Analiza nastrojów polega na wyodrębnianiu emocji i uczuć z danego tekstu. Pozwala to organizacjom zrozumieć podstawowe znaczenia kryjące się za wiadomością, które mogą być dość dobrze ukryte. Ale jak dokładnie działa analiza sentymentu i czy Twoja firma powinna z niej korzystać?
Zanim zagłębimy się w to, jak działa analiza nastrojów, przyjrzyjmy się, jak potężna może być analiza nastrojów, gdy jest wykorzystywana we właściwy sposób.
Wszyscy pamiętamy kampanię Nike Colina Kaepernicka, prawda? Tę, która wywołała kłótnie podczas Święta Dziękczynienia i prawdopodobnie była odpowiedzialna za wiele zerwanych przyjaźni?
Jeśli nie, oto krótkie podsumowanie.
W 2018 roku Nike wprowadziło kampanię marketingową z udziałem Colina Kaepernicka, kontrowersyjnej dla niektórych postaci, która wywołała ogólnokrajową burzę w mediach społecznościowych.
W ciągu 12 miesięcy przed ogłoszeniem przez Nike reklamy Kaepernicka, Nike ma średnio pozytywny sentyment netto na poziomie 26,7% w mediach społecznościowych. Jednak nastroje netto Nike spadły do -4.7% po ogłoszeniu.
Gdybyś był szefem marketingu Nike, natychmiast wycofałbyś się z kampanii, prawda? Dlaczego więc tego nie zrobili?
Pomimo pozornie negatywnego odbioru na poziomie powierzchni, Nike zgłosiło wzrost sprzedaży o 31% i eksplozja w wzmianki o marce przez 2,677%.
Firma Nike wykorzystała analizę nastrojów, aby zdać sobie sprawę, że pod falą negatywnych nastrojów kryją się niezgłoszone pozytywne nastroje ze strony docelowych klientów - konsumentów, którzy są dla nich ważni. Nike zaakceptowało ryzyko, kontynuowało reklamę, a wyniki mówiły same za siebie.
Analiza sentymentu, znana również jako eksploracja opinii, odnosi się do ekstrakcji emocji (szczęśliwy, zły), intencji (zapytanie, skarga, opinia itp.) oraz pozytywności (negatywna, neutralna, pozytywna) z tekstu.
Typowe zastosowania analizy sentymentu obejmują zarządzanie reputacją, monitorowanie mediów społecznościowych, badania rynku i analizę opinii klientów. Analiza nastrojów jest również podzbiorem przetwarzania języka naturalnego (NLP) - przy użyciu sztucznej inteligencji i komputerów do badania lingwistyki.
Terminy analiza sentymentu, analiza tekstu i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) są często używane razem. Chociaż wszystkie te terminy są powiązane z nauką o danych i mogą mieć te same praktyczne zastosowania, nie oznaczają tego samego.
Analiza nastrojów: Jak wspomniano, analiza sentymentu odnosi się do przypisywania wyników sentymentu (pozytywnych, negatywnych lub neutralnych) do tekstów za pomocą algorytmów maszynowych. Analiza sentymentu jest również znana jako eksploracja opinii.
Analiza tekstu: Znana również jako eksploracja tekstu, analiza tekstu odnosi się do analizy nieustrukturyzowanych danych i wydobywania z nich informacji, takich jak generowanie chmur słów. Analiza tekstu zwykle towarzyszy analizie nastrojów ze względu na jej podobny charakter.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Przetwarzanie języka naturalnego to dziedzina informatyki zajmująca się wykorzystaniem komputerów do analizy ludzkiego języka. O przetwarzaniu języka naturalnego można myśleć jako o podzbiorze analizy sentymentu i analizy tekstu.
Istnieje pięć głównych typów analizy nastrojów, z których każdy koncentruje się na innych aspektach zbioru danych:
Wykrywanie emocji ma na celu rozpoznawanie emocji za pomocą słów w danym tekście, takich jak radość, rozczarowanie, złość i strach.
Istnieje kilka sposobów wykrywania emocji w tekście. Najpopularniejszym z nich jest identyfikowanie słów kluczowych i przypisywanie im emocji na podstawie leksykonu (listy słów i powiązanych z nimi uczuć).
Analiza nastrojów oparta na aspektach (ABSA), znana również jako analiza nastrojów oparta na cechach, to proces rozpoznawania wcześniej określonych aspektów i powiązanych z nimi nastrojów w zbiorze danych.
Aspekty te różnią się w zależności od organizacji, przy czym najczęściej są to cena, opakowanie, projekt, UX i obsługa klienta.
ABSA jest najczęściej wykorzystywana w recenzjach produktów i usług w celu określenia, które funkcje najbardziej podobały się klientom, a które nie. Następnie organizacje mogą skupić się na konkretnych obszarach swoich produktów i usług, które wymagają poprawy.
Drobnoziarnista analiza sentymentu dzieli zdania na części i wyodrębnia sentyment z tych poszczególnych części. Sentyment jest następnie kategoryzowany do jednej z pięciu kategorii polaryzacji: bardzo pozytywny, pozytywny, neutralny, negatywny, bardzo negatywny.
Precyzja biegunowości ma zasadnicze znaczenie w interpretacji skali ocen opinii klientów. Na przykład w skali ocen od 1 do 5 gwiazdek, 1 oznacza ocenę bardzo negatywną, podczas gdy 5 oznacza ocenę bardzo pozytywną. W skali ocen od 1 do 10, 1-2 byłoby bardzo negatywne, podczas gdy 9-10 jest bardzo pozytywne.
Gruboziarnista analiza sentymentu jest podobna do drobnoziarnistej analizy sentymentu. Jednak gruboziarnista analiza sentymentu różni się tym, że wyodrębnia sentyment z ogólnych dokumentów lub zdań, zamiast dzielić zdania na różne części.
Gruboziarnista analiza sentymentu klasyfikuje sentyment tylko do trzech kategorii polaryzacji: pozytywnej, neutralnej i negatywnej.
Wielojęzyczna analiza nastrojów pozwala na zbieranie danych z tekstów nieanglojęzycznych bez konieczności ich tłumaczenia. Poleganie na tłumaczeniach w analizach wielojęzycznych może być wygodne, ale jest zawodne, ponieważ niuanse językowe, takie jak semantyka i leksykony, mogą zostać pomieszane.
Łatwo o tym zapomnieć, ale tylko 17% światowej populacji mówi po angielskuoraz Język angielski reprezentuje tylko 25,9% użytkowników Internetu. Wielojęzyczna analiza nastrojów pozwala wykorzystać tę brakującą większość i zmaksymalizować wartość dla firmy.
Zamiast identyfikować sentyment, analiza intencji bada wskazówki tekstowe pod kątem zamiar i klasyfikuje je według wcześniej określonych tagów. Tagi te w dużym stopniu zależą od potrzeb biznesowych i nie są uniwersalne.
Na przykład, klasyfikatory intencji dla wiadomości w mediach społecznościowych można podzielić na sugestia, zapytanie, skarga, informacja zwrotna, oraz marketing. Podczas gdy bardziej odpowiednie tagi do analizy opinii klientów obejmują zainteresowany, bezinteresowny, subskrybowaćoraz wypisać się.
Analiza sentymentu wykorzystuje połączenie technik przetwarzania języka naturalnego (NLP), statystyki i metod uczenia maszynowego w celu automatycznego określenia sentymentu w tekście i jego polaryzacji.
Najpopularniejsze modele analizy nastrojów obejmują modele oparte na regułach, uczenie maszynowe i hybrydowe.
W podejściu opartym na regułach algorytm przypisuje i oblicza wynik sentymentalny tekstu na podstawie stworzonego przez człowieka zestawu reguł lub leksykonów (lista słów i powiązanych z nimi emocji).
Lista zawiera już odpowiednie wyniki sentymentalne dla obu negatywnych (okropny, straszny, zły) i dodatni (dobry, niesamowity, zachwycający) słów. Następnie algorytm identyfikuje spolaryzowane słowa i sumuje ogólny sentyment, zwykle w skali od -1 do +1.
Dobry model analizy sentymentu wykorzystujący podejście oparte na leksykonie powinien uwzględniać wpływ każdego podtekstu na postrzeganą intensywność w tekście na poziomie zdania. Istnieje 5 czynników, które mogą wpływać na polaryzację zdania:
Interpunkcjaa mianowicie wykrzyknik (!), zwiększa intensywność bez zmiany orientacji semantycznej.
KapitalizacjaW szczególności użycie ALL-CAPS do podkreślenia słowa związanego z sentymentem w obecności innych słów nieakapitowanych zwiększa intensywność sentymentu bez wpływu na orientację semantyczną.
Modyfikatory stopnia (zwane również intensyfikatorami, słowami wzmacniającymi lub przysłówkami stopnia) wpływają na intensywność sentymentu poprzez zwiększenie lub zmniejszenie intensywności. Na przykład: "Pogoda jest wyjątkowo gorąca".
Zmiana biegunowości spowodowana koniunkcjąKontrastowy spójnik "ale" sygnalizuje zmianę polaryzacji sentymentu, przy czym sentyment tekstu następującego po spójniku jest dominujący. Na przykład: "Pogoda jest gorąca, ale znośna." ma mieszany sentyment, z drugą połową dyktującą ogólną ocenę.
Przechwytywanie negacji polaryzacji Badając ciągłą sekwencję 3 elementów poprzedzających cechę leksykalną zawierającą zdanie, wychwytujemy prawie 90% przypadków, w których negacja odwraca biegunowość tekstu. Na przykład, zanegowane zdanie brzmiałoby: "Pogoda tak naprawdę nie jest taka gorąca".
Początkowa inwestycja ludzkiego wysiłku: Zbudowanie od podstaw silnika analizy sentymentu opartego na regułach może być żmudne. W języku angielskim występują tysiące słów, nie wspominając już o tworzeniu leksykonów dla wielojęzycznych silników analizy sentymentu.
Subiektywność w uzgadnianiu polaryzacji: Nieporozumienia co do wartości słowa mogą również wpływać na ostateczne wyniki. Na przykład, jeśli inny badacz przypisuje ten sam wynik sentymentalny do okropny tak jak złyJaki powinien być ogólny wynik sentymentu?
Nie można wykryć kontekstu: Podejście oparte na regułach może nie wykrywać sarkazmu i kontekstu. Na przykład, "TO Jack jest liderem zespołu? Jestem pewien, że wykona świetną robotę i niczego nie spieprzy 😂😂 " może dać pozytywny wynik sentymentu, mimo że jest sarkastyczną, negatywną obelgą.
W podejściu opartym na uczeniu maszynowym, silnik analizy sentymentu jest szkolony do automatycznego klasyfikowania danych tekstowych za pomocą poprawnych tagów. Szkolenie (nadzorowane i nienadzorowane uczenie maszynowe) odbywa się zwykle poprzez podawanie silnikowi ton wstępnie oznaczonych danych tekstowych.
Dzięki ciągłemu podawaniu przykładów oznaczonych wcześniej tagami, maszyna może następnie uczyć się lingwistyki tak, jak zrobiłby to człowiek i dokładnie przewidywać tagi przyszłych zestawów danych (np, ta piosenka była świetna lol -> pozytywny)
Inwestycja czasu i zasobów: Szkolenie algorytmu uczenia maszynowego w celu osiągnięcia zadowalającego poziomu dokładności może zająć dużo czasu. Uzyskanie wystarczających zestawów danych do zasilania silnika może być również kosztowne.
Podatność na błędy: Systemy uczenia maszynowego mogą być również niedokładne, na przykład gdy są zasilane stronniczymi lub niedokładnymi zestawami danych.
Podejście hybrydowe łączy zarówno uczenie maszynowe, jak i analizę sentymentu opartą na regułach, aby uzyskać dokładniejsze wyniki. Modele wykorzystujące podejście hybrydowe wiążą się jednak z największymi początkowymi kosztami kapitałowymi i konserwacyjnymi.
Od czasu pojawienia się Internetu w latach 90-tych, platformy konsumenckie i społecznościowe ewoluowały i stawały się coraz bardziej splecione z naszym codziennym życiem. Jako że Oczekuje się, że do 2023 r. liczba użytkowników Internetu wzrośnie do 5,3 mld. (6% CAGR), nie można przeoczyć ogromnej wartości danych online.
Firmy nie mogą również ignorować wpływu mediów społecznościowych na decyzje zakupowe konsumentów. Według GlobalWebIndex54% osób posiadających konta w mediach społecznościowych wykorzystuje je do wyszukiwania produktów.
Co więcej, użytkownicy mediów społecznościowych i liderzy opinii wyrażają opinie na temat marek, polityki i praw człowieka. Treści generowane przez użytkowników mają duży wpływ na zachowania konsumentów, ponieważ klienci polegają na ustnych przekazach bardziej niż na przekazach reklamowych.
Dzięki analizie sentymentu firmy mogą przestać biernie reagować na opinię publiczną i podjąć proaktywne kroki w kształtowaniu ogólnego sentymentu do swojej marki. Analiza nastrojów pozwala firmom dowiedzieć się co konsumenci mówią, a także znaczenie za tymi wiadomościami.
Narzędzia do analizy nastrojów pozwalają analizować tysiące, jeśli nie miliony tekstów online za pomocą jednego kliknięcia. Zamiast badać pojedyncze tweety lub posty na Facebooku, właściciele firm mogą uzyskać natychmiastowy przegląd tego, co konsumenci myślą o ich marce.
Co więcej, analiza nastrojów jest zautomatyzowana, co pozwala zaoszczędzić koszty pracy i czas poświęcony na gromadzenie danych.
Analiza nastrojów wykracza poza co opinie klientów, zapewniają wgląd w dlaczego klienci mają takie opinie. Badając opinie pod kątem ich intencji i polaryzacji, firmy mogą zidentyfikować obszary wymagające poprawy, z których być może nigdy nie zdawały sobie sprawy.
Analiza nastrojów umożliwia również podejmowanie decyzji opartych na danych w celu podejmowania bardziej świadomych decyzji. Bez wiarygodnych danych, na których można oprzeć swoje decyzje, można strzelać w ciemno i ostatecznie tracić czas i pieniądze.
Analiza nastrojów zapewnia wiele możliwości dla marketingu w czasie rzeczywistym - komunikaty marketingowe tworzone spontanicznie. Ponieważ dane są przekazywane w czasie rzeczywistym, analiza nastrojów pozwala wykorzystać trendy, a nawet zarządzać kryzysami PR, zanim przerodzą się one w poważny problem.
Analiza sentymentu może również analizować ogromne ilości nieustrukturyzowanych danych na dużą skalę - na przykład komentarze, wiadomości, obrazy, a nawet filmy. Możesz nawet zintegrować niektóre interfejsy API analizy sentymentu z oprogramowaniem do zarządzania relacjami z klientami (CRM), aby wydobywać opinie z opinii klientów w czasie rzeczywistym.
Analiza nastrojów polega w istocie na ustaleniu, co ludzie sądzą na dany temat. Technologia ta ma zastosowanie w korporacjach, organizacjach pozarządowych, partiach politycznych, a nawet krajach. W końcu zrozumienie wewnętrznych odczuć ludzi pozwala badaczom lepiej zrozumieć ich potrzeby.
Social listening odnosi się do monitorowania wzmianek w mediach społecznościowych na temat marki lub tematu związanego z firmą. Zamiast gromadzić ogromne ilości postów w mediach społecznościowych, które wspominają o Twojej firmie, analiza nastrojów idzie o krok dalej i podkreśla dlaczego wygłosili te komentarze.
Możesz także przeprowadzić badanie opinii na temat swoich konkurentów i dowiedzieć się, co ludzie myślą o ich marce oraz jej produktach i usługach. Co więcej, wszystkie te analizy odbywają się w czasie rzeczywistym, co pozwala na prowadzenie bardziej zwinnych strategii marketingowych.
Można zintegrować API analizy sentymentu z Twitterem, aby wydobywać opinie na określony temat. W tym badaniu przeprowadzonym przez Abdur Rasool i in. przeprowadzono analizę sentymentu uczenia maszynowego na Adidas i Nike, wydobywając teksty z Twittera. Ich ogólny wynik sentymentu został obliczony za pomocą technik uczenia maszynowego przed porównaniem.
Wyniki pokazały, że Nike i Adidas miały podobny rozkład sentymentu - ogólny pozytywny sentyment z większością neutralną. Jednak Adidas miał nieco wyższy pozytywny sentyment niż Nike (27,2% vs. 24,5%). Może to być dobry lub zły znak, w zależności od tego, dla której firmy pracujesz.
W zależności od narzędzia do analizy sentymentu można wskazać użytkowników o neutralnych i negatywnych odczuciach, aby przekształcić ich w pozytywnych ambasadorów marki. Ogólnie rzecz biorąc, analiza nastrojów dostarcza informacji umożliwiających podejmowanie świadomych decyzji w celu poprawy wizerunku marki.
W zależności od wielkości firmy, mogą istnieć setki lub nawet tysiące wzmianek w mediach społecznościowych dotyczących Twojej marki każdego dnia. Niektóre z nich mogą być zapytaniami, skargami lub innymi negatywnymi wiadomościami.
Brak lub powolne zaangażowanie w mediach społecznościowych może skutkować utratą lojalnych klientów i ich wartości życiowej. Co gorsza, mogą oni rozpowszechniać negatywne opinie i zniechęcać inne osoby do dokonywania zakupów.
Jeśli pojawi się taki kryzys PR, narzędzia do analizy nastrojów pomogą ci nim zarządzać, zanim stanie się zbyt duży.
W 2014 r. Expedia Canada uruchomiła usługę "Reklama świąteczna "Escape Winter: Strach" reklama świąteczna. W tym filmie ojciec był przerażony tym, co uważał za gwałtowną burzę śnieżną na zewnątrz, ale w rzeczywistości był to piskliwy dźwięk jego córki ćwiczącej na skrzypcach.
Irytująco głośne i nieklawe piski stały się nie do zniesienia po kilku emisjach. Reklama była nawet odtwarzana podczas Mistrzostw Świata Juniorów w Hokeju, co nie zostało dobrze przyjęte.
Wielu Kanadyjczyków gromadziło się w mediach społecznościowych, aby krytykować okropny wybór dźwięku w reklamie, z komentarzami posuwającymi się nawet do stwierdzenia "Najgorsza reklama, jest takoooooooooooooooooooodtwarzana, że staje się irytująca i prawdopodobnie nie skorzystam z expedii tylko dlatego, że ta reklama jest tak cholernie irytująca."
Expedia Canada natychmiast zareagowała na negatywne nastroje, wstrzymując reklamę i wypuszczając dwie kontynuacje. W jednej z nich ten sam ojciec wyrzuca skrzypce z domu. W drugim sequelu Expedia zaprosiła prawdziwego użytkownika mediów społecznościowych, który skomentował pierwszą reklamę, do rozbicia skrzypiec na kawałki.
Jak pokazuje Expedia Canada, analiza nastrojów pozwala przekształcić żenujące wpadki lub kryzysy PR w możliwości marketingowe, a w rezultacie zwiększyć świadomość marki.
Ponieważ analiza nastrojów ma na celu zrozumienie postaw i opinii konsumentów, często łączy się ją z badania rynku. Eksploracja opinii odbywa się zazwyczaj na etapie interpretacji i analizy. proces badań marketingowych.
Mówiąc dokładniej, badacze rynku wydobywają opinie z zestawów danych zebranych za pośrednictwem grup fokusowych i wywiadów. Wnikając głębiej w to, dlaczego uczestnicy badania powiedzieli to, co powiedzieli, można odkryć ich dokładne problemy, potrzeby i pragnienia.
Niewiele transkrypcja danych oraz oprogramowanie do gromadzenia danych są dostarczane z narzędziami do analizy nastrojów i jest to jeden ze sposobów, w jaki się wyróżniamy. Dzięki Speak możesz tworzyć transkrypcje na dużą skalę i analizować te precyzyjne zestawy danych za pomocą narzędzi do analizy tekstu i nastrojów - wszystko w jednej scentralizowanej bazie danych mediów.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak Speak może zoptymalizować procesy przepływu pracy i zwiększyć zwrot z inwestycji w badania, zarejestruj się na nasz 7-dniowy okres próbny bez konieczności posiadania karty kredytowej.
Badania jakościowe to rodzaj badania rynku które koncentrują się na uzyskiwaniu subiektywnych informacji. W przeciwieństwie do badań ilościowych, dane jakościowe gromadzą dane niekwantyfikowalne, takie jak opinie, postawy i postrzeganie tematu.
Główną częścią każdego badania rynku jest transkrypcja danych z wywiadów do dalszych analiz. Ponieważ nacisk kładziony jest na subiektywne opinie, udzielane odpowiedzi mogą być dość długie.
Nawet badania rynku dla małych firm mogą obejmować analizę dziesiątek zestawów danych jakościowych. Zakładając, że przeprowadziłeś wywiady z 50 uczestnikami, a każda sesja trwała 30 minut, masz do przejrzenia 25 godzin nagrań.
Analiza nastrojów przyspiesza ten proces, analizując zestawy danych i generując wyniki nastrojów na dużą skalę. Pulpit nawigacyjny Speak generuje również dominujące słowa kluczowe i tematy z dowolnego badania rynku, aby uzyskać przegląd kluczowych obszarów, na które należy zwrócić uwagę.
Pozwala to szybko zidentyfikować kluczowe obszary, które mogą wymagać poprawy. Aby uzyskać bardziej precyzyjne analizy, pulpit nawigacyjny Speak raportuje również nastroje poszczególnych zdań, umożliwiając skupienie się na konkretnych obszarach, które mogą wymagać poprawy.
Chmury słów to świetny sposób na wyróżnienie najważniejszych słów, tematów i fraz we fragmencie tekstu w oparciu o częstotliwość i znaczenie. Wygeneruj chmury słów z danych tekstowych, aby stworzyć łatwy do zrozumienia wizualny podział do głębszej analizy. Wypróbuj naszą aplikację darmowy generator chmury słów już dziś, aby automatycznie wizualizować wgląd w dane.
Solidna obsługa klienta jest niezbędna dla każdej firmy. Według badania przeprowadzonego przez Twitter, użytkowników oczekuje od marek odpowiedzi w ciągu godziny. Jedna godzina to krótki czas, aby odpowiedzieć na mnóstwo zapytań klientów, nie wspominając o tym, że złożyli oni zapytanie poza godzinami pracy.
Oprogramowanie do zarządzania relacjami z klientami (CRM) umożliwia natychmiastowe reagowanie na zapytania klientów. W połączeniu z interfejsem API do analizy nastrojów można analizować interakcje z klientami na dużą skalę i określać, co klienci myślą o Twoich produktach i usługach.
Analiza sentymentu rzuca również światło na niezauważone kwestie w produktach i usługach. Dzięki analizie sentymentu opartej na aspektach można określić, które funkcje należy ulepszyć lub utrzymać.
Ogólnie rzecz biorąc, produkt jest najważniejszym elementem marketingu mix, a analiza nastrojów pomaga podnieść jakość produktów na wyższy poziom.
Adobe to obszerny pakiet oprogramowania uwielbiany przez twórców na całym świecie. Niektóre z jego godnych uwagi narzędzi to Adobe XD (projektowanie UI/UX), Adobe Photoshop (edytor grafiki) i Adobe Lightroom (edytor zdjęć). W szczególności obsługa klienta Adobe XD na Twitterze jest tak imponująca, że Twitter pochwalił ich na swoim blogu.
Dzięki proaktywnemu odpowiadaniu na zapytania klientów, Adobe XD (i inne konta Adobe na Twitterze) z powodzeniem stworzyły zżytą społeczność twórców na Twitterze.
Na przykład, @AdobeXD ma prawie 120 tysięcy obserwujących, co jest imponującą liczbą, ale wciąż jest przyćmione przez inne konta Adobe na Twitterze, @Lightroom (1,8 miliona obserwujących) i @Photoshop (3,2 miliona obserwujących).
Ogólne konto obsługi klienta Adobe na Twitterze, @AdobeCarew rzeczywistości przeszukuje Twittera w poszukiwaniu wzmianek na tematy, które mogą być związane z ich firmą, w tym przypadku, photoshop. Jak być może zauważyłeś, klient nigdy nie oznaczył AdobeCare samodzielnie.
Jednak dzięki proaktywnej analizie nastrojów i oprogramowaniu do nasłuchu społecznościowego, AdobeCare udaje się odpowiadać na zapytania klientów z imponującą szybkością.
Analiza nastrojów ma również zastosowanie w finansach, szczególnie wśród inwestorów i day traderów. Inwestorzy często monitorują nastroje rynkowe - ogólne nastawienie inwestorów do rynku finansowego lub spółki.
Rynki finansowe są niestabilne i zawsze zmieniają się nieoczekiwanie, co prowadzi do upadku początkujących day traderów mających nadzieję na szybkie wzbogacenie się. Doświadczeni inwestorzy wykorzystują psychologia tradingu do analizowania czynników nastrojów rynkowych i zawierania zyskownych transakcji.
Dwa główne czynniki wpływające na tę zmienność to wydarzenia informacyjne (polityka, nowe przepisy, związane z branżą, zyski firm) oraz komentarze w mediach społecznościowych.
Wykorzystując narzędzia do analizy nastrojów, inwestorzy mogą poznać ogólne nastroje na rynku finansowym w czasie rzeczywistym i przewidywać zmiany cen akcji.
Na przykład, po tym jak influencerka mediów społecznościowych Kylie Jenner opublikowała ten tweet, cena akcji SNAP spadła o 7%, co przełożyło się na straty w wysokości $1,3 miliarda w wartości rynkowej. W tym czasie Kylie Jenner miała 39 milionów obserwujących, więc nic dziwnego, że jeden tweet miał tak znaczący wpływ na nastroje rynkowe i ceny akcji.
Oprogramowanie do analizy nastrojów natychmiast zgłosiłoby nagły spadek nastrojów, dając inwestorom wystarczająco dużo czasu na sprzedaż akcji, zanim ceny spadną jeszcze bardziej.
Politycy i organy rządowe często wykorzystują analizę sentymentu do wydobywania opinii od ogółu społeczeństwa, wyborców, a nawet konkurentów. Dzięki analizie nastrojów można natychmiast wyodrębnić punkty bólu milionów obywateli i zająć się nimi w celu uzyskania wsparcia politycznego.
W ramach kampanii reelekcyjnej prezydenta Baracka Obamy w 2012 roku, Obama for America wykorzystała narzędzia analizy nastrojów do wydobycie 5,7 miliona wiadomości ze strony internetowej kampanii. Algorytm oznaczył słowa z zapytań takich jak odpytywanie lub wkład na podstawie wcześniej podanych leksykonów (lista, która przypisuje sentyment do dowolnego słowa).
Malezja, członek ASEAN (Stowarzyszenie Narodów Azji Południowo-Wschodniej), przeprowadziła 14. wybory powszechne w 2018 roku. Partią rządzącą zawsze była Barisan Nasional, główna koalicja partii prawicowych i centrowych.
Jednak Pakatan Harapan (koalicja partii centrolewicowych) cudem wygrała 14. wybory powszechne i pokonała Barisan Nasional w miażdżącym zwycięstwie. Uczucia były mieszane, ponieważ był to pierwszy raz od 61 lat, kiedy Malezja była rządzona przez inną partię.
Kilku badaczy przeprowadzili analizę nastrojów na temat akceptacji obywateli dla nowej partii rządzącej w oparciu o metodę Naive Bayes (metodę probabilistyczną). Badacze ci wyodrębniali tweety i odpowiednie hashtagi przez miesiąc przed obliczeniem ogólnego sentymentu.
Okazuje się, że nastroje społeczne wobec Pakatan Harapan były 30% pozytywne, 41% neutralne i 29% negatywne - ledwie pozytywne.
Nowy rząd szybko zabrał się do pracy i po 100 dniach urzędowania ponownie przeanalizował nastroje społeczne. Po badanie 487 000 respondentówWyniki pokazały, że nastroje społeczne były "bardziej pozytywne niż negatywne", przy czym negatywne nastroje dotyczyły transportu i korupcji.
Dlatego też analiza nastrojów stwarza możliwości nie tylko dla korporacji, ale także dla rządów, aby lepiej zaspokajać potrzeby ludzi. Bez analizy sentymentu można zignorować podstawowe kwestie i stracić na przychodach, wsparciu publicznym lub innych wskaźnikach istotnych dla organizacji.
Jeśli chodzi o narzędzia do analizy sentymentu, masz trzy opcje: zbuduj je samodzielnie, kup gotowe oprogramowanie lub zleć jego wykonanie dostawcy. Niezależnie od tego, przed wyborem narzędzia do analizy sentymentu należy zadać sobie kilka pytań.
Po pierwsze, Jak złożone powinny być algorytmy? Istnieją różne rodzaje oprogramowania do analizy nastrojów, z których każdy wykorzystuje inne techniki do analizy tekstu. Bardziej zaawansowane narzędzia mogą dokładniej rozpoznawać sarkazm, emotikony i inne niuanse językowe, ale wiążą się z wyższymi kosztami.
Następny, Czy przysługuje ci okres próbny? Najlepszym sposobem na wdrożenie analizy sentymentu w firmie jest wypróbowanie jej samodzielnie. Różne modele analizy sentymentu mają różną dokładność i mogą nie być przeszkolone pod kątem konkretnych potrzeb.
Zadaj sobie również pytanie czy narzędzie do analizy nastrojów mieści się w zakresie i budżecie projektu. Kompleksowe oprogramowanie do analizy nastrojów wymagałoby wyższego kapitału początkowego i kosztów utrzymania. Niezależnie od tego, czy analizujesz tweety, czy opinie klientów, wybierz rozwiązanie, które pasuje do Twoich celów biznesowych, aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji.
Wreszcie, Czy istnieją usługi o wartości dodanej? Skuteczne oprogramowanie do analizy nastrojów łączy w sobie różne narzędzia do analizy tekstu w celu bardziej holistycznej analizy danych tekstowych. Powinien również istnieć API analizy nastrojów które można zintegrować z systemem CRM lub innym oprogramowanie marketingowe w stosie.
Ponieważ analiza nastrojów jest tak złożonym procesem, za większość opcji trzeba zapłacić. Niektóre platformy zawierają wersje próbne, które pozwalają przetestować platformę przed podjęciem decyzji, ponieważ narzędzia te mogą być drogie - kosztują setki, a nawet tysiące rocznie.
Oczywiście koszty te są znikome, jeśli pracujesz w dużej firmie. Ale co, jeśli dopiero zaczynasz lub po prostu chcesz poeksperymentować z możliwościami narzędzi do analizy nastrojów?
W Speak oferujemy kompleksowe rozwiązanie do transkrypcji danych, analizy nastrojów i integracji API. Umożliwiamy również użytkownikom korzystanie ze wszystkich naszych narzędzia analityczne za darmo - analiza sentymentu, rozpoznawanie podmiotów i tworzenie chmury słów w celu identyfikacji dominujących słów kluczowych.
Zapewniamy również 7-dniowy okres próbny bez konieczności posiadania karty kredytowej, jeśli chcesz dalej eksperymentować. Aby uzyskać dostęp do całego zestawu narzędzi, wystarczy zarejestrować się za darmo!
Jeśli chcesz wykorzystać analizę nastrojów w swojej organizacji, mamy różne plany już od $19,99 miesięcznie. Oferujemy również niestandardowe rozwiązania dostosowane do konkretnych potrzeb i ułatwiające skalowanie działań badawczych i analitycznych.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, skontaktuj się z nami, a pomożemy Ci zwiększyć przychody biznesowe, zwiększyć świadomość marki i zoptymalizować przepływy pracy dzięki analizie nastrojów.
Istnieje wiele gotowych silników analizy sentymentu (takich jak Mówić) zazwyczaj w formie SaaS (oprogramowanie jako usługa). Z drugiej strony, możesz zbudować własne rozwiązania do analizy sentymentu za pomocą bibliotek open source i postępując zgodnie z poniższymi samouczkami.
Podjęcie decyzji o zakupie lub stworzeniu narzędzia do analizy nastrojów wiąże się przede wszystkim z koszt, wiedza specjalistyczna i czas.
Zakup rozwiązania do analizy sentymentu oszczędza czas i nie wymaga wiedzy z zakresu informatyki. Te wstępnie wytrenowane modele są zwykle dostarczane z integracjami z popularnymi aplikacjami innych firm, takimi jak Twitter, Slack, Trello i innymi integracjami Zapier. Ponadto nie musisz utrzymywać tych silników analizy nastrojów, ponieważ Twój dostawca zrobi to za Ciebie.
Z drugiej strony, zbudowanie własnego modelu analizy sentymentu pozwala dostosować go do własnych potrzeb. Jeśli masz czas i zaangażowanie, możesz nauczyć się korzystać z zasobów internetowych i zbudować model analizy sentymentu od podstaw.
Poniżej udostępniliśmy pomocne zasoby i samouczki, jeśli chcesz zbudować własne rozwiązanie do analizy sentymentu lub po prostu chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat.
Plusy
Tańsze
Oszczędność czasu i wysiłku
✅ Zawiera integracje API i Zapier
Nie potrzebujesz wiedzy z zakresu nauki o danych ani kodowania.
Wady
Może nie odpowiadać konkretnym potrzebom użytkownika.
Plusy
Dostosowane do zakresu i celów projektu
Proste modele analizy sentymentu można wykonać samodzielnie.
Wady
Potrzeba czasu, aby zbudować i wytrenować silnik.
Wiąże się z początkowymi kosztami inwestycji i utrzymania
Analiza nastrojów zapewnia przegląd tego, co ludzie myślą na dany temat. Nie jest ona jednak doskonała i ma kilka ograniczeń. Główne ograniczenia analizy sentymentu są następujące:
Termin polaryzacja w analizie sentymentu odnosi się do stopnia, w jakim słowo lub zdanie jest pozytywne, negatywne lub neutralne. Łatwo jest sklasyfikować spolaryzowane słowa jako pozytywne lub negatywne. Na przykład, dobry oznacza pozytywny sentyment, podczas gdy zły oznacza negatywny sentyment.
Problem pojawia się jednak przy podejmowaniu decyzji o tym, jak pozytywne powinno być słowo lub zdanie. Na przykład, "jedzenie było okropne" i "jedzenie było wyjątkowo okropne" oba wyraźnie wskazują na negatywny sentyment, ale przypisanie konkretnej oceny sentymentu jest subiektywne dla modelu analizy i ludzkiego anotatora.
Ogólnie rzecz biorąc, różne osoby mogą przypisywać różne oceny sentymentu temu samemu zdaniu, ponieważ sentyment jest subiektywny.
Ludzie wyrażają opinie w kontekście, a usunięcie tego kontekstu zmieniłoby znaczenie ich słów. Niektóre z tych kontekstów obejmują używanie synonimów, ironiczne i sarkastyczne komentarze, memy, a nawet emotikony.
Na przykład "Dlaczego robisz to dopiero teraz? 😠😠" wyraźnie wskazuje na negatywny sentyment. Jednak sentyment zmieniłby się całkowicie, gdyby po tym komentarzu nastąpiła, powiedzmy, kolejna wiadomość "Ten śmieć powinien dostać to, na co zasłużył dużo wcześniej"..
Ta wiadomość uzupełniająca dostarcza więcej kontekstu i całkowicie zmienia poprzednie zdanie. Nagle nie jest to negatywna skarga na opóźnienia - to świętowanie, że ktoś w końcu został ukarany za swoje czyny.
Wiele modeli analizy sentymentu działa poprzez przypisanie wyniku sentymentu do określonego słowa w oparciu o wcześniej ustaloną listę. Ale tylko dlatego, że zdanie nie zawiera żadnych słów wyrażających sentyment, nie oznacza, że nie wyraża sentymentu i odwrotnie.
Na przykład "Facet z Redmi powiedział mi, że powinienem kupić iPhone'a zamiast Androida, jeśli chcę mieć prawdziwy smartfon". nie zawiera żadnych spolaryzowanych słów i może dać neutralny wynik sentymentu. Jednak zdanie wyraźnie wskazuje na negatywny sentyment do telefonów z Androidem.
Musisz trenować modele analizy sentymentu uczenia maszynowego, aby poprawnie identyfikować sarkazm, konteksty i inne wyzwania związane z analizą sentymentu. Szkolenie polega na dostarczaniu silnikowi mnóstwa dokumentów tekstowych w celu poprawy i uczenia się tak, jak robiłby to człowiek.
Wadą jest to, że algorytm wymaga długiego czasu i dużej ilości podawania danych, aby osiągnąć dokładność na poziomie ludzkim. Wszelkie błędy lub niedokładności w zestawach danych podawanych do maszyny spowodowałyby również, że nauczyłaby się ona złych nawyków i w rezultacie generowałaby niedokładne oceny nastrojów.
Kultury mają swoje własne dialekty, a nawet subdialekty, a każdy z nich zawiera podobne słowa o nieco innym znaczeniu. Rozszyfrowanie sentymentu bez zrozumienia tych niuansów spowodowałoby niedokładną analizę.
Na przykład "chcesz iść, stary?" byłoby prowokacją, gdyby zostało wypowiedziane w Stanach Zjednoczonych, ale byłoby niewinnym pytaniem o podróżowanie, gdyby zostało zadane gdzie indziej.
Tylko w 2021 r, Merriam-Webster dodał ponad 520 słów do słownika języka angielskiego. Wiele z tych słów (np. FTW, TBH, amirite) wywodzi się z kultury internetowej. Inne słowa doczekały się zmian w swoich definicjach.
Na przykład "przełom" może oznaczać nagłe odkrycie (pozytywny sentyment) lub w pełni zaszczepioną osobę zarażoną wirusem (negatywny sentyment).
Od czasów starożytnych naukowcy i badacze zawsze byli zafascynowani językoznawstwem. Dzięki ich zaangażowanym badaniom nad zrozumieniem dlaczego gdy ktoś coś mówi, poczyniono wiele postępów w nauce i zachowaniach konsumenckich.
Świat przechodzi przez Czwarta rewolucja przemysłowa gdzie sztuczna inteligencja, duże zbiory danych i uczenie maszynowe będą miały pierwszeństwo. Ta szybko rozwijająca się technologia maszynowa wpłynie na każdą branżę, od opieki zdrowotnej, prawa, marketingu i tak dalej.
Ponadto, zamiana mowy na tekst staje się coraz bardziej powszechne, ponieważ Google i Amazon przodują w jego wykorzystaniu. W rzeczywistości badanie przewiduje, że połowa wszystkich użytkowników smartfonów będzie korzystać z technologii wyszukiwania głosowego.
Mowa i tekst pisany to kluczowe dane dla każdej organizacji. Mówiąc dokładniej, zrozumienie zamiar Za tekstem mówionym lub pisanym staje się coraz ważniejsze dla przetrwania organizacji.
W związku z tym wzrośnie zapotrzebowanie na narzędzia do analizy sentymentu, ponieważ organizacje starają się uzyskać głębszy wgląd w swoich klientów i opracować lepszą ofertę, aby zaspokoić ich potrzeby. Pytanie brzmi: czy Ty również wykorzystasz analizę sentymentu w swojej firmie, czy też zostaniesz w tyle za konkurencją?
Analiza sentymentu to dobrze zbadany temat z wieloma artykułami w czasopismach, książkami i zasobami online dostępnymi do nauki. Poniżej zebraliśmy pomocne zasoby, jeśli chcesz zbudować własny model analizy sentymentu lub po prostu chcesz dowiedzieć się więcej.
Opracowanie modelu analizy nastrojów wymaga użycia Pythona, Javascriptu lub R - najpopularniejszych języków programowania w NLP i uczeniu maszynowym. Trwa debata na temat tego, który język jest lepszy, ale zalecamy używanie Python dla początkujących.
Odkąd Python został stworzony ponad 30 lat temu, społeczność programistów zgromadziła ogromną kolekcję bibliotek, dokumentacji, przewodników i samouczków wideo dla każdego poziomu umiejętności. Ta obszerna kolekcja zasobów Pythona przyspieszy proces tworzenia bardzo dokładnych algorytmów, zmniejszając tym samym koszty i ogólny wymagany wysiłek.
Niezależnie od tego, każdy programista ma swoje preferencje, dlatego poniżej zebraliśmy listę samouczków dotyczących tworzenia modeli analizy nastrojów przy użyciu Pythona, Javascript i R.
Jeśli masz doświadczenie w programowaniu, mamy również obszerna dokumentacja dotycząca naszych interfejsów API Speakwraz z liniami kodu, które można skopiować i wkleić do edytora tekstu. Oprócz analizy sentymentu, można również zintegrować Speak Ai, aby konwertować mowę na tekst i osadzić go w przeglądarce.
Python NLTK przy użyciu Pycharm - NLTK jest jedną z najpopularniejszych bibliotek Pythona z rozbudowanym wiki zawierający kursy, projekty, najczęściej zadawane pytania i nie tylko. Ten samouczek wideo zawiera szczegółowe przykłady krok po kroku przy użyciu Pycharm, programistycznego edytora tekstu.
Python NLTK przy użyciu Google Colab - Ten samouczek wideo uczy tworzenia algorytmu analizy sentymentu Naive Bayes przy użyciu Google Colab. Ta platforma Google umożliwia każdemu pisanie kodu w przeglądarce.
Analiza nastrojów na Twitterze przy użyciu Google Colab - Ten samouczek pokazuje, jak stworzyć model analizy sentymentu specjalnie do wydobywania opinii z tweetów.
Analiza sentymentu przy użyciu Tensorflow i Google Colab - Ten samouczek wideo zawiera szczegółowy przewodnik krok po kroku dotyczący tworzenia modelu analizy sentymentu od podstaw. Używana biblioteka Pythona to Tensorflowpopularna biblioteka w ramach uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
Tworzenie aplikacji do analizy nastrojów za pomocą Node.js - Ten samouczek jest łatwym do zrozumienia przewodnikiem krok po kroku, który zawiera kody do kopiowania i wklejania, aby ułatwić proces programowania.
Jak zbudować analizę sentymentu w R według Kaggle - Kaggle to internetowa społeczność naukowców zajmujących się danymi z odpowiednimi zestawami danych, konkursami, kursami i aktywnym forum.
Maszyny do analizy nastrojów uczą się poprzez podawanie im leksykonów - listy słów i powiązanych z nimi nastrojów. Lista ta musi być zakodowana ręcznie, a jej kompilacja zajmuje dużo czasu, biorąc pod uwagę ogromną liczbę słów w danym języku.
Na szczęście, Kaggle posiada publicznie dostępny leksykon sentymentów w 81 języków. Kaggle jest społecznością dla programistów i zawiera wiele pomocnych zasobów dotyczących kodowania, NLP i uczenia maszynowego.
Gorąco polecamy skorzystanie z ich kursy które nagradzane są certyfikatem ukończenia, który można umieścić w swoim CV. Kaggle oferuje kursy dla wszystkich poziomów umiejętności w zakresie Pythona, uczenia maszynowego, SQL, NLP, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w grach.
Kaggle ma również ponad 992 publicznie dostępnych zbiory danych analizy nastrojów. Te zbiory danych obejmują szeroki zakres tematów analizy nastrojów, w tym Twitter, recenzje Amazon, wiadomości finansowe i inne.
Ogólnie, Kaggle to miejsce, w którym można znaleźć materiały dotyczące kodowania, zwłaszcza jeśli jesteś początkującym programistą. Jeśli jesteś dobrze zorientowany w nauce o danych, możesz również wziąć udział w konkursach kodowania z nagrodami pieniężnymi do $150,000.
Oprócz leksykonów wspomnianych powyżej, społeczność data science również powszechnie używa VADER, TextBloboraz SentiWordNet leksykony. Możesz pobrać te leksykony za darmo na stronie GitHubpopularna platforma dla programistów do wspólnego tworzenia oprogramowania.
VADER: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) to oparty na regułach leksykon specjalnie dla sentymentów wiadomości w mediach społecznościowych. Naukowcy zajmujący się danymi uwielbiają VADER, ponieważ jest tak dokładny, jeśli nie dokładniejsze niż ludzkie czujniki.
TextBlob: TextBlob to biblioteka Pythona (2 i 3) do przetwarzania danych tekstowych, wyposażona w interfejs API do wykonywania typowych zadań NLP, takich jak tagowanie, ekstrakcja rzeczowników i fraz, klasyfikacja, tłumaczenie i inne.
SentiWordNet: SentiWordNet to zasób leksykalny oparty na WordNetto ogromna baza danych relacji semantycznych angielskich słów. Słowa te są połączone ze sobą w oparciu o relacje semantyczne (synonimy, hiponimy, meronimy) przed przypisaniem im wyniku liczbowego wskazującego na sentyment.
Jeśli chcesz zagłębić się w dziedzinę analizy nastrojów i przetwarzania języka naturalnego, zalecamy rozpoczęcie od przeczytania "Analiza nastrojów: Wydobywanie opinii, nastrojów i emocji" autorstwa Bing Liu.
Bing Liu jest wybitnym profesorem informatyki, który regularnie publikuje artykuły naukowe na temat analizy nastrojów, przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego i eksploracji danych.
Jako lider myśli w tych dziedzinach, jest wysoko ceniony przez naukowców zajmujących się danymi za swoją rozległą wiedzę na ten temat i umiejętność zrozumiałego wyjaśniania technicznych zagadnień NLP.
Zdecydowanie zalecamy opanowanie podstaw przetwarzania języka naturalnego przed przejściem do analizy sentymentu. Analiza sentymentu jest podzbiorem przetwarzania języka naturalnego i dlatego powinna być nauczana ręka w rękę.
To darmowy kurs online od Coursera zapewnia przegląd przetwarzania języka naturalnego i przyznaje certyfikat po ukończeniu. Istnieją cztery moduły, z których każdy zawiera praktyczne ćwiczenia wymagające stworzenia modelu NLP, w tym szkolenia sieci neuronowej w celu przeprowadzenia analizy nastrojów tweetów.
Gorąco polecamy również kurs uczenia maszynowego jeśli chcesz tworzyć własne modele analizy nastrojów. W kursie dowiesz się, jak tworzyć algorytmy uczenia maszynowego za pomocą Pythona i R, dwóch najpopularniejszych języków programowania.
Jest bardzo przystępny cenowo i zawiera 44 godziny materiałów wykładowych, co może wydawać się zniechęcające, ale dobrze zorganizowany kurs dzieli uczenie maszynowe na części wielkości kęsa.
Jeśli budżet nie jest problemem, zalecamy zapisanie się na tę platformę online. Przetwarzanie języka naturalnego za pomocą głębokiego uczenia w Stanford Online. Czesne wynosi $1,595 i wymaga poświęcenia 10-14 godzin tygodniowo w ciągu 10-tygodniowego programu. Po ukończeniu kursu otrzymasz również certyfikat, który możesz umieścić w swoim CV.
Jeśli nie lubisz kursów online, możesz obejrzeć Seria filmów na YouTube na temat przetwarzania języka naturalnego autorstwa Dana Jurafsky'ego i Christophera Manninga, profesorów informatyki i lingwistyki na Uniwersytecie Stanforda.
Analiza sentymentu to proces wykorzystywania technik przetwarzania języka naturalnego (NLP) do wyodrębniania sentymentów (pozytywów, emocji, uczuć) z danych tekstowych. Wraz z szybkim rozwojem technologii uczenia maszynowego i NLP, duże i małe firmy coraz częściej wykorzystują analizę nastrojów, aby ugruntować swoją pozycję na rynku.
Istnieje wiele zastosowań analizy sentymentu i eksploracji opinii. Organizacje mogą wykorzystywać analizę sentymentu w badaniach rynku, obsłudze klienta, rynkach finansowych, polityce i rynku mediów społecznościowych, by wymienić tylko kilka.
Chociaż analiza nastrojów nie jest doskonała, nadal jest bardzo skuteczna w analizowaniu danych tekstowych online na dużą skalę. Modele analizy sentymentu są już jednak tak dokładne, jak ludzkie oceny, jeśli nie bardziej niezawodne.
To tylko kwestia czasu, zanim modele analizy sentymentu osiągną praktycznie 100% dokładności w wydobywaniu opinii z dużych fragmentów tekstu. Jest to technologia, która udowodniła, że optymalizuje procesy pracy i umożliwia zespołom głębsze zrozumienie swoich klientów.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, wypróbuj naszą stronę 7-dniowy okres próbny bez konieczności posiadania karty kredytowej lub porozmawiaj z nami aby omówić, w jaki sposób nasze rozwiązania do analizy nastrojów mogą przenieść Twoją organizację na wyższy poziom.
Wypróbuj Speak za darmo przez 7 dni, bez karty kredytowej
Jak transkrybować nagranie na tekst Nasze narzędzie do transkrypcji bez kodu umożliwia konwersję nagrania audio na tekst w zaledwie dwóch krokach. Znajdź
Jak transkrybować wideo z YouTube Nie musisz konwertować wideo z YouTube na mp4, aby je transkrybować. Wystarczy przesłać adres URL do Speak
Jak transkrybować audio i wideo na tekst w 2 minuty (przewodnik 2022) Dowiedz się, jak transkrybować audio i wideo na tekst za pomocą Speak Ai
Kompletny przewodnik po analizie tekstu (2022) Analiza tekstu (lub eksploracja tekstu) odnosi się do wykorzystania technik przetwarzania języka naturalnego w celu wyodrębnienia kluczowych informacji z fragmentów tekstu.
Czym jest przetwarzanie języka naturalnego: The Definitive Guide Przetwarzanie języka naturalnego to obszerna dziedzina zajmująca się badaniem, w jaki sposób komputery mogą dokładnie zrozumieć język ludzki i
Prosty przewodnik po tym, jak przeprowadzić badania rynku w 2021 r. Poznaj kilka prostych kroków, które pomogą Ci rozpocząć badania rynku,
Przez ograniczony czas, zapisz 93% na w pełni obciążonym planie Speak. Rozpocznij 2025 rok z najlepiej ocenianą platformą AI.
Polski 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi