Sentimentanalys är när man extraherar känslor och upplevelser från en given text. Det gör det möjligt för organisationer att förstå de underliggande betydelserna bakom ett meddelande, som kan vara ganska väl dolda. Men hur exakt fungerar sentimentanalys och bör ditt företag använda det?
Innan vi går in på hur sentimentanalys fungerar, låt oss ta en titt på hur kraftfull sentimentanalys kan vara när den används på rätt sätt.
Vi minns väl alla Nike Colin Kaepernick-kampanjen? Den som orsakade bråk under Thanksgiving och som förmodligen var ansvarig för ett antal brustna vänskapsband?
Men om du inte gör det, här är en snabb sammanfattning.
Under 2018 lanserade Nike en marknadsföringskampanj med Colin Kaepernick, en kontroversiell person för vissa, som utlöste en landsomfattande storm i sociala medier.
Under de 12 månaderna innan Nike tillkännagav Kaepernick-annonsen, Nike hade i genomsnitt ett positivt nettotal på 26,7% på sociala medier. Nikes nettosentiment sjönk dock till -4,7% efter tillkännagivandet.
Om du var marknadschef för Nike skulle du omedelbart avbryta kampanjen, eller hur? Så varför gjorde de inte det?
Trots det till synes negativa mottagandet på ytan rapporterade Nike en ökning av försäljningen med 31% och en explosion i omnämnanden av varumärken med 2,677%.
Nike utnyttjade sentimentanalys för att inse att det under den negativa vågen fanns en del orapporterade positiva känslor från deras målkunder - konsumenter som betyder något för dem. Nike accepterade utmaningen, fortsatte med annonsen och resultaten talade för sig själva.
Sentimentanalys, även känd som opinion mining, innebär att känslor (glad, arg), avsikter (fråga, klagomål, åsikt etc.) och positivitet (negativ, neutral, positiv) extraheras från text.
Vanliga användningsområden för sentimentanalys är rykteshantering, övervakning av sociala medier, marknadsundersökningar och analys av kundfeedback. Sentimentanalys är också en delmängd av NLP (Natural Language Processing) - att använda AI och datorer för att studera lingvistik.
Det är vanligt att termerna sentimentanalys, textanalys och NLP (Natural Language Processing) används tillsammans. Även om alla dessa är relaterade termer inom datavetenskap och kan ha samma praktiska tillämpningar, betyder de inte samma sak.
Sentimentanalys: Som nämnts avser sentimentanalys att tilldela sentimentpoäng (positiva, negativa eller neutrala) till texter via maskinalgoritmer. Sentimentanalys är också känt som opinion mining.
Textanalys: Textanalys kallas även text mining och innebär att man analyserar ostrukturerad data och extraherar information från den, t.ex. genom att skapa ordmoln. Textanalys åtföljs vanligtvis av sentimentanalys på grund av dess liknande natur.
Behandling av naturligt språk (NLP): Naturlig språkbehandling är ett område inom datavetenskap som handlar om att använda datorer för att analysera mänskligt språk. Du kan se bearbetning av naturligt språk som en överuppsättning av sentimentanalys och textanalys.
Det finns fem huvudtyper av sentimentanalys, som var och en fokuserar på olika aspekter av ett dataset:
Emotionsdetektering syftar till att känna igen känslor genom ord i en given text, t.ex. glädje, besvikelse, ilska och rädsla.
Det finns flera olika sätt att upptäcka känslor i text. Det vanligaste är att identifiera nyckelord och tilldela dem känslor baserat på ett lexikon (en lista med ord och deras associerade känslor).
Aspektbaserad sentimentanalys (ABSA), även känd som funktionsbaserad sentimentanalys, är en process där man identifierar förutbestämda aspekter och deras associerade sentiment i ett dataset.
Dessa aspekter varierar från organisation till organisation, men de vanligaste är pris, förpackning, design, UX och kundservice.
ABSA används oftast i produkt- och tjänsteutvärderingar för att fastställa vilka funktioner som kunderna gillade eller ogillade mest. Därefter kan organisationerna fokusera på specifika områden i sina produkter och tjänster som behöver förbättras.
Finkornig sentimentanalys bryter ner meningar i delar och extraherar sentimentet från dessa enskilda delar. Sentimentet kategoriseras sedan i en av fem polaritetskategorier: mycket positiv, positiv, neutral, negativ, mycket negativ.
Polaritetsprecision är avgörande för att tolka betygsskalor för kundfeedback. På en 1-5-stjärnig betygsskala skulle till exempel 1 vara mycket negativt, medan 5 skulle vara mycket positivt. På en betygsskala på 1-10 är 1-2 mycket negativt, medan 9-10 är mycket positivt.
Grovkornig sentimentanalys liknar finkornig sentimentanalys. Grovkornig sentimentanalys skiljer sig dock från finkornig sentimentanalys genom att den extraherar sentiment från hela dokument eller meningar i stället för att bryta ner meningar i olika delar.
Grovkornig sentimentanalys klassificerar sentiment i endast tre polaritetskategorier: positiv, neutral, negativ.
Med flerspråkig sentimentanalys kan du samla in data från icke-engelska texter utan att översätta dem. Att förlita sig på översättningar i flerspråkiga analyser kan vara bekvämt, men det är inte tillförlitligt eftersom språkliga nyanser som semantik och lexikon kan blandas ihop.
Det är lätt att glömma, men bara 17% av världens befolkning talar engelska, och Engelska representerar endast 25,9% av Internetanvändarna. Med flerspråkig sentimentanalys kan du ta del av den majoritet som saknas och maximera värdet för ditt företag.
I stället för att identifiera sentiment undersöker avsiktsanalys textuella ledtrådar för avsikt och klassificerar dem i förutbestämda taggar. Dessa taggar är starkt beroende av dina affärsbehov och passar inte alla i samma storlek.
Till exempel kan avsiktsklassificerare för meddelanden i sociala medier delas upp i förslag, fråga, klagomål, återkoppling, och marknadsföring. Medan mer lämpliga taggar för att analysera kundfeedback inkluderar intresserade, ointresserad, teckna, och avsluta prenumeration.
Sentimentanalys använder en blandning av NLP-tekniker (Natural Language Processing), statistik och maskininlärningsmetoder för att automatiskt fastställa sentiment i text och dess polaritet.
De vanligaste modellerna för sentimentanalys är regelbaserad, maskininlärning och hybrid.
I den regelbaserade metoden tilldelar och beräknar algoritmen känslopoängen för en text baserat på en uppsättning regler eller lexikon (en lista över ord och deras associerade känslor) som tagits fram av en människa.
Listan innehöll redan motsvarande sentimentala poäng för både negativa (hemskt, fruktansvärt, dålig) och positiv (bra, Fantastiskt, förtjusande) ord. Därefter identifierar algoritmen de polariserade orden och summerar den övergripande känslan, vanligtvis på en skala från -1 till +1.
En bra modell för sentimentanalys som använder den lexikonbaserade metoden bör införliva effekten av varje undertext på den upplevda intensiteten i text på meningsnivå. Det finns fem faktorer som kan påverka polariteten i en mening:
Skiljetecken, nämligen utropstecknet (!), ökar intensiteten utan att ändra den semantiska inriktningen.
Kapitalisering, nämligen att använda ALL-CAPS för att betona ett sentimentrelevant ord i närvaro av andra ord utan stor bokstav, ökar sentimentintensiteten utan att påverka den semantiska orienteringen.
Modifierare av grad (även kallade förstärkare, förstärkningsord eller gradadverbial) påverkar känslans intensitet genom att antingen öka eller minska intensiteten. Till exempel "Vädret är extremt varmt."
Polaritetsförskjutning på grund av konjunktioner, Den kontrastiva konjunktionen "men" signalerar en förändring i sentimentspolaritet, där sentimentet i texten efter konjunktionen är dominerande. Till exempel: "Vädret är varmt, men det är uthärdligt." har en blandad känsla, där den senare halvan avgör det övergripande betyget.
Catching Polaritet Negation genom att undersöka den sammanhängande sekvensen av 3 artiklar som föregår en sentimentlad lexikal funktion, fångar vi nästan 90% av fall där negation vänder textens polaritet. En negerad mening skulle till exempel vara: "Vädret är inte riktigt så varmt.".
Initial investering av mänsklig ansträngning: Att bygga en regelbaserad sentimentanalysmotor från grunden kan vara svårt. Det finns tusentals ord i det engelska språket, för att inte tala om att utveckla lexikon för flerspråkiga sentimentanalysmotorer.
Subjektivitet när det gäller att komma överens om polaritet: Oenighet om ett ords valens kan också påverka slutresultatet. Till exempel, om en annan forskare tilldelar samma sentimentala poäng till fruktansvärt som du skulle göra för att dålig, vad bör det övergripande sentimentbetyget vara?
Det går inte att upptäcka sammanhanget: Den regelbaserade sentimentmetoden kanske inte upptäcker sarkasm och sammanhang. Till exempel, "DEN där Jack är teamledare? Jag är säker på att han kommer att göra ett bra jobb och inte kommer att förstöra saker 😂😂 " kan ge en positiv sentimentspoäng trots att det är en sarkastisk, negativ förolämpning.
I maskininlärningsmetoden tränas sentimentanalysmotorn att automatiskt klassificera textdata med rätt taggar. Träningen (övervakad och oövervakad maskininlärning) görs vanligtvis genom att mata motorn med tonvis av förtaggade textdata.
Genom att kontinuerligt mata in förtaggade exempel kan maskinen sedan lära sig lingvistik som en människa skulle göra och exakt förutsäga taggar för framtida datauppsättningar (t.ex, den låten var lysande lol -> positiv)
Investering av tid och resurser: Det kan ta lång tid att träna en maskininlärningsalgoritm för att nå tillfredsställande noggrannhetsnivåer. Det kan också vara kostsamt att få tag på tillräckligt med data för att mata algoritmen.
Känslig för fel: Maskininlärningssystem kan också vara felaktiga, t.ex. när de matas med partiska eller felaktiga dataset.
Hybridmetoden kombinerar både maskininlärning och regelbaserad sentimentanalys för att ge mer exakta resultat. Modeller som använder hybridmetoden medför dock de största initiala kapital- och underhållskostnaderna.
Sedan internet kom på 1990-talet har konsumentplattformar och sociala medier utvecklats och blivit alltmer sammanflätade med vårt dagliga liv. I takt med att antalet Internetanvändare förväntas öka till 5,3 miljarder år 2023 (6% CAGR), kan man inte bortse från det stora värdet av onlinedata.
Företagen kan inte heller bortse från sociala mediers inflytande på konsumenternas köpbeslut. Enligt GlobalWebIndex, 54% av personer med konton i sociala medier använder sociala medier för att undersöka produkter.
Dessutom uttrycker användare av sociala medier och opinionsbildare åsikter om varumärken, politik och mänskliga rättigheter. Detta användargenererade innehåll har stor inverkan på konsumenternas beteende eftersom kunderna litar mer på mun-till-mun-metoden än på reklambudskap.
Med hjälp av sentimentanalys kan företag sluta reagera passivt på den allmänna opinionen och i stället vidta proaktiva åtgärder för att forma den allmänna inställningen till sitt varumärke. Sentimentanalys gör det möjligt för företag att ta reda på vad konsumenterna säger och även de betydelse bakom dessa meddelanden.
Sentimentanalysverktyg gör det möjligt att analysera tusentals, om inte miljontals, texter på nätet med ett enda klick. Istället för att granska enskilda tweets eller Facebook-inlägg kan företagare få en omedelbar överblick över vad konsumenterna tycker om deras varumärke.
Dessutom är sentimentanalysen automatisk, vilket sparar arbetskostnader och tid på att samla in data.
Sentimentanalys går längre än så vad kunderna säger, ger de insikter om hur Varför kunderna har dessa åsikter. Genom att analysera åsikterna utifrån deras avsikter och polaritet kan företagen identifiera förbättringsområden som de kanske aldrig hade insett.
Sentimentanalys gör det också möjligt för dig att fatta datastödda beslut för ett mer välgrundat beslutsfattande. Utan tillförlitliga data att basera dina beslut på skulle du skjuta i mörkret och i slutändan slösa tid och pengar.
Sentimentanalys ger stora möjligheter till marknadsföring i realtid - marknadsföringsbudskap som utformas spontant. Med data som rapporteras till dig i realtid kan du med hjälp av sentimentanalys dra nytta av trendiga händelser eller till och med hantera PR-kriser innan de växer till en stor fråga.
Sentimentanalys kan också analysera stora mängder ostrukturerad data i stor skala - till exempel kommentarer, meddelanden, bilder och till och med videor. Du kan till och med integrera vissa API:er för sentimentanalys med programvara för hantering av kundrelationer (CRM) för att utvinna åsikter från kundfeedback i realtid.
Sentimentanalys går i korthet ut på att ta reda på hur människor känner inför ett visst ämne. Den här tekniken kan användas av företag, frivilligorganisationer, politiska partier och till och med länder. Genom att förstå människors inre känslor kan forskarna trots allt förstå deras behov bättre.
Social listening innebär att man övervakar omnämnanden i sociala medier om ett varumärke eller ett ämne som är relaterat till ditt företag. I stället för att samla in stora mängder inlägg i sociala medier som nämner ditt företag, tar sentimentanalys det ett steg längre och belyser Varför de gjorde dessa kommentarer.
Du kan också göra opinionsundersökningar om dina konkurrenter och ta reda på vad människor tycker om deras varumärke, produkter och tjänster. Dessutom sker alla dessa analyser i realtid, vilket gör att du kan genomföra mer agila marknadsföringsstrategier.
Du kan integrera ett API för sentimentanalys med Twitter för att ta fram åsikter om ett visst ämne. I den här studien av Abdur Rasool et al. genomfördes sentimentanalys med maskininlärning på Adidas och Nike genom att utvinna texter från Twitter. Deras övergripande sentimentspoäng beräknades med maskininlärningstekniker innan de jämfördes.
Resultaten visade att Nike och Adidas hade liknande sentimentfördelning - ett övergripande positivt sentiment med en majoritet som var neutrala. Adidas hade dock ett något högre positivt sentiment än Nike (27,2% vs. 24,5%). Det här kan vara ett bra eller dåligt tecken, beroende på vilket företag du arbetar för.
Beroende på vilket verktyg för sentimentanalys du använder kan du hitta användare med neutrala eller negativa känslor och omvandla dem till positiva varumärkesambassadörer. Sammantaget ger sentimentanalys dig information så att du kan fatta välgrundade beslut och förbättra din varumärkesimage.
Beroende på storleken på ditt företag kan det finnas hundratals eller till och med tusentals av omnämnanden i sociala medier som rör ditt varumärke varje dag. En del av dessa kan vara frågor, klagomål eller andra negativa meddelanden.
Bristande eller långsamt engagemang i sociala medier kan leda till att du förlorar lojala kunder och deras livstidsvärde. Ännu värre är att de kan sprida negativ word-of-mouth och avskräcka andra människor från att köpa från dig.
Om en sådan PR-kris uppstår kan verktyg för sentimentanalys hjälpa dig att hantera den innan den växer sig alltför stor.
År 2014 lanserade Expedia Kanada sin "Fly vinter: Fear" julreklam. I den blev en far skräckslagen av vad han trodde var den våldsamma snöstormen utanför, men som i själva verket var det skrikande ljudet från hans dotter som övade på violinen.
De obehagligt höga och ostadiga skriken blev outhärdliga efter flera sändningar. Annonsen spelades till och med under World Junior Hockey Championships, vilket inte mottogs väl.
Många kanadensare flockades på sociala medier för att kritisera reklamens hemska ljudval, med kommentarer som gick så långt som att säga "Worst commercial, it is sooooooooooooooo overplayed that it becomes annoying, and I will probably not use expedia simply because this commercial is so damn annoying."
Expedia Canada reagerade omedelbart på den negativa känslan genom att stoppa annonsen och släppa två uppföljare. I en av dem var det samma far som kastade ut fiolen ur huset. I den andra uppföljaren bjöd Expedia in en verklig användare av sociala medier som kommenterat den första annonsen för att slå fiolen i bitar.
Som Expedia Canada visar kan du med hjälp av sentimentanalys omvandla pinsamma missöden eller PR-kriser till marknadsföringsmöjligheter och därmed öka varumärkeskännedomen.
Eftersom sentimentanalys handlar om att förstå konsumenters attityder och åsikter är det vanligt att koppla ihop den med marknadsundersökningar. Opinion mining sker vanligtvis i tolknings- och analysfasen av marknadsundersökningsprocessen.
Mer specifikt samlar marknadsundersökare in åsikter från datamängder som samlats in genom fokusgrupper och intervjuer. Genom att gräva djupare i varför dina undersökningsdeltagare sa vad de sa, kan du upptäcka deras exakta problem, behov och önskemål.
Ett fåtal Datatranskription och programvara för datainsamling kommer med verktyg för sentimentanalys, och det är ett sätt för oss att skilja oss från mängden. Med Speak kan du producera transkriptioner i stor skala och analysera dessa exakta datauppsättningar med text- och sentimentanalysverktyg - allt i en centraliserad mediadatabas.
Om du vill veta mer om hur Speak kan optimera dina arbetsflödesprocesser och öka forskningens ROI, anmäl dig till vår 7 dagars provperiod utan krav på kreditkort.
Kvalitativ forskning är en typ av marknadsundersökningar som fokuserar på att inhämta subjektiv information. Till skillnad från kvantitativ forskning samlar kvalitativa data in icke-kvantifierbara data, till exempel åsikter, attityder och uppfattningar om ett ämne.
En stor del av alla marknadsundersökningar handlar om att transkribera data från intervjuer för vidare analys. Eftersom fokus ligger på subjektiva åsikter kan de svar som ges vara ganska långa.
Även marknadsundersökningar för småföretag kan innebära analys av dussintals kvalitativa datauppsättningar. Om vi antar att du intervjuade 50 deltagare och att varje session varade i 30 minuter, har du 25 timmars inspelningar att gå igenom.
Sentimentanalys påskyndar den processen genom att analysera datauppsättningarna och producera sentimentpoängen i stor skala. Speaks instrumentpanel för insikter genererar också vanliga nyckelord och ämnen från alla marknadsundersökningar för att få en överblick över viktiga områden att uppmärksamma.
Detta gör att du snabbt kan identifiera nyckelområden som kan behöva förbättras. För mer exakta analyser rapporterar Speaks instrumentpanel även känslan i enskilda meningar, vilket gör att du kan fokusera på specifika områden som kan behöva förbättras.
Ordmoln är ett utmärkt sätt att lyfta fram de viktigaste orden, ämnena och fraserna i en textpassage baserat på frekvens och relevans. Generera ordmoln från dina textdata för att skapa en lättförståelig visuell uppdelning för djupare analys. Prova vår gratis ordmolnsgenerator idag för att automatiskt visualisera insikter från dina data.
En bra kundservice är en nödvändighet för alla företag. Enligt en studie som gjorts av Twitter, användare förväntar sig att varumärken ska svara inom en timme. En timme är en kort tid för att hantera massor av kundfrågor, för att inte tala om om de ställde frågan under icke-butikstid.
Dessutom.., att besvara ett klagomål på sociala medier kan öka kundlojaliteten med så mycket som 25%.
Programvara för hantering av kundrelationer (CRM) gör att du kan svara på kundförfrågningar omedelbart. I kombination med API för sentimentanalys kan du analysera kundinteraktioner i stor skala och avgöra vad kunderna tycker om dina produkter och tjänster.
Sentimentanalys belyser också obemärkta problem i dina produkter och tjänster. Med aspektbaserad sentimentanalys kan du identifiera vilka funktioner som ska förbättras eller behållas.
Sammantaget är din produkt det viktigaste elementet i marknadsföringsmixen, och sentimentanalys hjälper dig att höja kvaliteten på dina produkter till nya höjder.
Adobe är ett omfattande programvarupaket som älskas av kreatörer över hela världen. Några av de mest kända verktygen är Adobe XD (UI/UX-design), Adobe Photoshop (grafikredigerare) och Adobe Lightroom (fotoredigerare). Twitter-kundtjänsten för Adobe XD i synnerhet är så imponerande att Twitter berömde dem på deras blogg.
Genom att proaktivt svara på kundfrågor har Adobe XD (och andra Adobe Twitter-konton) lyckats skapa en nära sammansvetsad gemenskap av kreatörer på Twitter.
Till exempel, @AdobeXD har nästan 120 000 följare, en imponerande siffra som dock är mindre än Adobes övriga Twitter-konton, @Ljusrum (1,8 miljoner följare) och @Photoshop (3,2 miljoner följare).
Adobes Twitter-konto för allmän kundservice, @AdobeCaresöker faktiskt igenom Twitter efter omnämnanden av ämnen som kan vara relaterade till deras företag, i det här fallet, Photoshop. Som du kanske har märkt har kunden aldrig taggat AdobeCare själv.
Men genom proaktiv sentimentanalys och programvara för social lyssning lyckas AdobeCare svara på kundförfrågningar med imponerande hastighet.
Sentimentanalys har också tillämpningar inom finans, särskilt bland investerare och daytraders. Investerare övervakar ofta marknadssentiment - Investerarnas allmänna inställning till en finansiell marknad eller ett företag.
Finansmarknaderna är volatila och förändras alltid oväntat till undergång för nybörjare som hoppas bli rika snabbt. Kryddade investerare skulle använda handelspsykologi för att analysera marknadssentimentfaktorer och göra lönsamma affärer.
De två viktigaste faktorerna som påverkar denna volatilitet är nyhetshändelser (politik, nya lagar, branschrelaterade händelser, bolagsvinster) och kommentarer i sociala medier.
Genom att utnyttja verktyg för sentimentanalys kan investerare i realtid känna till den allmänna stämningen på en finansmarknad och göra förutsägelser om förändringar i aktiekurserna.
Till exempel, efter att Kylie Jenner, en influencer inom sociala medier, publicerade denna tweet sjönk SNAPs aktiekurs med 7%, vilket motsvarade en förlust på $1,3 miljarder i marknadsvärde. Vid den tidpunkten hade Kylie Jenner 39 miljoner följare, så det är inte konstigt att en enda tweet hade en så betydande inverkan på marknadssentimentet och aktiekurserna.
En programvara för sentimentanalys skulle omedelbart rapportera en plötslig nedgång i sentimentet, vilket ger investerarna tillräckligt med tid att sälja aktier innan priserna sjunker ytterligare.
Politiker och myndigheter använder ofta sentimentanalys för att samla in åsikter från allmänheten, väljare och till och med konkurrenter. Med sentimentanalys kan du omedelbart extrahera smärtpunkter från miljontals medborgare och adressera dem för politiskt stöd.
Som en del av president Barack Obamas omvalskampanj 2012 använde Obama for America verktyg för sentimentanalys för att min 5,7 miljoner meddelanden från kampanjens webbplats. Algoritmen taggade ord från förfrågningar som opinionsundersökning eller bidrag baserat på förbestämda lexikon (en lista som tilldelar en känsla till ett visst ord).
Malaysia, som är medlem i ASEAN (Association of Southeast Asian Nations), höll sitt 14:e allmänna val 2018. Det styrande partiet har alltid varit Barisan Nasional, den största koalitionen av höger- och mittenpartier.
Pakatan Harapan (koalitionen av center-vänsterpartier) vann dock mirakulöst det 14:e parlamentsvalet och besegrade Barisan Nasional i en jordskredsseger. Det var blandade känslor eftersom detta skulle bli första gången på 61 år som Malaysia skulle styras av ett annat parti.
Flera forskare genomförde en sentimentanalys av medborgarnas acceptans av det nya regeringspartiet baserat på Naive Bayes-metoden (en probabilistisk metod). Forskarna extraherade tweets och relevanta hashtags under en månad innan de beräknade det övergripande sentimentet.
Det visar sig att allmänhetens inställning till Pakatan Harapan var 30% positiv, 41% neutral och 29% negativ - knappt positiv.
Den nya regeringen kom snabbt igång med arbetet och analyserade allmänhetens inställning igen efter 100 dagars tjänstgöring. Efter undersökning av 487.000 respondenterResultatet visade att allmänheten var "mer positiv än negativ", med en övervikt för transport och korruption.
Sentimentanalys skapar alltså möjligheter inte bara för företag utan även för myndigheter att bättre tillgodose människors behov. Utan sentimentanalys kan du ignorera underliggande problem och gå miste om intäkter, offentligt stöd eller andra mätvärden som är relevanta för din organisation.
När det gäller verktyg för sentimentanalys har du tre alternativ: bygg det själv, köp färdig programvara eller låt en leverantör specialbygga det. Oavsett vilket finns det flera frågor du bör ställa dig själv innan du väljer ett verktyg för sentimentanalys.
För det första.., hur komplexa ska algoritmerna vara? Det finns olika typer av programvara för sentimentanalys, som alla använder olika tekniker för att analysera text. Mer avancerade verktyg kan känna igen sarkasmer, uttryckssymboler och andra språkliga nyanser mer exakt, men innebär högre kostnader.
Nästa, får du en rättegång? Det bästa sättet att implementera sentimentanalys i ditt företag är att prova det själv. Olika modeller för sentimentanalys har varierande noggrannhet och kanske inte är utbildade för just dina behov.
Fråga också dig själv om verktyget för sentimentanalys passar inom ramen för projektets omfattning och budget. En heltäckande programvara för sentimentanalys skulle kräva högre startkapital och underhållskostnader. Oavsett om det handlar om att analysera tweets eller kundfeedback, välj en lösning som passar dina affärsmål för att maximera avkastningen.
Äntligen, Finns det några mervärdestjänster? En effektiv programvara för sentimentanalys kombinerar olika textanalysverktyg för en mer holistisk analys av textdata. Det bör också finnas en API för sentimentanalys som du kan integrera i ditt CRM-system eller andra programvara för marknadsföring i din stack.
Eftersom sentimentanalys är en så komplex process måste du betala för de flesta alternativ. Vissa plattformar inkluderar testversioner så att du kan testa plattformen innan du binder dig, eftersom dessa verktyg kan vara dyra - de kan kosta hundratals eller till och med tusentals kronor per år.
Naturligtvis är dessa kostnader försumbara om du arbetar på ett stort företag. Men hur är det om du precis har börjat eller om du helt enkelt vill experimentera med sentimentanalysverktygens funktioner?
På Speak erbjuder vi en allt-i-ett-lösning för datatranskription, sentimentanalys och API-integrationer. Vi tillåter också användare att använda alla våra analysverktyg gratis - sentimentanalys, enhetsigenkänning och ordmolnsskapare för att identifiera vanliga nyckelord.
Vi tillhandahåller också en 7 dagars provperiod utan krav på kreditkort om du vill experimentera vidare. För att få tillgång till hela vår verktygssvit behöver du bara registrera dig gratis!
Om du vill använda sentimentanalys för din organisation har vi olika planer från endast $19,99 per månad. Vi har också anpassade lösningar som passar dina specifika behov och gör det enkelt att skala upp dina forsknings- och analysinsatser.
Om du vill veta mer, kontakta oss så hjälper vi dig att förbättra företagets intäkter, öka varumärkeskännedomen och optimera arbetsflödena - allt med hjälp av sentimentanalys.
Det finns många färdiga motorer för sentimentanalys (t.ex. Tala) vanligtvis i form av SaaS (Software as a Service). Å andra sidan kan du bygga dina egna sentimentanalyslösningar med open source-bibliotek och genom att följa handledningarna nedan.
Att välja mellan att köpa eller bygga ett verktyg för sentimentanalys handlar främst om kostnad, expertis och tid.
Att köpa en sentimentanalyslösning sparar tid och kräver inte datavetenskaplig kunskap. Dessa förutbildade modeller kommer vanligtvis med integrationer med populära tredjepartsappar som Twitter, Slack, Trello och andra Zapier-integrationer. Du behöver inte heller underhålla dessa sentimentanalysmotorer eftersom din leverantör kommer att göra det åt dig.
Å andra sidan kan du bygga din egen sentimentanalysmodell genom att anpassa den efter dina behov. Om du har tid och engagemang kan du lära dig själv med hjälp av online-resurser och bygga en sentimentanalysmodell från grunden.
Vi har sammanställt användbara resurser och handledningar nedan om du vill bygga din egen lösning för sentimentanalys eller om du bara vill lära dig mer om ämnet.
Proffs
✅ Billigare
✅ Sparar tid och ansträngning
✅ Levereras med API- och Zapier-integrationer
✅ Du behöver inte ha kunskap om datavetenskap eller kodning
Nackdelar
❌ Kanske inte lämplig för dina specifika behov
Proffs
✅ Anpassad till projektets omfattning och mål
✅ Enkla modeller för sentimentanalys kan göras själv
Nackdelar
❌ Tar tid att bygga och träna upp motorn
❌ Innebär initiala investerings- och underhållskostnader
Sentimentanalys ger en överblick över hur människor känner för ett ämne. Den är dock inte perfekt och har flera begränsningar. De viktigaste begränsningarna med sentimentanalys är:
Begreppet polaritet inom sentimentanalys avser i vilken grad ett ord eller en mening är positiv, negativ eller neutral. Det är lätt att klassificera polariserade ord som antingen positiva eller negativa. Till exempel, bra indikerar en positiv känsla, medan dålig indikerar en negativ känsla.
Problemet uppstår dock när man ska avgöra hur positivt ett ord eller en mening ska vara. Till exempel "maten var fruktansvärd" och "maten var extremt dålig" indikerar båda tydligt en negativ känsla, men att sätta en specifik känslopoäng är subjektivt för analysmodellen och den mänskliga kommentatorn.
Sammantaget kan olika personer ge olika sentimentpoäng till samma mening eftersom sentiment är subjektivt.
Människor uttrycker åsikter i ett sammanhang, och om man tar bort det sammanhanget skulle innebörden av deras ord förändras. Några av dessa sammanhang är användning av synonymer, ironiska och sarkastiska kommentarer, memes och till och med emoticons.
Till exempel "Varför gör du det här först nu? 😠😠" visar tydligt på en negativ inställning. Men känslan skulle förändras helt om den här kommentaren till exempel följdes upp med ett annat meddelande "Den där skitstöveln borde ha fått vad han förtjänade långt tidigare, lmao".
Det uppföljande meddelandet ger mer sammanhang och ändrar den tidigare meningen helt och hållet. Plötsligt är det inte ett negativt klagomål på förseningar - det är en hyllning till att någon äntligen straffas för sina handlingar.
Många sentimentanalysmodeller fungerar genom att tilldela ett visst ord en sentimentpoäng utifrån en förutbestämd lista. Men bara för att en mening inte innehåller några sentimentord betyder det inte att den inte uttrycker sentiment och vice versa.
Till exempel "Redmi-killen sa till mig att jag borde köpa en iPhone istället för en Android om jag ville ha en riktig smartphone" innehåller inte några polariserade ord och kan ge en neutral sentimentspoäng. Meningen visar dock tydligt på en negativ inställning till Android-telefoner.
Du måste träna sentimentanalysmodeller för maskininlärning för att korrekt identifiera sarkasm, kontexter och andra sentimentanalysutmaningar. Träningen innebär att maskinen matas med massor av textdokument för att förbättras och lära sig precis som en människa skulle göra.
Nackdelen är att algoritmen kräver lång tid och mycket matning för att uppnå noggrannhet på mänsklig nivå. Eventuella fel eller felaktigheter i de datauppsättningar som matas till maskinen skulle också leda till att den lär sig dåliga vanor och som ett resultat producerar felaktiga sentimentpoäng.
Kulturer har sina egna dialekter och till och med subdialekter, och var och en av dem innehåller liknande ord med något olika betydelser. Att dechiffrera sentiment utan att förstå dessa nyanser skulle resultera i felaktig analys.
Till exempel "Vill du följa med, kompis?" skulle vara en provokation om det sades i USA, men det skulle vara en oskyldig fråga om resande om den ställdes någon annanstans.
Enbart under 2021, Merriam-Webster lades mer än 520 ord till i den engelska ordboken. Många av dessa ord (t.ex. FTW, TBH, amirite) härstammar från onlinekulturen. Andra ord fick sina definitioner justerade.
Till exempel "genombrott" kan antingen betyda en plötslig upptäckt (positivt sentiment) eller att en fullt vaccinerad person smittas av viruset (negativt sentiment).
Sedan urminnes tider har lingvistiken fascinerat forskare och vetenskapsmän. Tack vare deras engagerade forskning för att förstå Varför en person säger något, har många framsteg gjorts inom vetenskap och konsumentbeteende.
Världen går igenom den största Fjärde industriella revolutionen där AI, stordata och maskininlärning kommer att ta överhanden. Denna snabbt avancerande maskinteknik kommer att påverka alla branscher, från hälso- och sjukvård till juridik, marknadsföring och så vidare.
Dessutom.., tal-till-text blir allt vanligare i takt med att Google och Amazon går i spetsen för användningen. Faktum är att en studie förutspådde att hälften av alla smartphone-användare kommer att använda röstsökningsteknik.
Tal och skriven text är viktiga data för alla organisationer. Mer specifikt är det viktigt att förstå Avsikt bakom den talade eller skrivna texten blir allt viktigare för en organisations överlevnad.
Efterfrågan på verktyg för sentimentanalys kommer därför att öka i takt med att organisationerna försöker få djupare insikter om sina kunder och utveckla bättre erbjudanden för att tillgodose deras behov. Frågan är om du också kommer att använda sentimentanalys i din verksamhet eller om du kommer att bli omsprungen av dina konkurrenter?
Sentimentanalys är ett väl utforskat ämne med många tidskriftsartiklar, böcker och online-resurser tillgängliga för din inlärning. Nedan har vi sammanställt användbara resurser om du vill bygga din egen sentimentanalysmodell eller om du helt enkelt vill lära dig mer.
För att utveckla en modell för sentimentanalys använder man Python, Javascript eller R - de vanligaste programmeringsspråken inom NLP och maskininlärning. Det finns en pågående debatt om vilket språk som är bättre, men Vi rekommenderar att du använder Python om du är nybörjare.
Sedan Python skapades för mer än 30 år sedan har kodningsgemenskapen samlat på sig en stor samling bibliotek, dokumentation, guider och videohandledning för alla kunskapsnivåer. Denna omfattande samling av Python-resurser kommer att påskynda utvecklingsprocessen för att bygga mycket exakta algoritmer, vilket minskar kostnaderna och den totala ansträngning som krävs.
Oavsett, varje programmerare har sina preferenser, så vi har sammanställt en lista med handledning nedan för att bygga sentimentanalysmodeller med Python, Javascript och R.
Om du har erfarenhet av programmering har vi också omfattande dokumentation om våra Speak API:erkomplett med kodrader som du kan kopiera och klistra in i din textredigerare. Förutom att analysera sentiment kan du också integrera Speak Ai för att konvertera tal till text och bädda in den i din webbläsare.
Python NLTK med hjälp av Pycharm - NLTK är ett av de mest populära Python-biblioteken med en omfattande wiki som innehåller kurser, projekt, vanliga frågor och mer. Denna videohandledning ger detaljerade steg-för-steg-exempel på hur du använder Pycharm, en textredigerare för programmering.
Python NLTK med hjälp av Google Colab - Denna videohandledning lär dig att skapa en Naive Bayes sentimentanalysalgoritm med hjälp av Google Colab. Denna plattform från Google gör det möjligt för vem som helst att skriva kod i sin webbläsare.
Sentimentsanalys av Twitter med hjälp av Google Colab - I den här handledningen visas hur du skapar en modell för sentimentanalys som är särskilt utformad för att utvinna åsikter ur Tweets.
Sentimentanalys med Tensorflow och Google Colab - Denna videohandledning ger en detaljerad steg-för-steg-guide för att bygga en sentimentanalysmodell från grunden. Python-biblioteket som används är Tensorflöde, ett populärt bibliotek för maskininlärning och ramverk för djupinlärning.
Bygga en app för sentimentanalys med Node.js - Den här handledningen är en lättförståelig steg-för-steg-guide som innehåller koder som kan kopieras och klistras in för att underlätta utvecklingsprocessen.
Hur man bygger sentimentanalys i R av Kaggle - Kaggle är en online-community för datavetare med relevanta dataset, tävlingar, kurser och ett aktivt forum.
Maskiner för sentimentanalys lär sig genom att mata dem med lexikon - en lista över ord och deras associerade känslor. Denna lista måste kodas för hand och tar lång tid att sammanställa, med tanke på de stora mängderna ord i ett språk.
Tack och lov, Kaggle har ett offentligt tillgängligt sentimentlexikon i 81 språk. Kaggle är en community för programmerare och innehåller många användbara resurser för kodning, NLP och maskininlärning.
Vi rekommenderar starkt att ta deras kurser som belönar ett certifikat som du kan lyfta fram i ditt CV. Kaggle erbjuder kurser för alla kunskapsnivåer i Python, maskininlärning, SQL, NLP, maskininlärning och Game AI.
Kaggle har också mer än 992 offentligt tillgängliga dataset för sentimentanalys. Dessa dataset spänner över ett brett spektrum av ämnen för sentimentanalys, inklusive Twitter, Amazon-recensioner, finansiella nyheter och mycket mer.
Totalt sett, Kaggle är rätt ställe att gå till för kodningsmaterial, särskilt om du är nybörjare. Om du är väl förtrogen med datavetenskap kan du också delta i kodningstävlingar med kontantpriser på upp till $150 000.
Förutom de lexikon som nämns ovan använder datavetenskapssamhället också ofta VADER, TextBlob, och SentiWordNet lexikon. Du kan ladda ner dessa lexikon gratis på GitHuben populär plattform för utvecklare att bygga programvara tillsammans.
VADER: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) är ett regelbaserat lexikon som är särskilt anpassat för känslor i sociala medier. Dataforskare älskar VADER eftersom det är lika exakt, om inte mer exakta än mänskliga bedömare.
TextBlob: TextBlob är ett Python (2 och 3)-bibliotek för bearbetning av textdata och levereras med ett API för att utföra vanliga NLP-uppgifter som taggning, extraktion av substantiv och fraser, klassificering, översättning m.m.
SentiWordNet: SentiWordNet är en lexikal resurs baserad på WordNetär en massiv databas med semantiska relationer mellan engelska ord. Dessa ord är länkade till varandra baserat på semantiska relationer (synonymer, hyponymer, meronymer) innan de tilldelas en numerisk poäng för att indikera sentimentet.
Om du vill fördjupa dig ytterligare inom sentimentanalys och behandling av naturligt språk rekommenderar vi att du börjar med att läsa "Sentimentanalys: Utvinning av åsikter, uppfattningar och känslor" av Bing Liu.
Bing Liu är en framstående professor i datavetenskap som regelbundet publicerar akademiska artiklar om sentimentanalys, bearbetning av naturligt språk, maskininlärning och datautvinning.
Som en tankeledare inom dessa områden är han mycket uppskattad av datavetare för sin omfattande kunskap om ämnet och hans förmåga att förklara tekniska NLP-ämnen på ett förståeligt sätt.
Vi rekommenderar starkt att du skaffar dig grundläggande kunskaper i naturlig språkbehandling innan du går vidare till sentimentanalys. Sentimentanalys är en delmängd av bearbetning av naturligt språk och därför bör båda läras hand i hand.
Detta gratis onlinekurs från Coursera ger en översikt över bearbetning av naturligt språk och ger ett certifikat efter avslutad kurs. Det finns fyra moduler, var och en innehåller praktiska övningar som kräver att du skapar en NLP-modell, inklusive träning av ett neuralt nätverk för att utföra sentimentanalys av tweets.
Vi rekommenderar också varmt detta kurs i maskininlärning om du vill skapa dina egna modeller för sentimentanalys. I kursen får du lära dig hur du skapar maskininlärningsalgoritmer med Python och R, två av de vanligaste programmeringsspråken.
Den är mycket prisvärd och innehåller 44 timmars föreläsningsmaterial, vilket kan verka skrämmande men den välstrukturerade kursen bryter ner maskininlärning i bitstora delar.
Om budgeten inte är ett problem rekommenderar vi att du anmäler dig till denna online Naturlig språkbehandling med djupinlärning kurs på Stanford Online. Studieavgiften är $1 595 och kräver ett engagemang på 10-14 timmar per vecka under det 10 veckor långa programmet. Efter avslutad kurs får du också en certifiering som du kan lyfta fram i ditt CV.
Om onlinekurser inte är din grej kan du titta på YouTube-videoserier om bearbetning av naturligt språk av Dan Jurafsky och Christopher Manning, professorer i datavetenskap och lingvistik vid Stanford University.
Sentimentanalys är en process där man använder NLP-tekniker (Natural Language Processing) för att extrahera sentiment (positivitet, känslor, emotioner) från textdata. I och med den snabba utvecklingen av maskininlärning och NLP-teknik använder stora och små företag i allt högre grad sentimentanalys för att etablera sig på marknaden.
Det finns många användningsområden för sentimentanalys och opinion mining. Organisationer kan använda sentimentanalys inom marknadsundersökningar, kundservice, finansmarknader, politik och sociala medier, för att nämna några.
Även om sentimentanalys inte är perfekt är den fortfarande mycket effektiv när det gäller att analysera textdata online i stor skala. Modeller för sentimentanalys är dock redan lika exakta som mänskliga bedömare, om inte mer tillförlitliga.
Det är bara en tidsfråga innan modeller för sentimentanalys uppnår en noggrannhet på nästan 100% när det gäller att utvinna åsikter ur stora textmassor. Det är en teknik som har visat sig optimera arbetsprocesser och ge team möjlighet att få en djupare förståelse för sina kunder.
Om du vill veta mer kan du prova vår 7 dagars provperiod utan krav på kreditkort, eller tala med oss för att diskutera hur våra lösningar för sentimentanalys kan ta din organisation till nästa nivå.
Prova Speak gratis i 7 dagar, inget kreditkort krävs
Så här transkriberar du en inspelning till text Med vårt kodlösa transkriptionsverktyg kan du konvertera en ljudinspelning till text i bara två steg. Hitta
Så här transkriberar du en YouTube-video Du behöver inte konvertera en YouTube-video till mp4 för att transkribera den. Ladda bara upp webbadressen till Speak
Hur man transkriberar ljud och video till text på 2 minuter (2022 Guide) Lär dig hur du transkriberar ljud och video till text med Speak Ai
Den kompletta guiden till textanalys (2022) Textanalys (eller textbrytning) avser att använda tekniker för bearbetning av naturligt språk för att extrahera viktiga insikter från bitar
Vad är naturlig språkbehandling: The Definitive Guide Naturlig språkbehandling är ett stort område där man studerar hur datorer kan förstå mänskligt språk på ett korrekt sätt och
En enkel guide till hur du gör marknadsundersökningar 2021 Lär dig några enkla steg för att komma igång med hur du gör marknadsundersökningar,
Under en begränsad tid, spara 93% med en fulladdad Speak-plan. Börja 2025 starkt med en topprankad AI-plattform.
Svenska 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi