוד ש-9-10 הוא חיובי מאוד.
ניתוח סנטימנט גס דומה לניתוח סנטימנט דק. עם זאת, ניתוח סנטימנט גס שונה מכיוון שהוא מחלץ סנטימנט ממסמכים או משפטים הכוללים במקום לפרק משפטים לחלקים שונים.
ניתוח סנטימנט גס מסווג את הסנטימנט לשלוש קטגוריות קוטביות בלבד: חיובי, ניטרלי, שלילי.
ניתוח סנטימנט רב לשוני מאפשר לך לאסוף נתונים מטקסטים שאינם אנגלים מבלי לתרגם אותם. הסתמכות על תרגומים בניתוחים רב לשוניים עשויה להיות נוחה, אך היא לא אמינה מכיוון שניואנסים לשוניים כמו סמנטיקה ולקסיקונים עלולים להתערבב.
קל לשכוח, אבל רק 17% מאוכלוסיית העולם דוברת אנגלית, ו אנגלית מייצגת רק 25.9% של משתמשי אינטרנט. ניתוח סנטימנט רב לשוני מאפשר לך לנצל את הרוב החסר הזה ולמקסם את הערך עבור העסק שלך.
במקום לזהות סנטימנט, ניתוח כוונות בוחן רמזים טקסטואליים עבור מַטָרָה ומסווג אותם לתגים שנקבעו מראש. תגים אלה תלויים במידה רבה בצרכי העסק שלך ואינם מתאימים לכולם.
לדוגמה, ניתן להפריד בין מסווגי כוונות להודעות מדיה חברתית הַצָעָה, שְׁאֵלָה, תְלוּנָה, מָשׁוֹב, ו שיווק. בעוד שתגים מתאימים יותר לניתוח משוב לקוחות כוללים מתעניינים, חֲסַר עִניָן, להירשם, ו לבטל את המנוי.
ניתוח סנטימנט משתמש בתערובת של טכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP), סטטיסטיקה ושיטות למידת מכונה כדי לקבוע סנטימנט בטקסט ואת הקוטביות שלו באופן אוטומטי.
המודלים הנפוצים ביותר לניתוח סנטימנטים כוללים מבוססי כללים, למידת מכונה והיברידית.
בגישה המבוססת על כללים, האלגוריתם מקצה ומחשב את הציון הסנטימנטלי של טקסט על סמך מערכת חוקים או לקסיקונים שנוצרו על ידי אדם (רשימת מילים והרגשות הקשורים אליהן).
הרשימה כבר הציגה את הציונים הסנטימנטליים המתאימים עבור שני השליליים (נוֹרָא, נוֹרָא, רַע) וחיובי (טוֹב, מדהים, מְהַנֶה) מילים. לאחר מכן, האלגוריתם מזהה את המילים המקוטבות ומסכם את הסנטימנט הכולל, בדרך כלל בסולם של -1 עד +1.
מודל ניתוח סנטימנט טוב המשתמש בגישה המבוססת על לקסיקון צריך לשלב את ההשפעה של כל תת-טקסט על העוצמה הנתפסת בטקסט ברמת המשפט. ישנם 5 גורמים שישפיעו על הקוטביות של משפט:
סימני פיסוק, כלומר סימן הקריאה (!), מגדיל את גודל העוצמה מבלי לשנות את האוריינטציה הסמנטית.
שימוש באותיות רישיות, במיוחד שימוש ב-ALL-CAPS כדי להדגיש מילה רלוונטית לסנטימנט בנוכחות מילים אחרות ללא רישיות, מגביר את עוצמת עוצמת הסנטימנט מבלי להשפיע על האוריינטציה הסמנטית.
משנה תארים (הנקראים גם מעצימים, מילות חיזוק או מילות תואר) משפיעות על עוצמת הסנטימנט על ידי הגדלת או הפחתה של העוצמה. לדוגמה: "מזג האוויר חם מאוד."
שינוי קוטביות עקב צירופים, הצירוף הניגודי "אבל" מסמן שינוי בקוטביות הסנטימנט, כאשר הסנטימנט של הטקסט בעקבות הצירוף הוא דומיננטי. לדוגמה: "מזג האוויר חם, אבל הוא נסבל." יש סנטימנט מעורב, כאשר המחצית השנייה מכתיבה את הדירוג הכולל.
תופס שלילת קוטביות על ידי בחינת הרצף הרציף של 3 פריטים הקודמים למאפיין מילוני עמוס רגשות, אנו תופסים כמעט 90% של מקרים שבהם השלילה הופכת את הקוטביות של הטקסט. לדוגמה, משפט שולל יהיה, "מזג האוויר לא ממש חם".
השקעה ראשונית של מאמץ אנושי: בניית מנוע ניתוח סנטימנטים מבוסס כללים מאפס יכולה להיות מפרכת. יש אלפי מילים בשפה האנגלית, שלא לדבר על פיתוח לקסיקונים למנועי ניתוח סנטימנטים רב לשוניים.
סובייקטיביות לגבי הסכמה על קוטביות: אי הסכמות בין הערכיות של מילה יכולה גם להשפיע על התוצאות הסופיות. לדוגמה, אם חוקר אחר מקצה את אותו ציון סנטימנטלי ל מְתוֹעָב כפי שהיית עושה רַע, מה צריך להיות ציון הסנטימנט הכללי?
לא ניתן לזהות הקשר: גישת הסנטימנט המבוססת על כללים עשויה שלא לזהות סרקזם והקשר. לְדוּגמָה, "שג'ק הוא ראש הצוות? אני בטוח שהוא יעשה עבודה מצוינת ולא יפסול דברים 😂😂 " עשוי לייצר ציון סנטימנט חיובי למרות היותו עלבון סרקסטי ושלילי.
בגישת למידת מכונה, מנוע ניתוח הסנטימנטים מאומן לסיווג אוטומטי של נתוני טקסט עם התגים הנכונים. ההדרכה (למידת מכונה מפוקחת ובלתי מפוקחת) נעשית בדרך כלל על ידי הזנת המנוע בטונות של נתוני טקסט מתויגים מראש.
באמצעות הזנה מתמשכת של דוגמאות מתויגות מראש, המכונה יכולה ללמוד בלשנות כמו שאדם יעשה ולחזות במדויק תגים של מערכי נתונים עתידיים (למשל, השיר הזה הודלק חחח -> חיובי)
השקעת זמן ומשאבים: אימון אלגוריתם למידת מכונה כדי להגיע לרמות דיוק משביעות רצון יכול לקחת זמן רב. השגת מערכי נתונים מספיקים כדי להזין את המנוע עלולה להיות גם יקרה.
רגישים לשגיאות: מערכות למידת מכונה יכולות להיות גם לא מדויקות, כמו למשל כשהן מוזנות מערכי נתונים מוטים או לא מדויקים.
הגישה ההיברידית משלבת גם למידת מכונה וגם ניתוח סנטימנטים מבוסס כללים כדי להפיק תוצאות מדויקות יותר. עם זאת, מודלים המשתמשים בגישה ההיברידית כרוכים במרבית עלויות ההון והתחזוקה מראש.
מאז הופעת האינטרנט בשנות ה-90, פלטפורמות הצרכנות והמדיה החברתית התפתחו והפכו יותר ויותר שזורות בחיי היומיום שלנו. בתור ה מספר משתמשי האינטרנט צפוי לגדול ל-5.3 מיליארד עד 2023 (6% CAGR), אינך יכול להתעלם מהערך העצום של נתונים מקוונים.
עסקים גם לא יכולים להתעלם מהשפעת המדיה החברתית על החלטות הרכישה של הצרכנים. לְפִי GlobalWebIndex, 54% של אנשים עם חשבונות מדיה חברתית משתמשים במדיה חברתית כדי לחקור מוצרים.
יתרה מכך, משתמשי מדיה חברתית ומובילי דעה מביעים דעות על מותגים, פוליטיקה ובעיות זכויות אדם. התוכן שנוצר על ידי משתמשים הם השפעות עיקריות של התנהגות צרכנים מכיוון לקוחות מסתמכים על מפה לאוזן יותר מאשר על מסרים פרסומיים.
בעזרת ניתוח סנטימנטים, עסקים יכולים להפסיק להגיב באופן פסיבי לדעת הקהל ולנקוט צעדים יזומים בעיצוב הסנטימנט הכללי כלפי המותג שלהם. ניתוח סנטימנטים מאפשר לעסקים לגלות מַה הצרכנים אומרים וגם את מַשְׁמָעוּת מאחורי ההודעות האלה.
כלי ניתוח סנטימנטים מאפשרים לך לנתח אלפי, אם לא, מיליוני טקסט מקוון בקליק. במקום לבחון ציוצים בודדים או פוסטים בפייסבוק, בעלי עסקים יכולים לקבל סקירה מיידית של איך הצרכנים מרגישים לגבי המותג שלהם.
יתרה מכך, ניתוח הסנטימנטים הוא אוטומטי, חוסך בעלויות עבודה ובזמן המושקע באיסוף נתונים.
ניתוח סנטימנטים הוא מעבר מַה לקוחות אומרים שהם מספקים תובנות לגבי מַדוּעַ ללקוחות יש דעות כאלה. על ידי כריית דעות על הכוונות והקוטביות שלהם, עסקים יכולים לזהות תחומים לשיפור שאולי מעולם לא הבינו.
ניתוח סנטימנטים מאפשר לך גם לקבל החלטות מגובות נתונים לקבלת החלטות מושכלות יותר. ללא נתונים אמינים לביסוס ההחלטות שלך, היית מצלם בחושך ובסופו של דבר מבזבז זמן וכסף.
ניתוח סנטימנטים מספק הזדמנויות רבות לשיווק בזמן אמת - מסרים שיווקיים שנוצרו באופן ספונטני. כאשר הנתונים מדווחים לך בזמן אמת, ניתוח סנטימנטים מאפשר לך לנצל אירועים מגמתיים או אפילו לנהל משברי יחסי ציבור לפני שהם יהפכו לנושא מרכזי.
ניתוח סנטימנטים יכול גם לנתח כמויות עצומות של נתונים לא מובנים בקנה מידה - לדוגמה, הערות, הודעות, תמונות ואפילו סרטונים. אתה יכול אפילו לשלב ממשקי API מסוימים לניתוח סנטימנטים עם תוכנת ניהול קשרי לקוחות (CRM) כדי לקבל דעות ממשוב לקוחות בזמן אמת.
ניתוח סנטימנטים הוא, בעצם, לגלות איך אנשים מרגישים לגבי נושא מסוים. לטכנולוגיה הזו יש יישומים בתאגידים, ארגונים לא ממשלתיים, מפלגות פוליטיות ואפילו מדינות. אחרי הכל, הבנת הרגשות הפנימיים של אנשים מאפשרת לחוקרים להבין טוב יותר את הצרכים שלהם.
הקשבה חברתית מתייחסת לניטור אזכורים במדיה חברתית לגבי מותג או נושא הקשור לחברה שלך. במקום לאסוף כמויות אדירות של פוסטים במדיה חברתית שמזכירים את העסק שלך, ניתוח הסנטימנט לוקח את זה צעד אחד קדימה ומדגיש מַדוּעַ הם העלו את ההערות האלה.
אתה יכול גם לבצע כריית דעות על המתחרים שלך ולגלות איך אנשים מרגישים לגבי המותג שלהם והמוצרים והשירותים שלו. יתר על כן, כל הניתוחים הללו מתרחשים בזמן אמת, ומאפשרים לך לנהל אסטרטגיות שיווק זריזות יותר.
אתה יכול לשלב ממשק API לניתוח סנטימנטים עם טוויטר כדי לקבל דעות לגבי נושא מסוים. במחקר זה של Abdur Rasool וחב', ניתוח סנטימנט למידת מכונה נערך על אדידס ונייקי על ידי כריית טקסטים מטוויטר. ציון הסנטימנט הכולל שלהם חושב בטכניקות למידת מכונה לפני ההשוואה.
התוצאות הראו שלנייקי ואדידס הייתה התפלגות סנטימנטים דומה - סנטימנט חיובי כללי כאשר הרוב ניטרלי. עם זאת, לאדידס היה סנטימנט חיובי מעט גבוה יותר מאשר לנייקי (27.2% לעומת 24.5%). זה יכול להיות סימן מצוין או רע, תלוי באיזו חברה אתה עובד.
בהתאם לכלי ניתוח הסנטימנטים שלך, אתה יכול לאתר משתמשים בעלי סנטימנטים ניטרליים ושליליים כדי להמיר אותם לשגרירי מותג חיוביים. בסך הכל, ניתוח סנטימנטים מספק לך מידע כדי לקבל החלטות מושכלות לשיפור תדמית המותג שלך.
בהתאם לגודל החברה שלך, עשויים להיות מאות או אפילו אלפים של אזכורים במדיה החברתית המעורבים את המותג שלך בכל יום. חלק מאלה עשויים להיות שאילתות, תלונות או הודעות שליליות אחרות.
חוסר מעורבות או איטית של מעורבות במדיה החברתית עלול לגרום לאובדן לקוחות נאמנים וערך הלקוח שלהם לכל החיים. גרוע מכך, הם עלולים להפיץ מפה לאוזן שלילי ולהרתיע אנשים אחרים מלרכוש ממך.
אם יתעורר משבר יחסי ציבור שכזה, כלי ניתוח סנטימנטים יעזרו לך לנהל אותם לפני שהם יגדלו מדי.
בשנת 2014, אקספדיה קנדה השיקה את "מודעת חג המולד של Escape Winter: Fear. בו, אב היה מבועת ממה שהוא חשב שסופת השלגים האלימה בחוץ, אבל היה למעשה צליל הצריחה של בתו מתאמנת בכינור.
הצרחות הרועשות והלא-קיפיות בצורה מגעילה הפכו לבלתי נסבלות לאחר מספר שידורים. הפרסומת אפילו הופיעה במהלך אליפות העולם בהוקי לנוער, שלא התקבלה יפה.
קנדים רבים נהרו לרשתות החברתיות למתוח ביקורת על בחירת הצליל הנוראה של המודעה, עם הערות שמרחיקות לכת לומר "הפרסומת הגרועה ביותר, היא כל כך משוחקת מדי שהיא הופכת מעצבנת, ואני כנראה לא אשתמש באקספדיה פשוט כי הפרסומת הזו כל כך מעצבנת.”
Expedia קנדה הגיבה מיד לסנטימנט השלילי על ידי עצירת הפרסומת והוצאת שני סרטי המשך. לאחד מהם היה אותו אב זרק את הכינור מהבית. בסרט ההמשך השני, אקספדיה הזמינה משתמש מדיה חברתית אמיתי שהגיב על הפרסומת הראשונה לרסק את הכינור לרסיסים.
כפי שהראה Expedia Canada, ניתוח סנטימנטים מאפשר לך להמיר תקלות מביכות או משברי יחסי ציבור להזדמנויות שיווקיות וכתוצאה מכך, להגביר את המודעות למותג.
מאחר שניתוח סנטימנטים עוסק בהבנת עמדות ודעות של צרכנים, מקובל לשלב אותו עם מחקר שוק. כריית דעות מתרחשת בדרך כלל בשלב הפרשנות והניתוח של ה תהליך מחקר שיווקי.
ליתר דיוק, חוקרי שוק כורים דעות ממערכות נתונים שנאספו באמצעות קבוצות מיקוד וראיונות. על ידי חפירה עמוקה יותר מדוע משתתפי המחקר שלך אמרו את מה שהם אמרו, אתה יכול לגלות את הבעיות, הצרכים והרצונות המדויקים שלהם.
מְעַטִים תמלול נתונים ו תוכנה לאיסוף נתונים מגיעים עם כלים לניתוח סנטימנטים, וזו אחת הדרכים שבהן אנו מבדילים את עצמנו. עם Speak, אתה יכול לייצר תמלילים בקנה מידה ולנתח את מערכי הנתונים המדויקים האלה עם כלי ניתוח טקסט וסנטימנטים - הכל במסד נתונים מדיה מרכזי אחד.
אם תרצה לדעת יותר על האופן שבו Speak יכול לייעל את תהליכי זרימת העבודה שלך ולהגדיל את החזר ה-ROI במחקר, הירשם ל- ניסיון של 7 ימים ללא צורך בכרטיס אשראי.
מחקר איכותני הוא סוג של מחקר שוק המתמקד בהשגת מידע סובייקטיבי. שלא כמו מחקר כמותי, נתונים איכותניים אוספים נתונים שאינם ניתנים לכימות כמו דעות, עמדות ותפיסות כלפי נושא.
חלק עיקרי בכל מחקרי שוק כרוך בתמלול נתונים מראיונות לצורך ניתוחים נוספים. מכיוון שההתמקדות היא בדעות סובייקטיביות, התשובות שניתנו עשויות להיות ארוכות למדי.
אפילו מחקר שוק לעסקים קטנים עשוי לכלול ניתוח של עשרות מערכי נתונים איכותיים. בהנחה שראיינת 50 משתתפים כאשר כל מפגש נמשך 30 דקות, אתה מסתכל על 25 שעות של הקלטות לבדיקה.
ניתוח סנטימנט מאיץ תהליך זה על ידי ניתוח מערכי הנתונים והפקת ציוני הסנטימנט בקנה מידה. לוח המחוונים של Speak גם מייצר מילות מפתח ונושאים נפוצים מכל מחקר שוק כדי לקבל סקירה כללית של תחומים מרכזיים שיש לשים אליהם לב.
זה מאפשר לך לזהות במהירות תחומים מרכזיים שעשויים לדרוש שיפורים. לניתוחים מדויקים יותר, לוח המחוונים של Speak מדווח גם על סנטימנטים של משפטים בודדים, ומאפשר לך לחדד תחומים ספציפיים שעשויים לדרוש שיפור.
ענני מילים הם דרך מצוינת להדגיש את המילים, הנושאים והביטויים החשובים ביותר בקטע טקסט המבוסס על תדירות ורלוונטיות. צור ענני מילים מנתוני הטקסט שלך כדי ליצור פירוט חזותי קל להבנה לניתוח מעמיק יותר. נסה שלנו מחולל ענן מילים בחינם היום כדי להמחיש אוטומטית תובנות מהנתונים שלך.
שירות לקוחות איתן הוא הכרחי לכל עסק. על פי מחקר שנערך על ידי לְצַפְצֵף, המשתמשים מצפים שהמותגים יגיבו תוך שעה. שעה אחת היא זמן קצר לטפל בטונות של שאילתות של לקוחות, שלא לדבר על אם הם ביצעו את השאילתה בשעות שאינן עסקיות.
יֶתֶר עַל כֵּן, מענה לתלונה במדיה החברתית יכול להגדיל את התמיכה בלקוחות ב-25%.
תוכנת ניהול קשרי לקוחות (CRM) מאפשרת לך להגיב לשאלות לקוחות באופן מיידי. בשילוב עם API לניתוח סנטימנט, אתה יכול לנתח אינטראקציות עם לקוחות בקנה מידה ולקבוע איך הלקוחות מרגישים לגבי המוצרים והשירותים שלך.
ניתוח סנטימנטים גם שופך אור על בעיות שאינן מורגשות במוצרים ובשירותים שלך. עם ניתוח סנטימנט מבוסס היבטים, אתה יכול לזהות אילו תכונות לשפר או לשמור.
בסך הכל, המוצר שלך הוא המרכיב החשוב ביותר בתמהיל השיווק, וניתוח סנטימנטים עוזר לך לקחת את איכות המוצרים שלך לגבהים גבוהים יותר.
Adobe היא חבילה נרחבת של תוכנות האהובה על קריאייטיבים ברחבי העולם. כמה מהכלים הבולטים שלה כוללים את Adobe XD (עיצוב UI/UX), Adobe Photoshop (עורך גרפי) ו-Adobe Lightroom (עורך תמונות). שירות הלקוחות של טוויטר של Adobe XD במיוחד, הוא כל כך מרשים טוויטר שיבח אותם בבלוג שלהם.
על ידי מענה יזום לשאלות לקוחות, Adobe XD (וחשבונות טוויטר אחרים של Adobe) יצרו בהצלחה קהילה מלוכדת של קריאייטיבים בטוויטר.
לְמָשָׁל, @AdobeXD יש לו כמעט 120 אלף עוקבים, כמות מרשימה אבל עדיין מתגמדת מול חשבונות הטוויטר האחרים של אדובי, @לייטרום (1.8 מיליון עוקבים) ו @פוטושופ (3.2 מיליון עוקבים).
חשבון הטוויטר הכללי של שירות הלקוחות של אדובי, @AdobeCare, למעשה סורקים בטוויטר לאזכורים של נושאים שעשויים להיות קשורים לחברה שלהם, במקרה זה, פוטושופ. כפי שאולי שמתם לב, הלקוח מעולם לא תייג את AdobeCare בעצמו.
עם זאת, באמצעות ניתוח סנטימנטים פרואקטיבי ותוכנת האזנה חברתית, AdobeCare מצליחה להגיב לפניות לקוחות במהירות מרשימה.
לניתוח סנטימנטים יש גם יישומים בתחום הפיננסים, במיוחד בקרב משקיעים וסוחרי יום. משקיעים עוקבים לעתים קרובות אחר ה סנטימנט השוק – הסנטימנט הכללי של משקיעים כלפי שוק פיננסי או חברה.
השווקים הפיננסיים תנודתיים ותמיד משתנים באופן בלתי צפוי עד למותם של סוחרי יום מתחילים בתקווה להתעשר במהירות. משקיעים מנוסים ינצלו פסיכולוגיה של מסחר לנתח גורמי סנטימנט בשוק ולבצע עסקאות רווחיות.
שני הגורמים העיקריים המשפיעים על התנודתיות הזו הם אירועים חדשותיים (פוליטיקה, חוקים חדשים, ענפים הקשורים, רווחי חברות) ותגובות במדיה החברתית.
על ידי רתימת כלי ניתוח סנטימנט, משקיעים יכולים לדעת את הסנטימנט הכללי של שוק פיננסי בזמן אמת ולבצע תחזיות לגבי שינויים במחירי המניות.
לדוגמה, לאחר שמשפיעת המדיה החברתית קיילי ג'נר פרסמה את הציוץ הזה, מחיר המניה של SNAP ירד ב-7%, מה שתורגם להפסדים של $1.3 מיליארד בשווי שוק. באותה תקופה, לקיילי ג'נר היו 39 מיליון עוקבים, אז אין זה פלא שלציוץ בודד הייתה השפעה כה משמעותית על סנטימנט השוק ומחירי המניות.
תוכנה לניתוח סנטימנטים תדווח מיד על ירידה פתאומית בסנטימנט, ותספק למשקיעים מספיק זמן למכור מניות לפני שהמחירים יצנחו עוד יותר.
פוליטיקאים וגופים ממשלתיים משתמשים לעתים קרובות בניתוח סנטימנטים כדי לקבל דעות מהציבור הרחב, מהבוחרים ואפילו מהמתחרים. בעזרת ניתוח סנטימנטים, אתה יכול לחלץ נקודות כאב ממיליוני אזרחים באופן מיידי ולטפל בהם לתמיכה פוליטית.
כחלק ממסע הבחירות מחדש של הנשיא ברק אובמה ב-2012, אובמה למען אמריקה השתמש בכלי ניתוח סנטימנטים כדי שלי 5.7 מיליון הודעות מאתר הקמפיין. האלגוריתם תייג מילים מפניות כגון סקרים אוֹ תְרוּמָה מבוסס על לקסיקונים שניתנו מראש (רשימה המקצה סנטימנט עם כל מילה נתונה).
מלזיה, חברה ב- ASEAN (איגוד מדינות דרום מזרח אסיה) ערכה את הבחירות הכלליות ה-14 שלה בשנת 2018. מפלגת השלטון תמיד הייתה Barisan Nasional, הקואליציה העיקרית של מפלגות הימין והמרכז.
עם זאת, פקאטן חראפאן (קואליציית מפלגות המרכז-שמאל) ניצחה בנס בבחירות הכלליות ה-14 והביסה את בריסאן נאסיונל בניצחון מוחץ. היו רגשות מעורבים כי זו תהיה הפעם הראשונה מזה 61 שנה שמלזיה תישלט על ידי מפלגה אחרת.
כמה חוקרים ערך ניתוח סנטימנט על קבלת האזרחים כלפי מפלגת השלטון החדשה על בסיס שיטת בייס הנאיבית (שיטה הסתברותית). החוקרים הללו חילצו ציוצים והאשטאגים רלוונטיים במשך חודש לפני חישוב הסנטימנט הכולל.
מסתבר שהסנטימנט הציבורי כלפי ה-Pakatan Harapan היה 30% חיובי, 41% ניטרלי ו-29% שלילי - בקושי חיובי.
הממשלה החדשה החלה במהירות לעבוד וניתחה שוב את רגשות הציבור לאחר 100 ימי כהונה. לְאַחַר סקר 487,000 נשאלים, התוצאות הראו שהסנטימנט הציבורי היה "יותר חיובי משלילי", כאשר רגשות שליליים נוטים לתחבורה ושחיתות.
לפיכך, ניתוח סנטימנט יוצר הזדמנויות לא רק עבור תאגידים אלא גם עבור ממשלות לשרת טוב יותר את צורכי האנשים. ללא ניתוח סנטימנטים, אתה עלול להתעלם מהבעיות הבסיסיות ולהפסיד הכנסות, תמיכה ציבורית או מדדים אחרים הרלוונטיים לארגון שלך.
כשזה מגיע לכלי ניתוח סנטימנטים, יש לך שלוש אפשרויות: לבנות את זה בעצמך, לקנות תוכנה מוכנה או לבנות אותה בהתאמה אישית על ידי ספק. ללא קשר, ישנן מספר שאלות שאתה צריך לשאול את עצמך לפני שאתה בוחר בכלי לניתוח סנטימנטים.
קוֹדֶם כֹּל, כמה מורכבים צריכים האלגוריתמים להיות? ישנם סוגים שונים של תוכנות לניתוח סנטימנטים, כל אחת משתמשת בטכניקות שונות לניתוח טקסט. כלים מתקדמים יותר יכולים לזהות סרקזם, אמוטיקונים וניואנסים לשוניים אחרים בצורה מדויקת יותר אך כרוכים בעלויות גבוהות יותר.
הַבָּא, אתה מקבל משפט? הדרך הטובה ביותר ליישם ניתוח סנטימנטים בעסק שלך היא לנסות זאת בעצמך. למודלים שונים של ניתוח סנטימנטים יש דיוק משתנה וייתכן שלא יוכשרו עבור הצורך הספציפי שלך.
כמו כן, שאל את עצמך אם הכלי לניתוח הסנטימנטים מתאים להיקף ולתקציב הפרויקט שלך. תוכנה מקיפה לניתוח סנטימנטים תדרוש עלויות הון ראשוניות ותחזוקה גבוהות יותר. בין אם זה ניתוח ציוצים או משוב מלקוחות, בחר פתרון שמתאים ליעדים העסקיים שלך כדי למקסם את החזר ה-ROI.
לְבָסוֹף, האם יש שירותים עם ערך מוסף? תוכנת ניתוח סנטימנט יעילה משלבת כלים שונים לניתוח טקסט לניתוח הוליסטי יותר של נתוני טקסט. צריך להיות גם א API לניתוח סנטימנטים שאתה יכול לשלב ב-CRM שלך או אחר תוכנות שיווק בערימה שלך.
מכיוון שניתוח סנטימנטים הוא תהליך כה מורכב, אתה צריך לשלם עבור רוב האפשרויות. חלק מהפלטפורמות כוללות ניסויים כדי לאפשר לך לבדוק את הפלטפורמה לפני התחייבות מכיוון שהכלים האלה יכולים להיות יקרים - בעלות של מאות ואפילו אלפים בשנה.
כמובן שעלויות אלו זניחות אם אתה בחברה גדולה. אבל מה אם אתה רק מתחיל או שאתה פשוט רוצה להתנסות ביכולות של כלי ניתוח סנטימנטים?
ב-Speak, אנו מציעים פתרון הכל-באחד לתעתוק נתונים, ניתוח סנטימנטים ושילובי API. אנו גם מאפשרים למשתמשים להשתמש בכל שלנו כלי ניתוח בחינם - ניתוח סנטימנטים, זיהוי ישויות ויצרן ענן מילים לזיהוי מילות מפתח נפוצות.
אנו מספקים גם א ניסיון של 7 ימים ללא צורך בכרטיס אשראי אם ברצונך להתנסות נוספת. כדי לקבל גישה לכל חבילת הכלים שלנו, כל מה שאתה צריך לעשות הוא להירשם בחינם!
אם תרצה להשתמש בניתוח סנטימנטים עבור הארגון שלך, יש לנו תוכניות שונות החל מ-$19.99 בלבד לחודש. יש לנו גם פתרונות מותאמים אישית שיתאימו לצרכים הספציפיים שלך ויקלו על קנה המידה של מאמצי המחקר והניתוח שלך.
אם תרצה ללמוד עוד, צור איתנו קשר ואנו נעזור לך לשפר את ההכנסות העסקיות, להגביר את המודעות למותג ולבצע אופטימיזציה של זרימות העבודה, הכל בעזרת ניתוח סנטימנטים.
ישנם מנועי ניתוח סנטימנטים רבים מוכנים מראש (כמו לְדַבֵּר) בדרך כלל בצורה של SaaS (תוכנה כשירות). מצד שני, אתה יכול לבנות פתרונות ניתוח סנטימנט משלך עם ספריות קוד פתוח ועל ידי ביצוע ההדרכות למטה.
ההחלטה בין קנייה או בנייה של כלי לניתוח סנטימנטים כוללת בעיקר עלות, מומחיות וזמן.
קניית פתרון לניתוח סנטימנטים חוסכת זמן ואינה מצריכה ידע במדעי המחשב. דגמים מאומנים מראש אלה מגיעים בדרך כלל עם אינטגרציות עם אפליקציות צד שלישי פופולריות כגון Twitter, Slack, Trello ושילובים אחרים של Zapier. כמו כן, אינך צריך לתחזק את מנועי ניתוח הסנטימנטים הללו מכיוון שהספק שלך יעשה זאת עבורך.
מצד שני, בניית מודל ניתוח סנטימנט משלך מאפשר לך להתאים אותו לפי הצרכים שלך. אם יש לך זמן ומחויבות, תוכל ללמד את עצמך באמצעות משאבים מקוונים ולבנות מודל ניתוח סנטימנטים מאפס.
סיפקנו להלן משאבים ומדריכים מועילים אם תרצה לבנות פתרון משלך לניתוח סנטימנטים או אם אתה רק רוצה ללמוד עוד על הנושא.
יתרונות
✅ זול יותר
✅ חוסך זמן ומאמץ
✅ מגיע עם שילובי API ו-Zapier
✅ אתה לא צריך מדעי נתונים או ידע קידוד
חסרונות
❌ ייתכן שלא יתאים לצרכים הספציפיים שלך
יתרונות
✅ מותאם אישית להיקף הפרויקט ולמטרותיך
✅ מודלים פשוטים של ניתוח סנטימנטים ניתן לעשות בעצמך
חסרונות
❌ לוקח זמן לבנות ולהכשיר את המנוע
❌ כרוך בעלויות השקעה ותחזוקה מראש
ניתוח סנטימנטים מספק סקירה כללית של איך אנשים מרגישים לגבי נושא. עם זאת, זה לא מושלם ומגיע עם מספר מגבלות. המגבלות העיקריות של ניתוח סנטימנטים הן:
המונח קוטביות בניתוח סנטימנטים מתייחס לדרגה שבה מילה או משפט חיוביים, שליליים או ניטרליים. קל לסווג מילים מקוטבות כחיוביות או שליליות. לְמָשָׁל, טוֹב מצביע על סנטימנט חיובי, ואילו רַע מעיד על סנטימנט שלילי.
עם זאת, הבעיה מתעוררת כאשר מחליטים עד כמה מילה או משפט חיוביים צריכים להיות. לדוגמה, "האוכל היה זוועה" ו"האוכל היה נורא מאודשניהם מצביעים בבירור על סנטימנט שלילי, אבל הצבת ציון סנטימנט ספציפי היא סובייקטיבית למודל הניתוח ולמציין האנושי.
בסך הכל, אנשים שונים עשויים להקצות ציוני סנטימנט שונים לאותו משפט מכיוון שהסנטימנט הוא סובייקטיבי.
אנשים מביעים דעות בהקשר, והסרת ההקשר הזה תשנה את משמעות המילים שלהם. חלק מהקשרים אלה כוללים שימוש במילים נרדפות, הערות אירוניות וסרקסטיות, ממים ואפילו אמוטיקונים.
לדוגמה, "למה אתה עושה את זה רק עכשיו?? 😠😠” מעיד בבירור על סנטימנט שלילי. עם זאת, הסנטימנט ישתנה לחלוטין אם הערה זו תהיה, למשל, מלווה בהודעה נוספת "הזבל הזה היה צריך לקבל את מה שמגיע לו הרבה קודם....
הודעת ההמשך מספקת יותר הקשר ומשנה לחלוטין את המשפט הקודם. פתאום זו לא תלונה שלילית על עיכובים - זו חגיגה של מישהו סוף סוף נענש על מעשיו.
מודלים רבים של ניתוח סנטימנט פועלים על ידי הקצאת ציון סנטימנט למילה ספציפית על סמך רשימה קבועה מראש. אבל זה שמשפט לא מכיל מילות סנטימנט לא אומר שהוא לא מבטא סנטימנט ולהיפך.
לדוגמה, "הבחור Redmi אמר לי שאני צריך לקנות אייפון במקום אנדרואיד אם אני רוצה סמארטפון אמיתי. אינו מכיל מילים מקוטבות ועשוי להפיק ציון סנטימנט ניטרלי. עם זאת, המשפט מצביע בבירור על סנטימנט שלילי כלפי טלפונים אנדרואיד.
אתה צריך לאמן מודלים של ניתוח סנטימנטים של למידת מכונה כדי לזהות נכון סרקזם, הקשרים ואתגרי ניתוח סנטימנטים אחרים. ההכשרה כוללת הזנת המנוע בטונות של מסמכי טקסט כדי לשפר וללמוד בדיוק כמו שאדם יעשה זאת.
החיסרון הוא שהאלגוריתם דורש זמן רב והרבה הזנה כדי להשיג דיוק ברמת האדם. כל שגיאה או אי דיוקים בערכות הנתונים המוזנות למכונה יגרמו לה גם ללמוד הרגלים רעים וכתוצאה מכך לייצר ציוני סנטימנט לא מדויקים.
לתרבויות יש דיאלקטים משלהן ואפילו תת-דיאלקטים, כאשר כל אחת מהן מכילה מילים דומות בעלות משמעויות מעט שונות. פענוח סנטימנט מבלי להבין את הניואנסים הללו יביא לניתוח לא מדויק.
לדוגמה, "אתה רוצה ללכת, חבר?" תהיה פרובוקציה אם נאמר בארצות הברית אבל זו תהיה שאלה תמימה לגבי נסיעה אם תישאל במקום אחר.
בשנת 2021 בלבד, מריאם-וובסטר הוסיף יותר מ-520 מילים למילון האנגלי. רבות מהמילים הללו (למשל, FTW, TBH, amirite) נבעו מהתרבות המקוונת. מילים אחרות ראו התאמות בהגדרות שלהן.
לדוגמה, "פְּרִיצַת דֶרֶך"יכול להיות גילוי פתאומי (סנטימנט חיובי) או אדם מחוסן לחלוטין שנדבק בנגיף (סנטימנט שלילי).
מאז ימי קדם, מדענים וחוקרים כאחד תמיד היו מוקסמים מהבלשנות. הודות למחקר המחויב שלהם להבנה מַדוּעַ אדם אומר משהו, התקדמויות רבות בתחום המדע והתנהגות הצרכנים נעשו.
העולם עובר את מהפכה תעשייתית רביעית שבו AI, ביג דאטה ולמידת מכונה אמורים לקבל עדיפות. טכנולוגיית המכונות המתקדמת במהירות הזו תשפיע על כל תעשייה, החל משירותי בריאות, משפט, שיווק וכו'.
יֶתֶר עַל כֵּן, דיבור לטקסט הופך נפוץ יותר ויותר כאשר גוגל ואמזון מובילות את השימוש בו. למעשה, מחקר חזה זאת מחצית מכלל משתמשי הסמארטפונים ישתמשו בטכנולוגיית חיפוש קולי.
דיבור וטקסט כתוב הם נתונים חיוניים עבור כל ארגון. ליתר דיוק, הבנת ה מְרוּכָּז מאחורי הטקסט המדובר או הכתוב הופך להיות יותר ויותר חשוב להישרדות הארגון.
לפיכך, תהיה עלייה בביקוש לכלים לניתוח סנטימנטים כאשר ארגונים נלחמים להשיג תובנות מעמיקות יותר על הלקוחות שלהם ולפתח הצעות טובות יותר כדי לענות על הצרכים שלהם. השאלה היא האם תשתמש גם בניתוח סנטימנטים בעסק שלך או תישאר מאחור על ידי המתחרים שלך?
ניתוח סנטימנטים הוא נושא נחקר היטב עם מאמרי כתב עת רבים, ספרים ומשאבים מקוונים זמינים ללמידה שלך. להלן, אספנו משאבים מועילים אם אתה רוצה לבנות מודל ניתוח סנטימנט משלך או אם אתה פשוט רוצה ללמוד עוד.
פיתוח מודל ניתוח סנטימנטים כרוך בשימוש ב- Python, Javascript או R - שפות התכנות הנפוצות ביותר ב-NLP ולמידת מכונה. יש ויכוח מתמשך איזו שפה עדיפה, אבל אנו ממליצים להשתמש פייתון אם אתה מתחיל.
מאז יצירת Python לפני יותר מ-30 שנה, קהילת המקודדים צברה אוסף עצום של ספריות, תיעוד, מדריכים ומדריכי וידאו לכל רמת מיומנות. אוסף נרחב זה של משאבי Python יאיץ את תהליך הפיתוח לבניית אלגוריתמים מדויקים ביותר, ובכך יקטין את העלויות והמאמץ הכולל הנדרש.
בלי קשר, לכל מתכנת יש את ההעדפות שלו, אז ריכזנו למטה רשימה של מדריכים לבניית מודלים של ניתוח סנטימנטים באמצעות Python, Javascript ו-R.
אם אתה מנוסה בתכנות, גם לנו יש תיעוד נרחב על ממשקי ה-API של Speak, להשלים עם שורות קוד שתוכל להעתיק ולהדביק בעורך הטקסט שלך. מלבד ניתוח סנטימנט, אתה יכול גם לשלב את Speak Ai כדי להמיר דיבור לטקסט ו להטמיע אותו בדפדפן שלך.
Python NLTK באמצעות Pycharm - NLTK היא אחת מספריות Python הפופולריות ביותר עם נפח נרחב ויקי המכיל קורסים, פרויקטים, שאלות נפוצות ועוד. מדריך וידאו זה מספק דוגמאות מפורטות שלב אחר שלב באמצעות Pycharm, עורך טקסט תכנות.
Python NLTK באמצעות Google Colab - מדריך וידאו זה מלמד אותך ליצור אלגוריתם ניתוח סנטימנטים נאיבי של Bayes באמצעות Google Colab. פלטפורמה זו של גוגל מאפשרת לכל אחד לכתוב קוד בדפדפן שלו.
ניתוח סנטימנטים בטוויטר באמצעות Google Colab - מדריך זה מראה לך כיצד ליצור מודל ניתוח סנטימנטים במיוחד כדי לקבל דעות מציוצים.
ניתוח סנטימנטים עם Tensorflow ו-Google Colab - מדריך וידאו זה מספק מדריך מפורט שלב אחר שלב לבניית מודל ניתוח סנטימנט מאפס. ספריית Python בשימוש היא Tensorflow, ספרייה פופולרית במסגרות למידת מכונה ומסגרות למידה עמוקה.
בניית אפליקציית ניתוח סנטימנטים עם Node.js - מדריך זה הוא מדריך קל להבנה, צעד אחר צעד, המספק קודים הניתנים להדבקה כדי להקל על תהליך הפיתוח.
כיצד לבנות ניתוח סנטימנט ב-R מאת Kaggle - Kaggle היא קהילה מקוונת של מדעני נתונים עם מערכי נתונים רלוונטיים, תחרויות, קורסים ופורום פעיל.
מכונות לניתוח סנטימנטים לומדים באמצעות הזנתן בלקסיקונים - רשימה של מילים והרגשות הקשורים אליהן. רשימה זו חייבת להיות מקודד ביד ולוקח זמן רב להרכיב, בהתחשב בכמויות העצומות של מילים בשפה.
למרבה המזל, לקגל יש לקסיקון סנטימנט זמין לציבור ב 81 שפות. Kaggle היא קהילה למתכנתים ומכילה משאבי קידוד, NLP ולמידת מכונה מועילים רבים.
אנו ממליצים בחום לקחת אותם קורסים אשר מתגמלים תעודת השלמה שתוכל להדגיש בקורות החיים שלך. Kaggle מספקת קורסים לכל רמות המיומנות ב- Python, למידת מכונה, SQL, NLP, למידת מכונה ו-Game AI.
לקגל יש גם יותר מ-992 זמינים לציבור מערכי נתונים של ניתוח סנטימנטים. מערכי נתונים אלה משתרעים על מגוון רחב של נושאי ניתוח סנטימנטים, כולל טוויטר, סקירות של אמזון, חדשות פיננסיות ועוד.
בסך הכל, קגל הוא המקום ללכת אליו עבור חומרי קידוד, במיוחד אם אתה מתחיל. אם אתה בקיא במדעי הנתונים, אתה יכול גם להשתתף בתחרויות קידוד עם פרסים כספיים של עד $150,000.
מלבד הלקסיקונים שהוזכרו לעיל, גם קהילת מדעי הנתונים משתמשת בדרך כלל VADER, TextBlob, ו SentiWordNet לקסיקונים. אתה יכול להוריד לקסיקונים אלה בחינם ב- GitHub, פלטפורמה פופולרית למפתחים לבניית תוכנה בשיתוף פעולה.
VADER: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) הוא לקסיקון המבוסס על כללים במיוחד עבור סנטימנטים של הודעות מדיה חברתית. מדעני נתונים אוהבים את VADER כי הוא מדויק באותה מידה, אם לא מדויק יותר ממדרגים אנושיים.
TextBlob: TextBlob היא ספריית Python (2 ו-3) לעיבוד נתונים טקסטואליים, ומגיעה עם API לביצוע משימות NLP נפוצות כגון תיוג, חילוץ שמות עצם, סיווג, תרגום ועוד.
SentiWordNet: SentiWordNet הוא משאב מילוני המבוסס על וורדנט, מסד נתונים עצום של יחסים סמנטיים של מילים באנגלית. מילים אלו מקושרות זו לזו בהתבסס על יחסים סמנטיים (מילים נרדפות, היפושמות, מרונימים) לפני שנקבע ציון מספרי כדי לציין סנטימנט.
אם תרצו לצלול יותר לתחום של ניתוח סנטימנטים ועיבוד שפה טבעית, אנו ממליצים לכם להתחיל בקריאה "ניתוח סנטימנטים: כריית דעות, סנטימנטים ורגשות" מאת בינג ליו.
בינג ליו הוא פרופסור מכובד למדעי המחשב המפרסם באופן קבוע מאמרים אקדמיים על ניתוח סנטימנטים, עיבוד שפה טבעית, למידת מכונה וכריית נתונים.
כמוביל מחשבה בתחומים אלה, הוא זוכה להערכה רבה על ידי מדעני נתונים בשל הידע הנרחב שלו בנושא ויכולתו להסביר נושאי NLP טכניים בצורה מובנת.
אנו ממליצים בחום לבסס את היסודות של עיבוד שפה טבעית לפני שתתקדם לניתוח סנטימנטים. ניתוח סנטימנטים הוא תת-קבוצה של עיבוד שפה טבעית ולכן יש ללמוד את שניהם יד ביד.
זֶה קורס מקוון בחינם מ-Coursera מספק סקירה כללית של עיבוד שפה טבעית ומעניק תעודה עם השלמתו. ישנם ארבעה מודולים, כל אחד מכיל תרגילים מעשיים הדורשים ממך ליצור מודל NLP, כולל אימון רשת עצבית לביצוע ניתוח סנטימנטים של ציוצים.
אנחנו גם ממליצים מאוד על זה קורס למידת מכונה אם תרצה ליצור מודלים משלך לניתוח סנטימנטים. בקורס תלמדו כיצד ליצור אלגוריתמים של למידת מכונה עם Python ו-R, שתיים משפות התכנות הנפוצות ביותר.
זה משתלם במיוחד ומספק ומכיל 44 שעות של חומרי הרצאה, מה שאולי נראה מרתיע אבל הקורס המובנה היטב מפרק למידת מכונה לחלקים בגודל ביס.
אם התקציב אינו מהווה בעיה, אנו ממליצים להירשם לזה באופן מקוון עיבוד שפה טבעית עם למידה עמוקה קורס בסטנפורד אונליין. שכר הלימוד הוא $1,595 ודורש התחייבות של 10-14 שעות שבועיות במהלך התוכנית בת 10 השבועות. בסיום, תקבל גם הסמכה, שאותה תוכל להדגיש בקורות החיים שלך.
אם קורסים מקוונים הם לא הקטע שלך, אתה יכול לצפות ב סדרת סרטוני יוטיוב על עיבוד שפה טבעית מאת דן יורפסקי וכריסטופר מאנינג, פרופסורים למדעי המחשב ובלשנות באוניברסיטת סטנפורד.
ניתוח סנטימנטים הוא תהליך של שימוש בטכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לחלץ סנטימנטים (חיוביות, רגשות, רגשות) מנתוני טקסט. עם ההתקדמות המהירה של טכנולוגיות למידת מכונה ו-NLP, חברות גדולות וקטנות ממנפות יותר ויותר ניתוח סנטימנטים כדי לבסס את מקומן בשוק.
ישנם יישומים רבים של ניתוח סנטימנטים וכריית דעות. ארגונים יכולים להשתמש בניתוח סנטימנטים במחקרי שוק, שירות לקוחות, שווקים פיננסיים, פוליטיקה ושוק המדיה החברתית, אם להזכיר כמה.
למרות שניתוח סנטימנטים אינו מושלם, הוא עדיין יעיל מאוד בניתוח נתוני טקסט מקוונים בקנה מידה גדול. עם זאת, מודלים של ניתוח סנטימנטים כבר מדויקים כמו המדרגים האנושיים, אם לא אמינים יותר.
זה רק עניין של זמן עד שמודלים של ניתוח סנטימנט ישיגו דיוק כמעט של 100% בכריית דעות מגושים גדולים של טקסט. זוהי טכנולוגיה שהוכיחה כי היא מייעלת תהליכי עבודה ומעצימה צוותים לרכוש הבנה מעמיקה יותר של הלקוחות שלהם.
אם תרצה לדעת יותר, נסה את שלנו ניסיון של 7 ימים ללא צורך בכרטיס אשראי, או לדבר איתנו כדי לדון כיצד פתרונות ניתוח הסנטימנטים שלנו יכולים לקחת את הארגון שלך לשלב הבא.
נסה לדבר בחינם למשך 7 ימים, ללא צורך בכרטיס אשראי
כיצד לתמלל הקלטה לטקסט כלי התמלול ללא קוד שלנו מאפשר לך להמיר הקלטת שמע לטקסט בשני שלבים בלבד. לִמצוֹא
כיצד לתמלל סרטון YouTube אינך צריך להמיר סרטון YouTube ל-mp4 כדי לתמלל אותו. כל שעליך לעשות הוא להעלות את כתובת האתר ל-Speak
כיצד לתמלל אודיו ווידאו לטקסט תוך 2 דקות (מדריך 2022) למד כיצד לתמלל אודיו ווידאו לטקסט עם Speak Ai
המדריך השלם לניתוח טקסט (2022) ניתוח טקסט (או כריית טקסט) מתייחס לשימוש בטכניקות עיבוד שפה טבעית כדי לחלץ תובנות מפתח מנתחים
מהו עיבוד שפה טבעית: המדריך הסופי עיבוד שפה טבעית הוא התחום הגדול של לימוד כיצד מחשבים יכולים להבין את השפה האנושית בצורה מדויקת, ו
מדריך פשוט כיצד לבצע מחקר שוק בשנת 2021 למד כמה צעדים פשוטים כדי להתחיל כיצד לבצע מחקר שוק,
לזמן מוגבל, שמור 93% בתוכנית Speak עמוסה במלואה. התחל את 2025 חזק עם פלטפורמת בינה מלאכותית בעלת הדירוג הגבוה ביותר.
עִבְרִית 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi