録音をテキストに書き起こす方法
4月 28, 2022
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センチメント分析とは、与えられたテキストから感情や気持ちを抽出することである。これにより、企業はメッセージの裏に隠された根本的な意味を理解することができます。しかし、センチメント分析は具体的にどのように機能するのでしょうか？
センチメント分析がどのように機能するのかを説明する前に、適切な方法でセンチメント分析を活用することで、どれだけ強力な分析ができるかを見てみましょう。
ナイキのコリン・キャパニックのキャンペーンを覚えているだろうか？感謝祭で口論を引き起こし、おそらく多くの友情を壊す原因となったあのキャンペーンを？
そうでなければ、ここで簡単におさらいしておこう。
2018年、ナイキは一部で物議を醸しているコリン・キャパニックを起用したマーケティングキャンペーンを展開し、全米のソーシャルメディアに飛び火した。
ナイキがキャパニックの広告を発表するまでの12カ月間、 ナイキの平均ポジティブセンチメントは26.7%だった。 ソーシャルメディア上で。しかし、ナイキのネットセンチメントは発表後-4.7%に急落した。
もしあなたがナイキのマーケティング責任者なら、即座にキャンペーンを中止するだろう？では、なぜそうしなかったのか？
表面的には否定的な評価に見えるが、ナイキは次のように報告している。 31%の売上増 で爆発した。 2,677%によるブランド言及.
ナイキはセンチメント分析を活用し、否定的な感情の波の下に、ターゲット顧客、つまりナイキにとって重要な消費者からの報告されていない肯定的な感情があることに気づいた。ナイキはこの賭けを受け入れ、広告を継続し、その結果が物語っている。
オピニオン・マイニングとしても知られるセンチメント分析は、テキストから感情（嬉しい、腹が立つ）、意図（問い合わせ、苦情、意見など）、肯定性（否定的、中立的、肯定的）を抽出することを指す。
センチメント分析の一般的な用途には、評判管理、ソーシャルメディア・モニタリング、市場調査、顧客フィードバック分析などがある。センチメント分析は、自然言語処理（NLP）のサブセットでもあります。
センチメント分析、テキスト分析、自然言語処理（NLP）という用語が一緒に使われているのをよく見かける。これらはすべてデータサイエンスの関連用語であり、同じ実用的な用途を持つかもしれないが、同じ意味ではない。
センチメント分析:前述のように、センチメント分析とは、機械アルゴリズムを介してテキストにセンチメントスコア（肯定、否定、中立）を割り当てることを指します。センチメント分析はオピニオンマイニングとしても知られています。
テキスト分析:テキストマイニングとも呼ばれるテキスト分析は、構造化されていないデータを分析し、ワードクラウドの生成など、そこから情報を抽出することを指す。テキスト分析は、その類似した性質のため、通常センチメント分析に付随する。
自然言語処理（NLP）： 自然言語処理は、人間の言語を分析するためにコンピュータを使用することに関係するコンピュータサイエンスの分野である。自然言語処理は、感情分析とテキスト分析のスーパーセットと考えることができる。
センチメント分析には主に5つのタイプがあり、それぞれがデータセットの異なる側面に焦点を当てている：
感情検出は、次のような、与えられたテキスト内の単語を通して感情を認識することを目的としている。 喜び、失望、怒り、恐れ.
テキスト中の感情を検出する方法はいくつかある。最も一般的なのは、キーワードを特定し、レキシコン（単語とそれに関連する感情のリスト）に基づいて感情を割り当てる方法である。
アスペクトベースのセンチメント分析（ABSA）は、特徴ベースのセンチメント分析としても知られており、データセット内のあらかじめ決められたアスペクトとそれに関連するセンチメントを認識するプロセスである。
これらの側面は組織によって異なるが、最も一般的なのは価格、パッケージ、デザイン、UX、カスタマーサービスである。
ABSAは、製品やサービスのレビューで最も一般的に使用される。そうすれば、組織は製品やサービスの中で改善が必要な特定の分野に焦点を絞ることができる。
きめ細かいセンチメント分析では、文章を部分に分解し、それらの個々の部分からセンチメントを抽出します。センチメントは、5つの極性カテゴリー（非常にポジティブ、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ、非常にネガティブ）に分類されます。
極性の精度は、顧客フィードバックの評価尺度を解釈する上で重要です。例えば、星1～5の評価尺度では、1は非常に否定的であり、5は非常に肯定的である。1～10の評価尺度では、1～2は非常に否定的で、9～10は非常に肯定的です。
粗視化センチメント分析は細視化センチメント分析と似ている。しかし、粗視化センチメント分析は、文章を異なる部分に分解するのではなく、全体的な文書や文章からセンチメントを抽出する点が異なります。
粗視化センチメント分析は、センチメントをポジティブ、ニュートラル、ネガティブの3つの極性カテゴリーのみに分類する。
多言語センチメント分析では、英語以外のテキストを翻訳せずにデータを収集することができます。多言語分析において翻訳に頼ることは便利かもしれませんが、意味論や語彙などの言語的ニュアンスが混ざってしまう可能性があるため、信頼性に欠けます。
忘れがちだが、ただ 世界人口の17%が英語を話すそして インターネット・ユーザーのうち、英語が占める割合はわずか25.9%.多言語センチメント分析により、不足している大多数を活用し、ビジネスの価値を最大化することができます。
インテント分析では、センチメントを特定するのではなく、テキストを手がかりに次のようなことを調べる。 意図 を作成し、あらかじめ決められたタグに分類します。これらのタグはビジネス・ニーズに大きく依存し、画一的なものではありません。
例えば、ソーシャルメディアメッセージの意図分類器は、次のように分けることができます。 提案, クエリー, 苦情, フィードバック, そして マーケティング.一方、顧客フィードバックの分析に適したタグには次のようなものがある。 興味津々, むよく, サブスクライブそして アンサブスクライブ.
センチメント分析では、自然言語処理（NLP）技術、統計、機械学習手法を組み合わせて、テキストのセンチメントとその極性を自動的に判断します。.
最も一般的なセンチメント分析モデルには、ルールベース、機械学習、ハイブリッドがある。
ルールベースのアプローチでは、アルゴリズムは、人間が作成したルールまたは語彙（単語とそれに関連する感情のリスト）のセットに基づいて、テキストのセンチメンタルスコアを割り当て、計算する。
このリストではすでに、ネガティブとネガティブの両方に対応するセンチメンタル・スコアを並べている。ひどい, ひどい, 悪い)とポジティブ(良い, おそるべし, 喜ばしい)の単語で構成される。次に、アルゴリズムは極性化された単語を識別し、通常-1から+1のスケールで全体的なセンチメントを合計する。
語彙ベースのアプローチを使用する優れたセンチメント分析モデルは、文レベルのテキストで知覚される強度に各サブテキストの影響を組み込む必要があります。文の極性に影響を与える要因は5つある：
句読点すなわち感嘆符（！）は、意味的な方向性を変えることなく強度の大きさを増加させる。
資本金特に、ALL-CAPSを使用して、他の大文字でない単語が存在する中で、感情に関連する単語を強調することは、意味的な方向性に影響を与えることなく、感情の強さの大きさを増加させる。
学位修飾語 (強勢語、ブースター語、程度副詞とも呼ばれる) は、強勢を強めたり弱めたりすることで、感情の強弱に影響を与える。例えば「天気は非常に暑い。
コンジャンクションによる極性シフト対照的な接続詞 "but "は、感情極性の変化を示し、接続詞に続くテキストの感情が支配的となる。例えば「天気は暑いですが、我慢できる程度です。"は複雑な感情を持ち、後半が全体的な評価を左右する。
キャッチング極性否定 を調べることで、否定がテキストの極性を反転させるケースのほぼ90%を捕らえることができる。例えば、否定された文は、「The weather isn't really that hot.
人的努力の初期投資： ルールベースのセンチメント分析エンジンをゼロから構築するのは大変なことです。英語には何千もの単語があり、多言語センチメント分析エンジン用の辞書を開発するまでもありません。
極性についての合意についての主観性： 単語の価値観の相違も、最終的な結果に影響を与える可能性がある。たとえば、別の研究者が同じセンチメンタル・スコアを 悪逆非道 のように 悪い総合的なセンチメントスコアはどうあるべきか？
コンテキストを検出できない： ルールベースのセンチメント・アプローチでは、皮肉や文脈を検出できないことがある。例えば 「あのジャックがチームリーダー？彼ならきっといい仕事をしてくれるだろうし、物事を台無しにすることはないだろう😂😂😂。 "は皮肉で否定的な侮辱であるにもかかわらず、肯定的なセンチメントスコアを出すかもしれない。
機械学習アプローチでは、センチメント分析エンジンは、テキストデータを正しいタグで自動的に分類するように訓練される。学習（教師ありおよび教師なしの機械学習）は通常、タグ付けされた大量のテキストデータをエンジンに供給することで行われる。
事前にタグ付けされた例を継続的に送り込むことで、機械は人間と同じように言語学を学習し、将来のデータセットのタグを正確に予測することができる（例：「タグ付け」）、 この曲は燃えた 笑→ポジティブ)
時間と資源の投資： 満足のいく精度レベルに達するまで機械学習アルゴリズムを訓練するには、長い時間がかかる。また、エンジンに供給する十分なデータセットの入手にもコストがかかる。
エラーを起こしやすい： 機械学習システムは、偏ったデータセットや不正確なデータセットを与えられた場合など、不正確な場合もある。
ハイブリッド・アプローチは、機械学習とルールベースの感情分析の両方を組み合わせることで、より正確な結果を生み出す。しかし、ハイブリッド・アプローチを使用するモデルには、先行投資とメンテナンスのコストが最もかかります。
1990年代にインターネットが登場して以来、消費者とソーシャルメディアのプラットフォームは進化を遂げ、私たちの日常生活にますます深く関わるようになった。そして インターネット・ユーザー数は2023年までに53億人に増加する見込み (年平均成長率6%）、オンライン・データの膨大な価値を見過ごすことはできない。
企業もまた、消費者の購買決定に対するソーシャルメディアの影響を無視することはできない。以下の通りである。 グローバルウェブインデックスソーシャルメディア・アカウントを持つ人の54%が、商品リサーチにソーシャルメディアを活用している。
さらに、ソーシャルメディアのユーザーやオピニオンリーダーは、ブランド、政治、人権問題などについて意見を表明している。このようなユーザー生成コンテンツは、消費者行動に大きな影響を与えている。 顧客は広告メッセージよりも口コミに頼る.
センチメント分析によって、企業は世論に受動的に反応することをやめ、自社ブランドに対する一般的なセンチメントを形成するための積極的な手段を講じることができます。センチメント分析によって、企業は次のことを知ることができます。 何 消費者の声と 意味 これらのメッセージの背後にあるもの。
センチメント分析ツールを使えば、数千、いや数百万のオンライン・テキストをワンクリックで分析できる。個々のツイートやフェイスブックの投稿を調べる代わりに、ビジネス・オーナーは消費者が自社ブランドについてどう感じているかを即座に把握することができる。
さらに、センチメント分析は自動的に行われるため、人件費やデータ収集にかかる時間を節約できる。
センチメント分析は、その先にあるものだ。 何 顧客の声を聞くことで、次のような洞察を得ることができる。 なぜ 顧客はそのような意見を持っている。意見の意図や極性を探ることで、企業は自分では気づかなかったかもしれない改善点を見つけることができる。
センチメント分析はまた、データに裏打ちされた意思決定を可能にし、より多くの情報に基づいた意思決定を可能にする。意思決定の根拠となる信頼できるデータがなければ、闇雲に意思決定を行うことになり、結果的に時間とお金を浪費することになる。
センチメント分析は、リアルタイムマーケティング（自発的に作られたマーケティングメッセージ）に十分な機会を提供します。データがリアルタイムで報告されるため、センチメント分析によって、トレンドのイベントを利用したり、大きな問題に発展する前にPRの危機を管理したりすることができます。
センチメント分析は、膨大な量の非構造化データ（コメント、メッセージ、画像、動画など）を分析することもできます。ある種のセンチメント分析APIを顧客関係管理（CRM）ソフトウェアと統合することで、顧客のフィードバックからリアルタイムで意見を抽出することもできます。
センチメント分析とは、要するに、人々が特定のトピックについてどう感じているかを調べることである。このテクノロジーは、企業、NGO、政党、さらには国でも応用できる。結局のところ、人々の内心を理解することで、研究者は彼らのニーズをよりよく理解することができる。
ソーシャルリスニングとは、自社に関連するブランドやトピックに関するソーシャルメディア上の言及を監視することを指します。あなたのビジネスについて言及した大量のソーシャルメディア投稿を収集するのではなく、センチメント分析はさらに一歩進んで、次のようなことを強調します。 なぜ 彼らはそのようにコメントした。
また、競合他社のオピニオン・マイニングを実施し、ブランドやその製品・サービスについて人々がどのように感じているかを知ることもできる。さらに、これらの分析はすべてリアルタイムで行われるため、より俊敏なマーケティング戦略を実施することができる。
感情分析APIをTwitterと統合することで、特定のトピックに関する意見をマイニングすることができる。Abdur Rasoolらによるこの研究では、Twitterからテキストをマイニングすることで、AdidasとNikeに対して機械学習によるセンチメント分析が行われた。総合的なセンチメントスコアは、比較される前に機械学習技術で計算された。
その結果、ナイキとアディダスのセンチメント分布は似ていた。しかし、アディダスはナイキよりもポジティブなセンチメントがわずかに高かった（27.2%対24.5%）。これは、あなたがどちらの会社で働いているかによって、良い兆候にも悪い兆候にもなり得る。
センチメント分析ツールによっては、中立的および否定的な感情を持つユーザーをピンポイントで特定し、彼らを肯定的なブランド大使に変えることができます。全体として、センチメント分析は、ブランドイメージを向上させるための情報に基づいた意思決定を行うための情報を提供します。
会社の規模にもよるが、数百、あるいは数千に上るかもしれない。 数千 あなたのブランドに関するソーシャルメディア上の言及は、毎日たくさんあります。その中には、問い合わせや苦情、その他のネガティブなメッセージもあるかもしれません。
ソーシャルメディアとのエンゲージメントが欠如していたり、遅かったりすると、ロイヤルカスタマーを失い、その顧客生涯価値を失うことになりかねない。さらに悪いことに、ネガティブな口コミが広がり、他の人々があなたから購入することを躊躇するかもしれない。
このようなPR危機が発生した場合、センチメント分析ツールは危機が大きくなる前に対処するのに役立つ。
2014年、エクスペディア・カナダは"冬を脱出せよ：恐怖」クリスマス広告.その中で父親は、外の激しい吹雪だと思っていたものが、実は娘がヴァイオリンを練習しているときの金切り声だったことに恐怖を感じていた。
不愉快なほど大音量で、音程をはずした金切り声は、何度か放映されるうちに耐えられなくなった。この広告は世界ジュニアホッケー選手権の期間中にも流されたが、評判は芳しくなかった。
多くのカナダ人がソーシャルメディアに殺到した。 広告のひどいサウンドチョイスを批判するというコメントまでついている。最低のコマーシャルだ。このコマーシャルがうっとうしいので、エクスペディアを使うことはないだろう。"
エクスペディア・カナダはすぐに広告を中止し、2つの続編を発表することで否定的な感情に対応した。そのうちのひとつは、同じ父親がヴァイオリンを家から放り出すというものだった。もう1つの続編では、エクスペディアは、最初の広告についてコメントした実際のソーシャルメディア・ユーザーを招待し、バイオリンを粉々に打ち砕いた。
エクスペディア・カナダが示したように、センチメント分析によって、恥ずかしい災難やPR危機をマーケティングの機会に変えることができ、その結果、ブランドの認知度を高めることができる。
センチメント分析は、消費者の態度や意見を理解することが目的であるため、一般的に次のような分析方法と組み合わせて行われます。 市場調査.オピニオン・マイニングは、通常、調査結果の解釈と分析の段階で行われる。 マーケティング・リサーチのプロセス.
具体的には、市場調査員は、フォーカスグループやインタビューを通じて収集したデータセットから意見を掘り起こします。リサーチ参加者がなぜそのような発言をしたのかを深く掘り下げることで、彼らの正確な問題、ニーズ、欲求を発見することができます。
少数 データ転記 そして データ収集ソフトウェア Speakには、センチメント分析ツールが付属しています。Speakでは、トランスクリプションを大規模に作成し、テキストとセンチメント分析ツールでこれらの正確なデータセットを分析することができます。
スピークがどのようにワークフロープロセスを最適化し、リサーチROIを向上させることができるか、さらに詳しくお知りになりたい方は、以下のフォームにご登録ください。 7日間トライアル クレジットカードは必要ありません。
質的調査とは 市場調査 主観的な情報を得ることに焦点を当てた調査。量的調査とは異なり、質的データは、対象に対する意見、態度、認識など、定量化できないデータを収集する。
市場調査の主要な部分は、さらなる分析のためにインタビューからデータを書き起こすことである。主観的な意見に焦点を当てているため、回答はかなり長くなることがある。
中小企業の市場調査でも、何十もの定性データを分析することがあります。50人の参加者にインタビューし、各セッションが30分だったとすると、25時間の録音をレビューすることになります。
センチメント分析は、データセットを分析し、センチメントスコアを大規模に生成することで、そのプロセスをスピードアップします。Speakのインサイトダッシュボードは、あらゆる市場調査から流行のキーワードやトピックを生成し、注目すべき主要分野の概要を把握することもできる。
これにより、改善が必要と思われる重要な部分を素早く特定することができます。また、Speakのダッシュボードでは、より正確な分析を行うために、個々の文章の感想をレポートし、改善が必要と思われる特定の分野に焦点を絞ることができます。
ワードクラウドは、頻度と関連性に基づいて、テキスト中の最も重要な単語、トピック、フレーズをハイライトする優れた方法です。テキストデータからワードクラウドを生成して、より深い分析のための分かりやすい視覚的な内訳を作成します。お試しください フリーワードクラウドジェネレーター データから洞察を自動的に視覚化することができます。
堅牢なカスタマーサービスは、どんなビジネスにとっても不可欠である。ある調査によると ツイッター, ユーザーはブランドが1時間以内に返答することを期待している.営業時間外に問い合わせがあった場合は言うまでもないが、大量の顧客からの問い合わせに対応するには1時間は短い。
さらに ソーシャルメディアで苦情に答えると、顧客支持率は25%も増加する。.
顧客関係管理（CRM）ソフトウェアを使えば、顧客からの問い合わせに即座に対応することができます。センチメント分析APIと組み合わせることで、顧客とのやり取りを大規模に分析し、顧客が貴社の製品やサービスについてどのように感じているかを判断することができます。
センチメント分析はまた、貴社の製品やサービスにおける気付かなかった問題点にも光を当てます。アスペクトベースのセンチメント分析では、どの機能を改善または維持すべきかを特定できます。
全体として、製品はマーケティング・ミックスの最も重要な要素であり、センチメント分析は製品の品質をより高いレベルに引き上げるのに役立ちます。
アドビは、世界中のクリエイターに愛されているソフトウェア群である。Adobe XD（UI/UXデザイン）、Adobe Photoshop（グラフィックエディター）、Adobe Lightroom（フォトエディター）などがその代表的なツールだ。特にAdobe XDのTwitterでのカスタマーサービスは、以下のような印象的なものだ。 ツイッターはブログで彼らを称賛した。.
顧客からの問い合わせに積極的に対応することで、Adobe XD（および他のAdobeのTwitterアカウント）はTwitter上でクリエイターの緊密なコミュニティを作ることに成功している。
例えば、こうだ、 アドビXD のフォロワーは約12万人で、素晴らしい数だが、アドビの他のTwitterアカウントに比べるとまだ少ない、 ライトルーム (フォロワー180万人）と フォトショップ (フォロワー数320万人）。
アドビのカスタマーサービス用Twitterアカウント、 アドビケアこの場合は、自社に関連しそうなトピックについて、実際にツイッターを検索している、 フォトショップ.お気づきかもしれないが、顧客はアドビケアにタグを付けていない。
しかし、アドビケアは積極的なセンチメント分析とソーシャルリスニング・ソフトウェアによって、顧客からの問い合わせに驚くべきスピードで対応している。
センチメント分析は金融、特に投資家やデイトレーダーの間でも応用されている。投資家は頻繁に 市場心理 - 金融市場や企業に対する投資家の一般的な感情。
金融市場は変動が激しく、常に不意に変化するため、一攫千金を狙う初心者のデイトレーダーは破滅する。経験豊富な投資家なら トレーディング心理学 市場のセンチメント要因を分析し、収益性の高い取引を行う。
この変動に影響を与える2つの主な要因は、ニュースイベント（政治、新しい法律、業界関連、企業業績）とソーシャルメディアのコメントである。
センチメント分析ツールを活用することで、投資家は金融市場の一般的なセンチメントをリアルタイムで把握し、株価の変動を予測することができる。
例えば、ソーシャルメディアのインフルエンサーであるカイリー・ジェンナーがこのツイートを投稿した後、SNAPの株価は7%下落し、市場価値で13億TP4TPの損失となった。当時、カイリー・ジェンナーのフォロワー数は3,900万人だったので、たった1つのツイートが市場心理と株価にこれほど大きな影響を与えたのも不思議ではない。
センチメント分析ソフトは、センチメントの急落を即座に報告し、価格がさらに急落する前に株式を売却する十分な時間を投資家に提供する。
政治家や政府機関は、一般市民や有権者、さらには競合他社からの意見を収集するために、しばしばセンチメント分析を使用します。センチメント分析を使えば、何百万人もの市民から即座にペインポイントを抽出し、政治的支持のためにそれらに対処することができます。
バラク・オバマ大統領の2012年再選キャンペーンの一環として、「オバマ・フォー・アメリカ」はセンチメント分析ツールを活用した。 キャンペーンのウェブサイトから570万件のメッセージを採掘.このアルゴリズムは、次のような問い合わせから単語をタグ付けした。 ポーリング または 寄付金 あらかじめ与えられた語彙（与えられた単語にセンチメントを割り当てるリスト）に基づいている。
ASEAN（東南アジア諸国連合）の一員であるマレーシアは、2018年に第14回総選挙を実施した。与党はずっと右派と中道政党の主要連合であるバリサン・ナシオナルだった。
しかし、第14回総選挙でパカタン・ハラパン（中道左派政党連合）が奇跡的な勝利を収め、バリサン・ナシオナルを地滑り的に破った。マレーシアが他の政党によって統治されるのは61年ぶりのことであり、複雑な思いがあった。
複数の研究者 は、ナイーブ・ベイズ法（確率的手法）に基づき、新与党に対する市民の受容に関するセンチメント分析を行った。これらの研究者は、全体のセンチメントを計算する前に、1ヶ月間ツイートと関連するハッシュタグを抽出した。
パカタン・ハラパンに対する国民感情は、30%が肯定的、41%が中立的、29%が否定的であり、かろうじて肯定的であった。
新政権はすぐに仕事に取りかかり、就任100日後に再び国民感情を分析した。その後 48万7000人を対象にその結果、国民感情は「否定的よりも肯定的」であり、否定的な感情は交通と汚職に傾いていた。
このように、センチメント分析は、企業だけでなく、政府にとっても、人々のニーズによりよく応える機会を生み出します。センチメント分析なしでは、根本的な問題を無視し、収益、公的支援、または組織に関連するその他の指標を失う可能性があります。
センチメント分析ツールに関しては、3つのオプションがあります：自分で構築する、既製のソフトウェアを購入する、またはベンダーにカスタムビルドしてもらう。いずれにせよ、センチメント分析ツールを選択する前に自問すべきいくつかの質問があります。
まず第一に、 アルゴリズムはどの程度複雑であるべきか？ センチメント分析ソフトウェアにはさまざまな種類があり、それぞれ異なるテクニックを使ってテキストを分析する。より高度なツールは、皮肉、エモーティコン、その他の言語的ニュアンスをより正確に認識できますが、コストが高くなります。
次ページ トライアルはありますか？ センチメント分析をビジネスに導入する最善の方法は、実際に試してみることです。異なるセンチメント分析モデルは精度に差があり、特定のニーズに合わせてトレーニングされていない可能性があります。
また、自分自身に問いかけてみよう。 センチメント分析ツールがプロジェクトの範囲と予算に合うかどうか。 包括的なセンチメント分析ソフトウェアは、初期投資とメンテナンスコストが高くなります。ツイートや顧客フィードバックの分析であれ、ROIを最大化するためにビジネス目標に合ったソリューションを選択しましょう。
最後に 付加価値サービスはありますか？ 効果的なセンチメント分析ソフトウェアは、テキストデータをより総合的に分析するために、様々なテキスト分析ツールを組み合わせています。また センチメント分析API CRMやその他のシステムに統合することができます。 マーケティングソフト をスタックに入れる。
センチメント分析はこのように複雑なプロセスであるため、ほとんどのオプションは有料です。これらのツールは年間数百から数千の費用がかかるため、コミットする前にプラットフォームをテストできるよう、トライアルを含むプラットフォームもあります。
もちろん、大企業であればこれらのコストはごくわずかです。しかし、起業したばかりであったり、単にセンチメント分析ツールの機能を試してみたいだけの場合はどうでしょうか？
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センチメント分析エンジンには、多くの既成のものがある。 話す通常、SaaS（Software as a Service）の形で提供されています。）一方、オープンソースのライブラリや以下のチュートリアルに従うことで、独自のセンチメント分析ソリューションを構築することもできます。
センチメント分析ツールを購入するか構築するかの決定には、主に以下が含まれます。 コスト、専門知識、時間.
センチメント分析ソリューションを購入することで、時間を節約し、コンピュータサイエンスの知識を必要としません。これらの事前訓練されたモデルは、通常、Twitter、Slack、Trello、その他のZapier統合などの人気のあるサードパーティアプリとの統合が付属しています。また、これらのセンチメント分析エンジンのメンテナンスは、ベンダーが行ってくれるため必要ありません。
一方、独自のセンチメント分析モデルを構築することで、ニーズに応じてカスタマイズすることができます。時間とコミットメントがあれば、オンラインリソースで独学し、センチメント分析モデルをゼロから構築することができます。
独自のセンチメント分析ソリューションを構築したい場合や、このトピックについてもっと知りたい場合に役立つリソースやチュートリアルを以下にご紹介します。
長所
安い ✅ 安い
時間と労力の節約
APIとZapierの統合 ✅ APIとZapierの統合が可能
データサイエンスやコーディングの知識は必要ありません。
短所
❌ あなたの特定のニーズには適さないかもしれない。
長所
✅ お客様のプロジェクト範囲と目標に合わせたカスタマイズ
簡単なセンチメント分析モデルなら自分でできる
短所
❌ エンジンの組み立てとトレーニングに時間がかかる
❌ 先行投資とメンテナンス費用がかかる
センチメント分析は、あるテーマについて人々がどのように感じているかを概観することができる。しかし、それは完璧ではなく、いくつかの制限があります。センチメント分析の主な限界は以下の通りである：
センチメント分析における極性という用語は、単語や文章が肯定的、否定的、または中立的である度合いを指す。極性のある単語をポジティブまたはネガティブのいずれかに分類するのは簡単です。例えば 良い は肯定的な感情を示す。 悪い は否定的な感情を示す。
しかし、ある単語や文章がどの程度ポジティブであるべきかを決めるときに問題が生じる。例えば、"食事は最低だった"と"食事は非常にまずかった。"どちらも明らかに否定的なセンチメントを示していますが、特定のセンチメントスコアを付けることは、分析モデルと人間のアノテーターの主観によります。
全体的に、センチメントは主観的なものであるため、同じ文章でも人によってセンチメントスコアが異なる場合があります。
人は文脈の中で意見を述べるものであり、その文脈を取り除くと言葉の意味が変わってしまう。このような文脈には、類義語の使用、皮肉や皮肉を込めたコメント、ミーム、さらには顔文字などがある。
例えば、"なぜ今だけ？😠😠" は明らかに否定的な感情を示している。しかし、もしこのコメントが、例えば、別のメッセージ"あのクズはもっと早く自業自得になるべきだったんだ。.
そのフォローアップ・メッセージは、より多くの文脈を提供し、以前の文章を完全に変えている。突然、遅延に対する否定的な不満ではなく、誰かがついに自分の行為に対して罰を受けることを祝福しているのだ。
多くのセンチメント分析モデルは、所定のリストに基づいて特定の単語にセンチメントスコアを割り当てることで機能します。しかし、文章にセンチメントの単語が含まれていないからといって、センチメントが表現されていないとは限りません。
例えば、"Redmiの担当者は、実際のスマートフォンが欲しければ、アンドロイドではなくiPhoneを買うべきだと言った。 は極性のある単語を含んでおらず、中立のセンチメントスコアを生成する可能性があります。しかし、この文章は明らかにアンドロイド携帯に対する否定的な感情を示している。
皮肉、文脈、その他の感情分析の課題を正しく識別するために、機械学習感情分析モデルを訓練する必要があります。訓練には、人間が行うのと同じように、エンジンに大量のテキスト文書を与えて改善し、学習させることが含まれる。
欠点は、このアルゴリズムが人間レベルの精度を達成するためには、長い時間と多くのフィードを必要とすることである。また、機械に供給されるデータセットに誤りや不正確さがあれば、機械は悪い癖を学習し、結果として不正確なセンチメントスコアを生成することになる。
文化にはそれぞれの方言や副方言があり、それぞれ微妙に異なる意味を持つ似たような言葉が含まれている。このようなニュアンスを理解せずにセンチメントを読み解くと、不正確な分析になってしまう。
例えば、"行きたいか？「米国で言われれば挑発になるが、他国で聞かれれば旅行に関する無邪気な質問になる。
2021年だけだ、 メリアム・ウェブスター は520以上の単語を英語辞書に追加した。これらの単語の多く（例えば、FTW、TBH、amirite）は、オンライン文化に由来する。他の単語は定義が調整された。
例えば、"ブレイクスルー"は、突然の発見（ポジティブな感情）を意味することもあれば、完全にワクチンを接種した人がウイルスに感染した（ネガティブな感情）を意味することもある。
古来より、科学者や学者は常に言語学に魅了されてきた。言語学を理解するための彼らの熱心な研究のおかげで なぜ 人が何かを発言することで、科学と消費者行動は多くの進歩を遂げてきた。
世界は今 第四次産業革命 AI、ビッグデータ、機械学習が優先されるようになる。この急速に進歩する機械技術は、医療、法律、マーケティングなどあらゆる業界に影響を与えるだろう。
しかもだ、 音声テキスト グーグルやアマゾンが率先して利用するようになり、ますます一般的になりつつある。実際、ある調査では次のように予測されている。 スマートフォンユーザーの半数が音声検索技術を利用するようになる.
スピーチや文章は、どんな組織にとっても重要なデータである。具体的には 趣旨 話し言葉や書き言葉の背後にあるものは、組織の存続にとってますます重要になってきている。
このように、組織が顧客に関するより深い洞察を得て、顧客のニーズを満たすより良い製品を開発しようと躍起になるにつれて、センチメント分析ツールの需要が増加するでしょう。問題は、あなたのビジネスでもセンチメント分析を活用するか、競合他社に取り残されるかです。
センチメント分析はよく研究されたトピックであり、多くの学術論文、書籍、オンラインリソースがあります。以下に、独自のセンチメント分析モデルを構築したい場合、または単にもっと学びたい場合に役立つリソースを集めました。
センチメント分析モデルの開発には、NLPや機械学習で最も一般的なプログラミング言語であるPython、Javascript、Rを使用します。どの言語が優れているかについては現在も議論が続いていますが の使用を推奨する。 初心者ならPython。
Pythonが30年以上前に開発されて以来、コーディングコミュニティは、あらゆるスキルレベルに対応するライブラリ、ドキュメント、ガイド、ビデオチュートリアルの膨大なコレクションを蓄積してきました。このPythonリソースの豊富なコレクションは、精度の高いアルゴリズムを構築するための開発プロセスをスピードアップし、必要なコストと全体的な労力を削減します。
とはいえ、プログラマーにはそれぞれ好みがあるので、Python、Javascript、Rを使ってセンチメント分析モデルを構築するためのチュートリアルを以下にまとめました。
プログラミングの経験がある方には、次のようなものもあります。 Speak APIに関する豊富なドキュメントテキストエディタにコピー・ペーストできるコード行付き。センチメントの分析だけでなく、Speak Aiを統合して音声をテキストに変換することもできます。 ブラウザに埋め込む.
Pycharmを使用したPython NLTK - NLTKは、最も人気のあるPythonライブラリの1つで、広範囲に及ぶ ウィキ コース、プロジェクト、FAQなどがあります。このビデオチュートリアルでは、プログラミングテキストエディタであるPycharmを使用した詳細なステップバイステップの例を提供します。
Google Colabを使ったPython NLTK - このビデオチュートリアルでは、Google Colabを使ってナイーブベイズのセンチメント分析アルゴリズムを作成する方法を学ぶ。Googleによるこのプラットフォームは、誰でもブラウザ上でコードを書くことができる。
Google Colabを使ったTwitterセンチメント分析 - このチュートリアルでは、ツイートから意見を抽出するためのセンチメント分析モデルの作成方法を紹介します。
TensorflowとGoogle Colabによるセンチメント分析 - このビデオチュートリアルでは、センチメント分析モデルをゼロから構築するための詳細なステップバイステップのガイドを提供します。使用するPythonライブラリは テンソルフロー機械学習やディープラーニングのフレームワークでよく使われるライブラリである。
Node.jsでセンチメント分析アプリを構築する - このチュートリアルは、開発プロセスを容易にするためのコピーペースト可能なコードを提供する、わかりやすいステップバイステップのガイドです。
KaggleによるRでセンチメント分析を構築する方法 - Kaggleはデータサイエンティストのオンラインコミュニティで、関連するデータセット、コンペティション、コース、活発なフォーラムがあります。
感情分析マシンは、辞書（単語とそれに関連する感情のリスト）を与えて学習する。このリストは手作業でコーディングする必要があり、言語内の膨大な量の単語を考慮すると、コンパイルには長い時間がかかる。
ありがたいことだ、 Kaggleには、一般に利用可能なセンチメント辞書があります。 で 81ヶ国語。 Kaggleはプログラマーのためのコミュニティで、コーディング、NLP、機械学習に役立つリソースがたくさんあります。
私たちは、ぜひとも彼らのレッスンを受けることをお勧めする。 コース 修了証は履歴書に記載することができます。Kaggleは、Python、機械学習、SQL、NLP、機械学習、ゲームAIに関するあらゆるスキルレベルのコースを提供しています。
Kaggleはまた、992以上の一般公開されている。 感情分析データセット.これらのデータセットは、ツイッター、アマゾンのレビュー、金融ニュースなど、幅広いセンチメント分析のトピックに及んでいる。
全体的に カグル は、特に初心者の方にはコーディング教材を提供する場所です。データサイエンスに精通していれば、最大$150,000の賞金が出るコーディングコンテストに参加することもできる。
上記の辞書の他に、データサイエンス・コミュニティは一般的に以下の辞書を使用している。 バーダー, テキストブロブそして センティワードネット 辞書です。これらの辞書は次のサイトから無料でダウンロードできます。 ギットハブこれは、開発者が共同でソフトウェアを構築するための一般的なプラットフォームである。
ヴァーダー VADER（Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning）は、ソーシャルメディアのメッセージ感情に特化したルールベースの辞書である。データサイエンティストはVADERが大好きだ。 人間の評価者よりも正確.
TextBlob： テキストブロブ は、テキストデータを処理するためのPython（2および3）ライブラリで、タグ付け、名詞句抽出、分類、翻訳などの一般的なNLPタスクを実行するためのAPIが付属しています。
SentiWordNet： SentiWordNetは、次のような語彙リソースである。 ワードネット英単語の意味関係の膨大なデータベース。これらの単語は意味関係（類義語、 ハイポニム, メロニム)の前に、センチメントを示す数値スコアが割り当てられる。
センチメント分析と自然言語処理の分野にさらに飛び込みたい方は、まず"センチメント分析：意見、感情、感情のマイニング" by ビン・リュー
ビング・リウは著名なコンピューターサイエンス教授で、センチメント分析、自然言語処理、機械学習、データマイニングに関する学術論文を定期的に発表している。
この分野のオピニオンリーダーとして、その幅広い知識と技術的なNLPのトピックをわかりやすく説明する能力で、データサイエンティストから高く評価されている。
センチメント分析に進む前に、自然言語処理の基礎を確立することを強くお勧めします。センチメント分析は自然言語処理のサブセットであるため、両方とも手を取り合って学ぶ必要があります。
これは 無料オンラインコース 自然言語処理の概要を学び、修了すると修了証が授与される。4つのモジュールがあり、それぞれ、ツイートの感情分析を実行するためのニューラルネットワークのトレーニングを含む、自然言語処理モデルを作成する実践的な演習が含まれています。
こちらもおすすめ 機械学習コース このコースでは、PythonとRという最も一般的なプログラミング言語を使って機械学習アルゴリズムを作成する方法を学びます。このコースでは、最も一般的なプログラミング言語であるPythonとRを使って機械学習アルゴリズムを作成する方法を学びます。
このコースは非常に手頃な価格で、44時間の講義が含まれており、大変なように思えるかもしれないが、機械学習を一口大のパーツに分解した、よく構成されたコースである。
ご予算に問題がなければ、このオンライン・プログラムに参加されることをお勧めします。 ディープラーニングによる自然言語処理 コースをスタンフォード・オンラインで受講する。授業料は$1,595で、10週間のプログラムで週10～14時間の受講が必要です。修了時には認定証が発行され、履歴書に記載することができる。
オンラインコースが苦手な方は YouTubeビデオシリーズ スタンフォード大学のコンピューターサイエンスと言語学の教授であるダン・ジュラフスキーとクリストファー・マニングによる自然言語処理に関するもの。
センチメント分析とは、自然言語処理（NLP）技術を用いてテキストデータからセンチメント（好意、感情、気持ち）を抽出するプロセスである。機械学習とNLP技術の急速な進歩に伴い、大企業も中小企業もセンチメント分析を活用し、市場での地位を確立しつつあります。
センチメント分析とオピニオン・マイニングには多くの応用例がある。組織は、市場調査、顧客サービス、金融市場、政治、ソーシャルメディア市場などでセンチメント分析を使用することができます。
センチメント分析は完璧ではないが、それでも大規模なオンライン・テキスト・データの分析には非常に効果的である。しかし、センチメント分析モデルは、信頼性が高いとは言えないまでも、すでに人間の評価者と同等の精度を持っている。
センチメント分析モデルが、大量のテキストから意見をマイニングする際に、事実上100%の精度を達成するのは時間の問題です。これは、作業プロセスを最適化し、チームが顧客をより深く理解できるようにすることが証明されている技術です。
もっと詳しくお知りになりたい方は、以下をお試しください。 7日間トライアル クレジットカード不要 私たちと話す 当社のセンチメント分析ソリューションがお客様の組織を次のレベルに引き上げる方法についてご相談ください。
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録音をテキストに書き起こす方法 弊社のコード不要の書き起こしツールを使えば、わずか2ステップで録音をテキストに変換できます。検索
YouTubeの動画を書き起こす方法 YouTubeの動画をmp4に変換する必要はありません。URLをSpeakにアップロードするだけです。
2分で音声やビデオをテキストに書き起こす方法（2022年版） Speak Aiで音声やビデオをテキストに書き起こす方法を学ぶ
テキストアナリティクス完全ガイド（2022年） テキストアナリティクス（またはテキストマイニング）とは、自然言語処理技術を使用して、チャンクから重要な洞察を抽出することを指す。
自然言語処理とは何か：決定版ガイド 自然言語処理とは、コンピュータが人間の言語をどのように正確に理解できるかを研究する大きな分野である。
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