Как расшифровать запись в текст
28 апреля 2022 года
Комментариев нет
Как перевести запись в текст Наш инструмент транскрипции без кодов позволяет преобразовать аудиозапись в текст всего за два шага. Найти
Анализ настроения - это извлечение эмоций и чувств из заданного текста. Это позволяет организациям понять скрытый смысл сообщения, который может быть достаточно хорошо спрятан. Но как именно работает анализ настроений и стоит ли его использовать в вашем бизнесе?
Прежде чем перейти к анализу настроений, давайте посмотрим, насколько мощным может быть анализ настроений при правильном использовании.
Все мы помним кампанию Nike Colin Kaepernick, верно? Ту, которая стала причиной споров во время Дня благодарения и, возможно, послужила причиной разрыва дружеских отношений?
Ну а если не знаете, то вот краткое описание.
В 2018 году компания Nike представила маркетинговую кампанию с участием Колина Каперника, неоднозначной для некоторых фигуры, которая вызвала общенациональную бурю в социальных сетях.
За 12 месяцев до того, как Nike объявила о рекламе Кеперника, Компания Nike в среднем получила 26,7% положительных эмоций. в социальных сетях. Однако чистые настроения Nike упали до -4,7% после объявления.
Если бы вы были главой маркетингового отдела Nike, вы бы немедленно свернули эту кампанию, верно? Так почему же они этого не сделали?
Несмотря на кажущийся негативный прием, Nike сообщила, что увеличение продаж на 31% и взрыв в упоминаний бренда на 2,677%.
Используя анализ настроений, компания Nike поняла, что под волной негативных настроений скрываются положительные настроения целевых покупателей - потребителей, которые имеют для нее значение. Nike согласилась на авантюру, продолжила рекламу, и результаты говорили сами за себя.
Анализ настроений, также известный как поиск мнений, подразумевает извлечение из текста эмоций (счастливый, сердитый), намерений (запрос, жалоба, мнение и т.д.) и позитивности (негативный, нейтральный, позитивный).
Анализ настроения обычно используется для управления репутацией, мониторинга социальных сетей, маркетинговых исследований и анализа отзывов клиентов. Анализ настроений также является подмножеством обработки естественного языка (NLP) - использования искусственного интеллекта и компьютеров для изучения лингвистики.
Часто можно встретить термины "анализ настроения", "текстовая аналитика" и "обработка естественного языка" (NLP). Хотя все это родственные термины в науке о данных и могут иметь одинаковое практическое применение, они не означают одного и того же.
Анализ настроения: Как уже упоминалось, анализ настроения - это присвоение текстам оценок настроения (положительного, отрицательного или нейтрального) с помощью машинных алгоритмов. Анализ настроения также известен как поиск мнений.
Текстовая аналитика: Также известный как текстовый анализ, текстовая аналитика относится к анализу неструктурированных данных и извлечению из них информации, например, созданию облаков слов. Анализ текста обычно сопровождает анализ настроений из-за их схожей природы.
Обработка естественного языка (NLP): Обработка естественного языка - это область информатики, которая занимается использованием компьютеров для анализа человеческого языка. Обработку естественного языка можно рассматривать как надмножество анализа настроения и текстовой аналитики.
Существует пять основных типов анализа настроения, каждый из которых фокусируется на различных аспектах набора данных:
Распознавание эмоций направлено на распознавание эмоций по словам в тексте, например счастье, разочарование, гнев и страх.
Существует несколько способов определения эмоций в тексте. Самый распространенный - выявление ключевых слов и присвоение им эмоций на основе лексикона (списка слов и связанных с ними чувств).
Аспектно-ориентированный анализ настроений (ABSA), также известный как анализ настроений на основе признаков, представляет собой процесс распознавания заранее определенных аспектов и связанных с ними настроений в наборе данных.
Эти аспекты варьируются от организации к организации, но наиболее распространенными являются цена, упаковка, дизайн, UX и обслуживание клиентов.
ABSA чаще всего используется в обзорах продуктов и услуг, чтобы определить, какие характеристики больше всего понравились или не понравились покупателям. Затем организации могут сосредоточиться на конкретных областях своих продуктов и услуг, которые требуют улучшения.
Тонкий анализ настроения разбивает предложения на части и извлекает настроения из этих частей. Затем настроения распределяются по одной из пяти категорий полярности: очень положительные, положительные, нейтральные, отрицательные, очень отрицательные.
Точность полярности важна для интерпретации шкалы оценок отзывов клиентов. Например, по шкале оценок 1-5 звезд 1 будет очень негативным, а 5 - очень позитивным. По шкале оценок 1-10 баллов 1-2 балла будут очень негативными, а 9-10 - очень позитивными.
Крупнозернистый анализ настроений похож на мелкозернистый анализ настроений. Однако крупнозернистый анализ настроений отличается тем, что он извлекает настроения из документов или предложений в целом, а не разбивает предложения на различные части.
Грубый анализ настроений классифицирует настроения только на три категории полярности: позитивные, нейтральные, негативные.
Многоязычный анализ настроений позволяет собирать данные из неанглийских текстов, не переводя их. Опора на перевод в многоязычном анализе может быть удобной, но ненадежной, поскольку могут быть перепутаны такие лингвистические нюансы, как семантика и лексика.
Об этом легко забыть, но только 17% населения Земли говорит на английском языке, и На английском языке говорит только 25,9% пользователей Интернета. Многоязычный анализ настроений позволит вам охватить это недостающее большинство и извлечь максимальную выгоду для вашего бизнеса.
Вместо того чтобы определять настроение, анализ намерений изучает текстовые подсказки для намерение и классифицирует их по заранее определенным тегам. Эти теги в значительной степени зависят от потребностей вашего бизнеса и не являются универсальными.
Например, классификаторы намерений для сообщений в социальных сетях можно разделить на предложение, запрос, жалоба, обратная связь, и маркетинг. В то время как более подходящие теги для анализа отзывов клиентов включают заинтересованные, бескорыстный, подписаться, и отписаться.
Анализ настроения использует смесь методов обработки естественного языка (NLP), статистики и машинного обучения для автоматического определения настроения в тексте и его полярности..
Наиболее распространенные модели анализа настроения включают модели, основанные на правилах, машинном обучении и гибридные.
При подходе, основанном на правилах, алгоритм назначает и вычисляет сентиментальную оценку текста на основе составленного человеком набора правил или лексикона (списка слов и связанных с ними эмоций).
В списке уже были указаны соответствующие смысловые оценки для обоих негативных (ужасный, ужасный, плохой) и положительные (хорошо, потрясающий, восхитительный) слов. Затем алгоритм выделяет поляризованные слова и суммирует общее настроение, обычно по шкале от -1 до +1.
Хорошая модель анализа настроения, использующая подход, основанный на лексиконе, должна учитывать влияние каждого подтекста на воспринимаемую интенсивность текста на уровне предложения. Существует 5 факторов, влияющих на полярность предложения:
Пунктуацияа именно восклицательный знак (!), увеличивает величину интенсивности без изменения семантической направленности.
КапитализацияВ частности, использование ALL-CAPS для выделения слова, имеющего отношение к смыслу, в присутствии других слов, не имеющих заглавной буквы, увеличивает величину интенсивности чувства, не влияя на семантическую ориентацию.
Модификаторы степеней (также называемые интенсификаторами, словами-усилителями или наречиями степени) влияют на интенсивность чувства, либо увеличивая, либо уменьшая ее. Например: "Погода очень жаркая".
Смещение полярности из-за конъюнкцииКонтрастирующая связка "но" сигнализирует о смене полярности настроения, когда доминирует настроение текста, следующего за связкой. Например: "Погода жаркая, но терпимая." имеет смешанный смысл, причем вторая половина диктует общую оценку.
Отрицание полярности ловли Изучая непрерывную последовательность из трех элементов, предшествующих лексической единице, содержащей предложение, мы улавливаем почти 90% случаев, когда отрицание меняет полярность текста. Например, предложение с отрицанием будет звучать так: "Погода на самом деле не такая уж и жаркая".
Первоначальное вложение человеческих усилий: Создание системы анализа настроений на основе правил с нуля может оказаться непростой задачей. В английском языке тысячи слов, не говоря уже о разработке лексики для многоязычных систем анализа настроений.
Субъективность в согласовании полярности: Разногласия в оценке валентности слова также могут повлиять на конечные результаты. Например, если другой исследователь присвоит одинаковый балл сентиментальности слову зверский как бы вы хотели плохойКакой должна быть общая оценка настроения?
Невозможно определить контекст: Основанный на правилах подход к определению настроения может не распознать сарказм и контекст. Например, "Этот Джек - глава команды? Я уверен, что он отлично справится с работой и не испортит все 😂😂😂 " может дать положительную оценку настроения, несмотря на то, что это саркастическое, негативное оскорбление.
При машинном обучении механизм анализа настроения обучается автоматически классифицировать текстовые данные с помощью правильных тегов. Обучение (контролируемое и неконтролируемое машинное обучение) обычно проводится путем подачи в механизм тонн предварительно помеченных текстовых данных.
Благодаря постоянной подаче предварительно помеченных примеров машина может изучать лингвистику, как человек, и точно предсказывать теги будущих наборов данных (например, эта песня была зажигательной lol -> позитив)
Инвестиции времени и ресурсов: Обучение алгоритма машинного обучения для достижения удовлетворительного уровня точности может занять много времени. Получение достаточного количества данных для работы алгоритма также может быть дорогостоящим.
Восприимчивость к ошибкам: Системы машинного обучения также могут быть неточными, например, при подаче необъективных или неточных наборов данных.
Гибридный подход сочетает в себе машинное обучение и анализ настроения на основе правил, что позволяет получить более точные результаты. Однако модели, использующие гибридный подход, требуют наибольших первоначальных капитальных и эксплуатационных затрат.
С момента появления Интернета в 1990-х годах потребительские и социальные медиаплатформы развивались и становились все более неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. По мере того как Ожидается, что к 2023 году число пользователей Интернета вырастет до 5,3 миллиарда человек (6% CAGR), вы не можете игнорировать огромную ценность онлайн-данных.
Предприятия также не могут игнорировать влияние социальных сетей на решения потребителей о покупке. По данным GlobalWebIndex54% людей, имеющих аккаунты в социальных сетях, используют социальные сети для изучения товаров.
Более того, пользователи социальных сетей и лидеры общественного мнения высказывают свое мнение о брендах, политике и вопросах прав человека. Такой пользовательский контент оказывает большое влияние на поведение потребителей, поскольку клиенты больше полагаются на "сарафанное радио", чем на рекламные сообщения.
С помощью анализа настроений компании могут перестать пассивно реагировать на общественное мнение и предпринять активные шаги по формированию общего настроения по отношению к своему бренду. Анализ настроений позволяет компаниям выяснить что что говорят потребители, а также значение за этими сообщениями.
Инструменты анализа настроения позволяют в один клик проанализировать тысячи, а то и миллионы онлайн-текстов. Вместо того чтобы изучать отдельные твиты или посты в Facebook, владельцы бизнеса могут сразу получить представление о том, как потребители относятся к их бренду.
Кроме того, анализ настроений проводится автоматически, что позволяет сэкономить трудозатраты и время на сбор данных.
Анализ настроения выходит за рамки что говорят клиенты, они дают представление о почему мнения клиентов. Изучая мнения с учетом их намерений и полярности, компании могут выявить области для улучшения, о которых они, возможно, даже не подозревали.
Анализ настроений также позволяет принимать решения, подкрепленные данными, для более обоснованного принятия решений. Не имея достоверных данных, на которых можно основывать свои решения, вы будете стрелять в темноту и, в конечном счете, терять время и деньги.
Анализ настроений предоставляет широкие возможности для маркетинга в реальном времени - маркетинговых сообщений, созданных спонтанно. Благодаря тому, что данные поступают к вам в режиме реального времени, анализ настроений позволяет использовать трендовые события или даже управлять PR-кризисами до того, как они перерастут в серьезную проблему.
Анализ настроений также может анализировать огромные объемы неструктурированных данных в масштабе - например, комментарии, сообщения, изображения и даже видео. Вы даже можете интегрировать определенные API-адреса анализа настроений с программным обеспечением для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), чтобы собирать мнения из отзывов клиентов в режиме реального времени.
Анализ настроения - это, по сути, выяснение отношения людей к той или иной теме. Эта технология находит применение в корпорациях, неправительственных организациях, политических партиях и даже странах. Ведь понимание внутренних настроений людей позволяет исследователям лучше понять их потребности.
Социальное прослушивание - это мониторинг упоминаний в социальных сетях о бренде или теме, связанной с вашей компанией. Вместо того чтобы собирать огромное количество сообщений в социальных сетях, в которых упоминается ваш бизнес, анализ настроений делает еще один шаг вперед и выделяет почему они сделали эти комментарии.
Вы также можете провести анализ мнений ваших конкурентов и узнать, как люди относятся к их бренду, продуктам и услугам. Более того, все эти анализы проводятся в режиме реального времени, что позволяет вам проводить более гибкие маркетинговые стратегии.
Вы можете интегрировать API анализа настроений с Twitter, чтобы собрать мнения по определенной теме. В этом исследовании, проведенном Абдур Расулом и др., анализ настроений с помощью машинного обучения был проведен для Adidas и Nike путем извлечения текстов из Twitter. Перед сравнением их общая оценка настроения была рассчитана с помощью методов машинного обучения.
Результаты показали, что у Nike и Adidas схожее распределение настроений - в целом положительное, а большинство - нейтральное. Однако у Adidas позитивный настрой был немного выше, чем у Nike (27,2% против 24,5%). Это может быть как хорошим, так и плохим знаком, в зависимости от того, в какой компании вы работаете.
В зависимости от инструмента анализа настроений вы можете выделить пользователей с нейтральными и негативными настроениями, чтобы превратить их в положительных посланников бренда. В целом, анализ настроений дает вам информацию для принятия обоснованных решений по улучшению имиджа вашего бренда.
В зависимости от размера вашей компании, их могут быть сотни или даже тыс. упоминаний в социальных сетях, связанных с вашим брендом, каждый день. Некоторые из них могут быть запросами, жалобами или другими негативными сообщениями.
Отсутствие или медленное взаимодействие с социальными сетями может привести к потере постоянных клиентов и снижению их пожизненной стоимости. Хуже того, они могут распространять негативную молву и удерживать других людей от покупки у вас.
Если такой PR-кризис возникнет, инструменты анализа настроений помогут вам справиться с ним до того, как он станет слишком масштабным.
В 2014 году канадская компания Expedia запустила свой сайт "Рождественская реклама "Побег зимы: Страх" Рождественская реклама. В ней отец был напуган тем, что он принял за сильную метель на улице, но на самом деле это был визг его дочери, занимающейся на скрипке.
Неприятно громкие и не подходящие по тембру скрипы стали невыносимыми после нескольких показов. Рекламу даже крутили во время чемпионата мира по хоккею среди юниоров, что было воспринято не очень хорошо.
Многие канадцы обратились к социальным сетям, чтобы критикуют ужасный выбор звука в рекламеВ комментариях говорится: "Худшая реклама, она настолько переиграна, что начинает раздражать, и я, вероятно, не буду пользоваться услугами expedia только потому, что эта реклама чертовски раздражает."
Компания Expedia Canada немедленно отреагировала на негативные настроения, прекратив показ рекламы и выпустив два продолжения. В одном из них тот же отец выбрасывает скрипку из дома. В другом сиквеле Expedia пригласила реального пользователя социальных сетей, который комментировал первую рекламу, разбить скрипку на кусочки.
Как показала компания Expedia Canada, анализ настроений позволяет превратить досадные казусы или PR-кризисы в маркетинговые возможности и, как следствие, повысить узнаваемость бренда.
Поскольку анализ настроений направлен на понимание отношения и мнения потребителей, его принято проводить в паре с исследование рынка. Поиск мнений обычно происходит на этапе интерпретации и анализа процесс маркетинговых исследований.
Если говорить точнее, исследователи рынка собирают мнения из массивов данных, собранных в ходе фокус-групп и интервью. Углубляясь в то, почему участники исследования сказали то, что сказали, вы сможете узнать их конкретные проблемы, потребности и желания.
Немного транскрипция данных и программное обеспечение для сбора данных В комплект поставки входят инструменты анализа настроений, и это один из способов нашего отличия. С помощью Speak вы можете создавать расшифровки в масштабе и анализировать эти точные наборы данных с помощью инструментов анализа текста и настроения - и все это в одной централизованной базе данных СМИ.
Если вы хотите узнать больше о том, как Speak может оптимизировать ваши рабочие процессы и повысить рентабельность исследований, зарегистрируйтесь на нашем сайте 7-дневная пробная версия без необходимости использования кредитной карты.
Качественное исследование - это тип исследование рынка исследования, направленные на получение субъективной информации. В отличие от количественных исследований, качественные данные собирают не поддающиеся количественному измерению данные, такие как мнения, отношения и восприятие предмета.
Важной частью любого маркетингового исследования является расшифровка данных, полученных в ходе интервью, для последующего анализа. Поскольку основное внимание уделяется субъективным мнениям, ответы могут быть весьма пространными.
Даже маркетинговые исследования для малого бизнеса могут включать анализ десятков наборов качественных данных. Если предположить, что вы опросили 50 участников, причем каждая сессия длилась 30 минут, то вам предстоит просмотреть 25 часов записей.
Анализ настроений ускоряет этот процесс, анализируя наборы данных и создавая оценки настроений в масштабе. Приборная панель Speak также генерирует преобладающие ключевые слова и темы из любых маркетинговых исследований, чтобы получить обзор ключевых областей, на которые следует обратить внимание.
Это позволит вам быстро определить ключевые области, которые могут потребовать улучшения. Для более точного анализа приборная панель Speak также сообщает о настроениях отдельных предложений, позволяя вам сосредоточиться на конкретных областях, которые могут потребовать улучшения.
Облака слов - отличный способ выделить наиболее важные слова, темы и фразы в текстовом отрывке на основе частоты и релевантности. Генерируйте облака слов из текстовых данных, чтобы создать легко воспринимаемую визуальную разбивку для более глубокого анализа. Попробуйте наш бесплатный генератор облака слов Сегодня, чтобы автоматически визуализировать данные.
Надежное обслуживание клиентов - обязательное условие для любого бизнеса. Согласно исследованию, проведенному Twitter, пользователи ожидают от брендов ответа в течение часа. Один час - это очень мало времени, чтобы удовлетворить тонны запросов клиентов, не говоря уже о том, что запрос был сделан в нерабочее время.
Кроме того, Ответ на жалобу в социальных сетях может повысить уровень поддержки клиентов на целых 25%.
Программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) позволяет мгновенно реагировать на запросы клиентов. В паре с API-анализом настроений вы можете анализировать взаимодействие с клиентами в масштабе и определять, как клиенты относятся к вашим продуктам и услугам.
Анализ настроений также проливает свет на незамеченные проблемы в ваших продуктах и услугах. С помощью аспектного анализа настроений вы сможете определить, какие функции следует улучшить или сохранить.
В целом, ваш продукт - это самый важный элемент маркетингового комплекса, а анализ настроений поможет вам поднять качество вашей продукции на более высокий уровень.
Adobe - это обширный пакет программного обеспечения, который любят творческие люди по всему миру. Некоторые из его заметных инструментов включают Adobe XD (UI/UX-дизайн), Adobe Photoshop (графический редактор) и Adobe Lightroom (фоторедактор). Служба поддержки клиентов в Twitter, в частности, Adobe XD, настолько впечатляет, что Twitter похвалил их в своем блоге.
Проактивно отвечая на запросы клиентов, Adobe XD (и другие аккаунты Adobe в Twitter) успешно создали в Twitter сплоченное сообщество креативщиков.
Например, @AdobeXD У него почти 120 тысяч подписчиков, что впечатляет, но все же уступает другим аккаунтам Adobe в Twitter, @Lightroom (1,8 миллиона подписчиков) и @Photoshop (3,2 миллиона подписчиков).
Twitter-аккаунт общей службы поддержки клиентов Adobe, @AdobeCare, на самом деле проверяет Twitter на предмет упоминаний тем, которые могут быть связаны с их компанией, в данном случае, фотошоп. Как вы могли заметить, клиент никогда не ставил метку AdobeCare самостоятельно.
Однако благодаря проактивному анализу настроений и программному обеспечению для социального прослушивания AdobeCare удается отвечать на запросы клиентов с впечатляющей скоростью.
Анализ настроений также находит применение в финансовой сфере, особенно среди инвесторов и дневных трейдеров. Инвесторы часто следят за настроение рынка - общее настроение инвесторов по отношению к финансовому рынку или компании.
Финансовые рынки нестабильны и всегда неожиданно меняются, что приводит к гибели начинающих дневных трейдеров, надеющихся быстро разбогатеть. Опытные инвесторы используют психология торговли анализировать факторы настроения рынка и заключать прибыльные сделки.
Два основных фактора, влияющих на эту волатильность, - новостные события (политика, новые законы, отраслевая тематика, доходы компаний) и комментарии в социальных сетях.
Используя инструменты анализа настроений, инвесторы могут узнать общее настроение финансового рынка в режиме реального времени и делать прогнозы относительно изменения цен на акции.
Например, после того как Кайли Дженнер опубликовала этот твит, цена акций SNAP упала на 7%, что выразилось в потере $1,3 млрд рыночной стоимости. На тот момент у Кайли Дженнер было 39 миллионов подписчиков, поэтому неудивительно, что один твит оказал столь значительное влияние на настроение рынка и стоимость акций.
Программное обеспечение для анализа настроений немедленно сообщит о внезапном падении настроений, предоставив инвесторам достаточно времени, чтобы продать акции до того, как цены упадут еще больше.
Политики и правительственные органы часто используют анализ настроений для сбора мнений широкой общественности, избирателей и даже конкурентов. С помощью анализа настроений вы можете мгновенно выявить болевые точки миллионов граждан и обратиться к ним за политической поддержкой.
В рамках кампании по переизбранию президента Барака Обамы в 2012 году организация "Обама для Америки" использовала инструменты анализа настроений, чтобы добыть 5,7 миллиона сообщений с веб-сайта кампании. Алгоритм пометил слова из таких запросов, как опрос или вклад на основе предварительно заданных лексиконов (список, в котором каждому слову присваивается определенное настроение).
В 2018 году в Малайзии, входящей в Ассоциацию государств Юго-Восточной Азии (АСЕАН), прошли 14-е всеобщие выборы. Правящей партией всегда была Barisan Nasional, основная коалиция правых и центристских партий.
Однако Pakatan Harapan (коалиция левоцентристских партий) чудом выиграла 14-е всеобщие выборы и одержала убедительную победу над Barisan Nasional. Это вызвало смешанные чувства, поскольку впервые за 61 год Малайзией будет управлять другая партия.
Несколько исследователей провели анализ настроений граждан по отношению к новой правящей партии на основе метода Naive Bayes (вероятностный метод). Исследователи извлекали твиты и соответствующие хэштеги в течение месяца, прежде чем вычислить общее настроение.
Оказалось, что общественное отношение к Pakatan Harapan было 30% положительным, 41% нейтральным и 29% отрицательным - едва ли положительным.
Новое правительство быстро приступило к работе и уже через 100 дней работы вновь проанализировало общественные настроения. После того как опрос 487 000 респондентовРезультаты показали, что общественные настроения были "скорее позитивными, чем негативными", причем негативные настроения склонялись в сторону транспорта и коррупции.
Таким образом, анализ настроений создает возможности не только для корпораций, но и для правительств, чтобы лучше удовлетворять потребности людей. Без анализа настроений вы можете игнорировать глубинные проблемы и упустить доходы, общественную поддержку или другие показатели, важные для вашей организации.
Когда речь заходит об инструментах для анализа настроений, у вас есть три варианта: создать их самостоятельно, купить готовое программное обеспечение или заказать его у поставщика. В любом случае, прежде чем выбрать инструмент для анализа настроений, необходимо задать себе несколько вопросов.
Во-первых, насколько сложными должны быть алгоритмы? Существуют различные типы программного обеспечения для анализа настроения, каждый из которых использует различные методы анализа текста. Более продвинутые инструменты способны более точно распознавать сарказм, смайлики и другие языковые нюансы, но при этом требуют больших затрат.
Следующий, Вы получите судебное разбирательство? Лучший способ внедрить анализ настроений в свой бизнес - попробовать самому. Различные модели анализа настроения имеют разную точность и могут не подходить для ваших конкретных нужд.
Также спросите себя соответствует ли инструмент анализа настроений масштабам и бюджету вашего проекта. Комплексное программное обеспечение для анализа настроений потребует больших первоначальных капитальных и эксплуатационных затрат. Будь то анализ твитов или отзывов клиентов, выбирайте решение, соответствующее целям вашего бизнеса, чтобы добиться максимальной рентабельности инвестиций.
Наконец-то, есть ли дополнительные услуги? Эффективное программное обеспечение для анализа настроений сочетает в себе различные инструменты анализа текста для более целостного анализа текстовых данных. В нем также должны быть API для анализа настроений которые можно интегрировать в CRM или другие системы. маркетинговое программное обеспечение в вашей стопке.
Поскольку анализ настроений - это такой сложный процесс, за большинство вариантов придется платить. Некоторые платформы включают пробные версии, чтобы вы могли испытать платформу, прежде чем принять решение, поскольку эти инструменты могут быть дорогими - их стоимость может составлять сотни и даже тысячи в год.
Конечно, эти затраты незначительны, если вы работаете в крупной компании. Но что делать, если вы только начинаете или просто хотите поэкспериментировать с возможностями инструментов анализа настроений?
Компания Speak предлагает комплексное решение для расшифровки данных, анализа настроений и интеграции API. Мы также позволяем пользователям использовать все наши бесплатные инструменты для анализа - анализ настроения, распознавание сущностей и составление облака слов для выявления распространенных ключевых слов.
Мы также предоставляем 7-дневная пробная версия без кредитной карты, если вы хотите экспериментировать дальше. Чтобы получить доступ ко всему набору наших инструментов, достаточно зарегистрироваться бесплатно!
Если вы хотите использовать анализ настроений в своей организации, у нас есть различные планы Всего от $19.99 в месяц. Мы также предлагаем индивидуальные решения, отвечающие вашим конкретным потребностям и позволяющие легко масштабировать ваши исследовательские и аналитические усилия.
Если вы хотите узнать больше, свяжитесь с нами, и мы поможем вам повысить доходность бизнеса, увеличить узнаваемость бренда и оптимизировать рабочие процессы с помощью анализа настроений.
Существует множество готовых движков для анализа настроений (например Говорите), обычно в виде SaaS (программное обеспечение как услуга). С другой стороны, вы можете создать собственные решения для анализа настроений с помощью библиотек с открытым исходным кодом и следуя приведенным ниже руководствам.
Принятие решения о покупке или создании инструмента для анализа настроений в первую очередь связано с стоимость, опыт и время.
Покупка решения для анализа настроений экономит время и не требует знаний в области информатики. Эти предварительно обученные модели обычно поставляются с интеграцией с популярными сторонними приложениями, такими как Twitter, Slack, Trello, и другими интеграциями Zapier. Кроме того, вам не нужно обслуживать эти системы анализа настроений, поскольку поставщик сделает это за вас.
С другой стороны, создание собственной модели анализа настроений позволяет настроить ее в соответствии с вашими потребностями. Если у вас есть время и желание, вы можете самостоятельно обучиться с помощью онлайн-ресурсов и построить модель анализа настроений с нуля.
Ниже мы приводим полезные ресурсы и руководства, если вы хотите создать собственное решение для анализа настроений или просто узнать больше об этой теме.
Плюсы
✅ Дешевле
✅ Экономия времени и сил
✅ Интеграция с API и Zapier
✅ Вам не нужны знания в области науки о данных или кодирования.
Cons
❌ Может не соответствовать вашим потребностям.
Плюсы
✅ Индивидуальный подход к масштабу и целям вашего проекта
✅ Простые модели анализа настроения можно сделать самостоятельно
Cons
❌ Требуется время на создание и обучение двигателя
❌ Влечет за собой первоначальные инвестиции и затраты на обслуживание
Анализ настроения дает представление о том, как люди относятся к тому или иному предмету. Однако он не идеален и имеет ряд ограничений. Основными ограничениями анализа настроения являются:
Термин "полярность" в анализе настроения означает степень позитивности, негативности или нейтральности слова или предложения. Поляризованные слова легко классифицировать как положительные или отрицательные. Например, хорошо указывает на позитивные настроения, в то время как плохой указывает на негативные настроения.
Однако возникает проблема, когда нужно решить, насколько позитивным должно быть слово или предложение. Например, "еда была отвратительной" и "еда была крайне ужасной" - оба явно указывают на негативные настроения, но присвоение конкретной оценки настроения зависит от модели анализа и аннотатора.
В целом, разные люди могут присвоить одному и тому же предложению разные оценки, поскольку чувства субъективны.
Люди выражают свое мнение в определенном контексте, и если убрать этот контекст, то смысл их слов изменится. Некоторые из этих контекстов включают использование синонимов, ироничные и саркастические комментарии, мемы и даже смайлики.
Например, "Почему ты делаешь это только сейчас? 😠😠" явно свидетельствует о негативном настрое. Однако настроение полностью изменится, если за этим комментарием последует, скажем, еще одно сообщение "Этот мусор должен был получить по заслугам гораздо раньше"..
Последующее сообщение содержит больше контекста и полностью меняет предыдущее предложение. Теперь это не негативная жалоба на задержки - это празднование того, что кто-то наконец-то понес наказание за свои действия.
Многие модели анализа настроения работают путем присвоения оценки настроения определенному слову на основе заранее составленного списка. Но если в предложении нет слов, выражающих настроение, это не значит, что оно не выражает настроения, и наоборот.
Например, "Парень из Redmi сказал мне, что я должен купить iPhone, а не андроид, если мне нужен настоящий смартфон". не содержит поляризованных слов и может дать нейтральную оценку настроения. Однако это предложение явно указывает на негативное отношение к телефонам android.
Вам нужно обучить модели анализа настроения на основе машинного обучения, чтобы они правильно определяли сарказм, контекст и другие проблемы анализа настроения. Обучение заключается в том, что в систему загружаются тонны текстовых документов, чтобы она совершенствовалась и училась так же, как это делает человек.
Недостатком является то, что для достижения точности на уровне человека алгоритм требует длительного времени и большого количества подпитки. Любые ошибки или неточности в наборах данных, подаваемых машине, также могут привести к тому, что она научится плохим привычкам и, как следствие, будет выдавать неточные оценки настроения.
В разных культурах существуют свои диалекты и даже поддиалекты, в каждом из которых встречаются похожие слова с немного отличающимися значениями. Расшифровка чувств без понимания этих нюансов приведет к неточному анализу.
Например, "Хочешь пойти, приятель?"Если бы это было сказано в Соединенных Штатах, то это было бы провокацией, но если бы это было задано в другом месте, то это был бы невинный вопрос о путешествиях.
Только в 2021 году, Merriam-Webster добавили в английский словарь более 520 слов. Многие из этих слов (например, FTW, TBH, amirite) возникли в интернет-культуре. Другие слова были скорректированы в своих определениях.
Например, "прорыв" может означать как внезапное открытие (позитивный настрой), так и заражение вирусом полностью вакцинированного человека (негативный настрой).
С древних времен ученые и исследователи всегда были увлечены лингвистикой. Благодаря их целеустремленным исследованиям, направленным на понимание почему Если человек что-то говорит, то в науке и потребительском поведении происходит множество достижений.
Мир переживает Четвертая промышленная революция где ИИ, большие данные и машинное обучение будут занимать главенствующее положение. Эти стремительно развивающиеся машинные технологии затронут все отрасли - здравоохранение, юриспруденцию, маркетинг и так далее.
Более того, преобразование речи в текст становится все более распространенным, поскольку Google и Amazon возглавляют его использование. Фактически, исследование предсказывает, что Половина всех пользователей смартфонов будут использовать технологию голосового поиска.
Речь и письменный текст - важнейшие данные для любой организации. В частности, понимание намерение за устным или письменным текстом становится все более важным для выживания организации.
Таким образом, спрос на инструменты анализа настроений будет расти, поскольку организации стремятся получить более глубокие сведения о своих клиентах и разработать лучшие предложения для удовлетворения их потребностей. Вопрос в том, будете ли вы также использовать анализ настроений в своем бизнесе или останетесь позади своих конкурентов?
Анализ настроения - это хорошо изученная тема, по которой можно найти множество журнальных статей, книг и онлайн-ресурсов. Ниже мы собрали полезные ресурсы, если вы хотите построить свою собственную модель анализа настроений или просто узнать больше.
Разработка модели анализа настроений предполагает использование Python, Javascript или R - наиболее распространенных языков программирования в НЛП и машинном обучении. Постоянно ведутся споры о том, какой язык лучше, но мы рекомендуем использовать Python, если вы новичок.
С момента создания Python более 30 лет назад сообщество кодеров собрало обширную коллекцию библиотек, документации, руководств и видеоуроков для любого уровня подготовки. Эта обширная коллекция ресурсов Python позволит ускорить процесс разработки высокоточных алгоритмов, сократив тем самым затраты и общие усилия.
У каждого программиста есть свои предпочтения, поэтому мы собрали ниже список руководств по построению моделей анализа настроений с помощью Python, Javascript и R.
Если у вас есть опыт программирования, у нас также есть обширная документация по нашим API SpeakВ комплекте со строками кода, которые можно скопировать и вставить в текстовый редактор. Помимо анализа настроений, вы также можете интегрировать Speak Ai для преобразования речи в текст и вставьте его в свой браузер.
Python NLTK с помощью Pycharm - NLTK - одна из самых популярных библиотек Python с обширным вики содержит курсы, проекты, ответы на часто задаваемые вопросы и многое другое. В этом видеоуроке представлены подробные пошаговые примеры использования Pycharm, текстового редактора для программирования.
Python NLTK с помощью Google Colab - Этот видеоурок научит вас создавать алгоритм анализа настроений Naive Bayes с помощью Google Colab. Эта платформа от Google позволяет любому человеку писать код в своем браузере.
Анализ настроений в Twitter с помощью Google Colab - В этом руководстве показано, как создать модель анализа настроений, предназначенную для сбора мнений из твитов.
Анализ настроения с помощью Tensorflow и Google Colab - В этом видеоуроке представлено подробное пошаговое руководство по построению модели анализа настроений с нуля. Используемая библиотека Python Tensorflowпопулярная библиотека для машинного обучения и фреймворков глубокого обучения.
Создание приложения для анализа настроений с помощью Node.js - Этот учебник представляет собой легкое для понимания пошаговое руководство, содержащее копируемые коды для облегчения процесса разработки.
Как построить анализ настроений в R по методике Kaggle - Kaggle - это онлайн-сообщество ученых, занимающихся изучением данных, с соответствующими наборами данных, соревнованиями, курсами и активным форумом.
Машины для анализа настроений обучаются путем подачи им лексики - списка слов и связанных с ними настроений. Этот список должен быть составлен вручную, и его составление занимает много времени, учитывая огромное количество слов в языке.
К счастью, В Kaggle есть общедоступный лексикон чувств. в 81 язык. Kaggle - это сообщество для программистов, которое содержит множество полезных ресурсов по кодингу, НЛП и машинному обучению.
Мы настоятельно рекомендуем воспользоваться их курсы По окончании курсов выдается сертификат, который вы можете указать в своем резюме. Kaggle предлагает курсы для всех уровней подготовки по Python, машинному обучению, SQL, NLP, машинному обучению и игровому ИИ.
На сайте Kaggle также представлено более 992 общедоступных материалов. наборы данных для анализа настроений. Эти наборы данных охватывают широкий спектр тем для анализа настроений, включая Twitter, обзоры Amazon, финансовые новости и многое другое.
В целом, Kaggle это место, где можно найти материалы по кодингу, особенно если вы новичок. Если вы хорошо разбираетесь в науке о данных, вы также можете принять участие в соревнованиях по кодингу с денежными призами до $150 000.
Помимо вышеупомянутых лексиконов, сообщество специалистов по науке о данных также широко использует VADER, TextBlob, и SentiWordNet лексики. Вы можете бесплатно скачать эти лексиконы на сайте GitHubпопулярная платформа для совместной разработки программного обеспечения.
ВАДЕР: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) - это лексикон, основанный на правилах, специально для определения настроений в сообщениях социальных сетей. Ученые, изучающие данные, любят VADER за то, что он настолько же точен, если не более точные, чем человеческие оценщики.
TextBlob: TextBlob Это библиотека Python (2 и 3) для обработки текстовых данных, которая поставляется с API для выполнения общих задач NLP, таких как тегирование, извлечение существительных из фраз, классификация, перевод и многое другое.
SentiWordNet: SentiWordNet - это лексический ресурс, основанный на WordNetмассивная база данных семантических связей английских слов. Эти слова связаны друг с другом на основе семантических отношений (синонимы, гипонимы, меронимы), после чего им присваивается числовой балл, отражающий настроение.
Если вы хотите глубже погрузиться в область анализа настроений и обработки естественного языка, мы рекомендуем вам начать с чтения "Анализ настроений: Поиск мнений, настроений и эмоций", автор Бинг Лю.
Бинг Лю - выдающийся профессор информатики, регулярно публикующий научные работы по анализу настроений, обработке естественного языка, машинному обучению и анализу данных.
Как идейный лидер в этих областях, он высоко ценится среди специалистов по исследованию данных за обширные знания в этой области и способность понятно объяснять технические темы NLP.
Мы настоятельно рекомендуем вам изучить основы обработки естественного языка, прежде чем переходить к анализу настроений. Анализ настроений - это подмножество обработки естественного языка, и поэтому оба этих предмета должны изучаться параллельно.
Это бесплатный онлайн-курс от Coursera содержит обзор обработки естественного языка и выдает сертификат по окончании. В курсе четыре модуля, каждый из которых содержит практические задания, требующие создания модели NLP, включая обучение нейронной сети для анализа настроения твитов.
Мы также настоятельно рекомендуем этот курс по машинному обучению если вы хотите создать свои собственные модели анализа настроений. На курсе вы узнаете, как создавать алгоритмы машинного обучения с помощью Python и R, двух самых распространенных языков программирования.
Он очень доступен по цене и содержит 44 часа лекционных материалов, что может показаться пугающим, но хорошо структурированный курс разбивает машинное обучение на кусочки.
Если бюджет не является проблемой, мы рекомендуем записаться на этот онлайн-курс Обработка естественного языка с помощью глубокого обучения курс в Stanford Online. Стоимость обучения составляет $1 595 и требует от вас 10-14 часов в неделю в течение 10-недельной программы. По окончании вы также получите сертификат, который можно будет указать в своем резюме.
Если онлайн-курсы вам не по душе, вы можете посмотреть Серия видеороликов на YouTube о обработке естественного языка Дэна Юрафски и Кристофера Мэннинга, профессоров информатики и лингвистики Стэнфордского университета.
Анализ настроений - это процесс использования методов обработки естественного языка (NLP) для извлечения настроений (позитива, эмоций, чувств) из текстовых данных. С быстрым развитием технологий машинного обучения и НЛП большие и малые компании все чаще используют анализ настроений, чтобы занять свое место на рынке.
Существует множество областей применения анализа настроений и анализа мнений. Организации могут использовать анализ настроений в маркетинговых исследованиях, обслуживании клиентов, на финансовых рынках, в политике, на рынке социальных сетей и т. д.
Хотя анализ настроения не идеален, он все еще очень эффективен при анализе текстовых данных в Интернете в больших масштабах. Однако модели анализа настроения уже не уступают по точности человеческим оценщикам, а то и превосходят их.
Это лишь вопрос времени, когда модели анализа настроений достигнут практически 100% точности при извлечении мнений из больших фрагментов текста. Это технология, которая доказала, что оптимизирует рабочие процессы и позволяет командам глубже понять своих клиентов.
Если вы хотите узнать больше, попробуйте наш 7-дневная пробная версия без кредитной карты, или поговорите с нами чтобы обсудить, как наши решения по анализу настроений могут вывести вашу организацию на новый уровень.
Попробуйте бесплатно в течение 7 дней, кредитная карта не требуется
Как перевести запись в текст Наш инструмент транскрипции без кодов позволяет преобразовать аудиозапись в текст всего за два шага. Найти
Как расшифровать видео с YouTube Чтобы расшифровать видео с YouTube, не нужно конвертировать его в формат mp4. Просто загрузите URL-адрес в Speak
Как транскрибировать аудио и видео в текст за 2 минуты (2022 руководство) Узнайте, как транскрибировать аудио и видео в текст с помощью Speak Ai
Полное руководство по текстовой аналитике (2022) Текстовая аналитика (или текстовый майнинг) - это использование методов обработки естественного языка для извлечения ключевых идей из фрагментов текста.
Что такое обработка естественного языка: Определяющее руководство Обработка естественного языка - это большая область изучения того, как компьютеры могут точно понимать человеческий язык, и
Простое руководство по проведению маркетинговых исследований в 2021 году Узнайте несколько простых шагов, которые помогут вам начать проводить маркетинговые исследования,
В течение ограниченного времени, экономия 93% на полностью загруженном плане Speak. Начните 2025 год с лучшей платформы искусственного интеллекта.
Русский 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi