Bir Kaydı Metne Dönüştürme
28 Nisan 2022
Yorum yapılmamış
Bir Kaydı Metne Dönüştürme Kodsuz transkripsiyon aracımız, bir ses kaydını yalnızca iki adımda metne dönüştürmenizi sağlar. Bul
Duygu analizi, belirli bir metinden duyguları ve hisleri çıkardığınız zamandır. Bu, kuruluşların bir mesajın altında yatan ve oldukça iyi gizlenebilen anlamları anlamasına olanak tanır. Peki duygu analizi tam olarak nasıl çalışır ve işletmeniz bunu kullanmalı mıdır?
Duygu analizinin nasıl çalıştığına geçmeden önce, doğru şekilde kullanıldığında duygu analizinin ne kadar güçlü olabileceğine bir göz atalım.
Nike'ın Colin Kaepernick kampanyasını hepimiz hatırlıyoruz, değil mi? Şükran Günü'nde tartışmalara neden olan ve muhtemelen birçok arkadaşlığın bozulmasından sorumlu olan kampanyayı?
Eğer bilmiyorsanız, işte size kısa bir özet.
Nike, 2018 yılında, bazıları için tartışmalı bir figür olan Colin Kaepernick'in yer aldığı ve ülke çapında bir sosyal medya fırtınasına yol açan bir pazarlama kampanyası başlattı.
Nike'ın Kaepernick reklamını duyurmasından önceki 12 ay içinde, Nike ortalama 26,7% net pozitif duyarlılığa sahipti sosyal medyada. Ancak, Nike'ın net hissiyatı açıklamanın ardından -4,7%'ye düştü.
Nike'ın pazarlama müdürü olsaydınız, kampanyanın fişini hemen çekerdiniz, değil mi? Peki neden çekmediler?
Görünüşte olumsuz karşılanmasına rağmen Nike, bir önceki yıla göre 31% ile satışlarda artış ve bir patlama 2,677% tarafından marka mentionları.
Nike, duygu analizinden yararlanarak bu olumsuz duygu dalgasının altında hedef müşterilerinden, yani kendileri için önemli olan tüketicilerden gelen ve bildirilmeyen bazı olumlu duygular olduğunu fark etti. Nike bu kumarı kabul etti, reklamı yayınlamaya devam etti ve sonuçlar kendini gösterdi.
Fikir madenciliği olarak da bilinen duygu analizi, metinden duyguların (mutlu, kızgın), niyetlerin (sorgu, şikayet, görüş vb.) ve pozitifliğin (negatif, nötr, pozitif) çıkarılmasını ifade eder.
Duygu analizinin yaygın kullanım alanları arasında itibar yönetimi, sosyal medya izleme, pazar araştırması ve müşteri geri bildirim analizi yer alır. Duygu analizi aynı zamanda doğal dil işlemenin (NLP) bir alt kümesidir - dilbilimi incelemek için yapay zeka ve bilgisayarları kullanır.
Duygu analizi, metin analitiği ve doğal dil işleme (NLP) terimlerinin birlikte kullanıldığını görmek yaygındır. Tüm bunlar veri biliminde ilgili terimler olsa ve aynı pratik uygulamalara sahip olsalar da, aynı anlama gelmezler.
Duygu analizi: Daha önce de belirtildiği gibi, duygu analizi, makine algoritmaları aracılığıyla metinlere duygu puanları (olumlu, olumsuz veya nötr) atamak anlamına gelir. Duygu analizi, fikir madenciliği olarak da bilinir.
Metin analizi: Metin madenciliği olarak da bilinen metin analizi, yapılandırılmamış verilerin analiz edilmesini ve kelime bulutları oluşturmak gibi bu verilerden bilgi çıkarılmasını ifade eder. Metin analizi, benzer doğası nedeniyle genellikle duygu analizine eşlik eder.
Doğal dil işleme (NLP): Doğal dil işleme, insan dilini analiz etmek için bilgisayarları kullanmakla ilgilenen bilgisayar bilimlerinde bir alandır. Doğal dil işlemeyi duygu analizi ve metin analitiğinin bir üst kümesi olarak düşünebilirsiniz.
Her biri bir veri kümesinin farklı yönlerine odaklanan beş ana duyarlılık analizi türü vardır:
Duygu algılama, belirli bir metindeki kelimeler aracılığıyla duyguları tanımayı amaçlar, örneğin mutluluk, hayal kırıklığı, öfke ve korku.
Metindeki duyguları tespit etmenin birkaç yolu vardır. En yaygın olanı, anahtar kelimeleri tanımlamak ve bir sözlüğe (bir kelime listesi ve ilişkili duyguları) dayalı olarak onlara duygu atamaktır.
Özellik tabanlı duygu analizi olarak da bilinen Aspect-based sentiment analysis (ABSA), bir veri kümesinde önceden belirlenmiş yönleri ve bunlarla ilişkili duyguları tanıma işlemidir.
Bu hususlar kuruluştan kuruluşa değişmekle birlikte en yaygın olanları fiyat, ambalaj, tasarım, kullanıcı deneyimi ve müşteri hizmetleridir.
ABSA en yaygın olarak müşterilerin en çok hangi özellikleri beğendiğini veya beğenmediğini belirlemek için ürün ve hizmet incelemelerinde kullanılır. Böylece kuruluşlar, ürün ve hizmetlerinin geliştirilmesi gereken belirli alanlarına odaklanabilirler.
İnce taneli duygu analizi cümleleri parçalara ayırır ve bu parçalardan duyguları çıkarır. Duyarlılık daha sonra beş kutupluluk kategorisinden birine ayrılır: çok olumlu, olumlu, nötr, olumsuz, çok olumsuz.
Polarite hassasiyeti, müşteri geri bildirimi derecelendirme ölçeklerinin yorumlanmasında çok önemlidir. Örneğin, 1-5 yıldızlı bir derecelendirme ölçeğinde 1 çok olumsuz, 5 ise çok olumlu olacaktır. 1-10 arası bir derecelendirme ölçeğinde 1-2 çok olumsuz, 9-10 ise çok olumlu olacaktır.
Kaba taneli duyarlılık analizi, ince taneli duyarlılık analizine benzer. Bununla birlikte, kaba taneli duygu analizi farklıdır çünkü cümleleri farklı parçalara ayırmak yerine tüm belgelerden veya cümlelerden duyguları çıkarır.
Kaba taneli duyarlılık analizi, duyarlılığı yalnızca üç kutup kategorisinde sınıflandırır: pozitif, nötr, negatif.
Çok dilli duygu analizi, İngilizce olmayan metinleri çevirmeden bu metinlerden veri toplamanızı sağlar. Çok dilli analizlerde çevirilere güvenmek kullanışlı olabilir, ancak güvenilmezdir çünkü anlambilim ve sözlükler gibi dilsel nüanslar karışabilir.
Unutmak kolaydır, ama sadece Dünya nüfusunun 17%'si İngilizce konuşuyorve İngilizce, internet kullanıcılarının yalnızca 25,9%'sini temsil etmektedir. Çok dilli duygu analizi, bu eksik çoğunluktan yararlanmanıza ve işletmeniz için değeri en üst düzeye çıkarmanıza olanak tanır.
Niyet analizi, duyguları tanımlamaktan ziyade, metinsel ipuçlarını aşağıdakiler için inceler NİYET ve bunları önceden belirlenmiş etiketler halinde sınıflandırır. Bu etiketler büyük ölçüde iş ihtiyaçlarınıza bağlıdır ve herkese uyan tek bir etiket değildir.
Örneğin, sosyal medya mesajları için amaç sınıflandırıcıları şu şekilde ayrılabilir öneri, sorgu, ŞİKAYET, geri bildirim, ve pazarlama. Oysa müşteri geri bildirimlerini analiz etmek için daha uygun etiketler şunlardır ilgilenen, ilgisiz, abone olunve ABONELİKTEN ÇIK.
Duygu analizi, metindeki duyguyu ve kutupsallığı otomatik olarak belirlemek için doğal dil işleme (NLP) teknikleri, istatistikler ve makine öğrenimi yöntemlerinin bir karışımını kullanır.
En yaygın duygu analizi modelleri arasında kural tabanlı, makine öğrenimi ve hibrit yer almaktadır.
Kural tabanlı yaklaşımda algoritma, insan eliyle oluşturulmuş bir dizi kural veya sözlüğe (bir kelime listesi ve bunlarla ilişkili duygular) dayanarak metnin duygusal puanını atar ve hesaplar.
Listede her iki olumsuz durum için karşılık gelen duygusal puanlar zaten belirtilmişti (korkunç, korkunç, kötü) ve pozitif (iyi, müthiş, Keyifli) kelimeler. Ardından, algoritma kutuplaşmış kelimeleri tanımlar ve genellikle -1 ila +1 arasında bir ölçekte genel duyarlılığı toplar.
Sözcük tabanlı yaklaşımı kullanan iyi bir duygu analizi modeli, her bir alt metnin cümle düzeyindeki metinde algılanan yoğunluk üzerindeki etkisini içermelidir. Bir cümlenin kutupsallığını etkileyebilecek 5 faktör vardır:
Noktalama işaretleriyani ünlem işareti (!), anlamsal yönelimi değiştirmeden yoğunluğun büyüklüğünü artırır.
Büyük harf kullanımıÖzellikle büyük harfle yazılmayan diğer kelimelerin varlığında duyguyla ilgili bir kelimeyi vurgulamak için ALL-CAPS kullanmak, anlamsal yönelimi etkilemeden duygu yoğunluğunun büyüklüğünü artırır.
Derece değiştiriciler (yoğunlaştırıcılar, güçlendirici kelimeler veya derece zarfları olarak da adlandırılır) yoğunluğu artırarak veya azaltarak duygu yoğunluğunu etkiler. Örneğin: "Hava aşırı derecede sıcak."
Bağlaçlar nedeniyle kutup kayması"Ama" zıtlık bağlacı, bağlacı takip eden metnin duygusunun baskın olmasıyla, duygu kutupluluğunda bir kaymaya işaret eder. Örneğin: "Hava sıcak, ama katlanılabilir." ifadesinde karışık bir duygu vardır ve ikinci yarı genel değerlendirmeyi belirler.
Polarite Negasyonunu Yakalama Cümle yüklü bir sözcüksel özellikten önce gelen 3 öğenin bitişik dizisini inceleyerek, olumsuzlamanın metnin kutupsallığını tersine çevirdiği durumların yaklaşık 90%'sini yakalıyoruz. Örneğin, olumsuzlanmış bir cümle, "Hava gerçekten o kadar da sıcak değil." şeklinde olabilir.
İlk insan çabası yatırımı: Sıfırdan kural tabanlı bir duygu analizi motoru oluşturmak zor olabilir. İngilizce dilinde binlerce kelime vardır ve çok dilli duygu analizi motorları için sözlük geliştirmekten bahsetmeye bile gerek yoktur.
Kutupluluk üzerinde anlaşmaya varma konusunda öznellik: Bir kelimenin değerliliği arasındaki anlaşmazlıklar da nihai sonuçları etkileyebilir. Örneğin, başka bir araştırmacı bir kelimeye aynı duygusal puanı verirse iğrenç senin yapacağın gibi kötügenel duyarlılık puanı ne olmalıdır?
Bağlam tespit edilemiyor: Kural tabanlı duyarlılık yaklaşımı iğneleme ve bağlamı tespit edemeyebilir. Örneğin, "Bu Jack takım lideri mi? Eminim harika bir iş çıkaracak ve işleri berbat etmeyecektir 😂😂 " alaycı, olumsuz bir hakaret olmasına rağmen olumlu bir duygu puanı üretebilir.
Makine öğrenimi yaklaşımında, duygu analizi motoru metin verilerini doğru etiketlerle otomatik olarak sınıflandırmak üzere eğitilir. Eğitim (denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi) genellikle motora önceden etiketlenmiş tonlarca metin verisi beslenerek yapılır.
Önceden etiketlenmiş örneklerin sürekli beslenmesi sayesinde, makine daha sonra bir insanın yapacağı gibi dilbilimi öğrenebilir ve gelecekteki veri setlerinin etiketlerini doğru bir şekilde tahmin edebilir (örn, O şarkı çok güzeldi. lol -> olumlu)
Zaman ve kaynak yatırımı: Tatmin edici doğruluk seviyelerine ulaşmak için bir makine öğrenimi algoritmasını eğitmek uzun zaman alabilir. Motoru beslemek için yeterli veri seti elde etmek de maliyetli olabilir.
Hatalara karşı duyarlı: Makine öğrenimi sistemleri, önyargılı veya yanlış veri kümeleriyle beslendiğinde olduğu gibi hatalı da olabilir.
Hibrit yaklaşım, daha doğru sonuçlar üretmek için hem makine öğrenimini hem de kural tabanlı duygu analizini birleştirir. Bununla birlikte, hibrit yaklaşımı kullanan modeller en fazla ön sermaye ve bakım maliyetini içerir.
1990'larda internetin ortaya çıkışından bu yana, tüketici ve sosyal medya platformları gelişti ve günlük hayatımızla giderek daha fazla iç içe geçti. Günümüzde İnternet kullanıcı sayısının 2023 yılına kadar 5,3 milyara ulaşması bekleniyor (6% CAGR), çevrimiçi verilerin muazzam değerini göz ardı edemezsiniz.
İşletmeler de sosyal medyanın tüketicilerin satın alma kararları üzerindeki etkisini göz ardı edemez. Buna göre GlobalWebIndexSosyal medya hesabı olan kişilerin 54%'si ürünleri araştırmak için sosyal medyayı kullanıyor.
Dahası, sosyal medya kullanıcıları ve kanaat önderleri markalar, siyaset ve insan hakları konularında görüşlerini dile getirmektedir. Kullanıcılar tarafından oluşturulan bu içerikler tüketici davranışları üzerinde önemli bir etkiye sahiptir çünkü müşteriler reklam mesajlarından çok ağızdan ağıza yayılan mesajlara güveniyor.
Duyarlılık analizi sayesinde işletmeler kamuoyuna pasif bir şekilde tepki vermeyi bırakabilir ve markalarına yönelik genel duyarlılığı şekillendirmek için proaktif adımlar atabilir. Duygu analizi, işletmelerin şunları öğrenmesini sağlar ne tüketicilerin söyledikleri ve ayrıca Anlamı Bu mesajların arkasında.
Duygu analizi araçları binlerce, hatta milyonlarca çevrimiçi metni tek bir tıklamayla analiz etmenize olanak tanır. İşletme sahipleri, tek tek tweetleri veya Facebook gönderilerini incelemek yerine, tüketicilerin markaları hakkında nasıl hissettiklerine dair anında genel bir bakışa sahip olabilirler.
Dahası, duyarlılık analizi otomatiktir, işçilik maliyetlerinden ve veri toplamak için harcanan zamandan tasarruf sağlar.
Duygu analizi ötesine geçiyor ne müşterilerin söyledikleri, aşağıdakiler hakkında içgörü sağlar neden müşteriler bu görüşlere sahiptir. Niyetleri ve kutupları için görüş madenciliği yaparak, işletmeler hiç fark etmemiş olabilecekleri iyileştirme alanlarını belirleyebilirler.
Duygu analizi ayrıca daha bilinçli karar verme için veri destekli kararlar almanızı sağlar. Kararlarınızı dayandıracağınız güvenilir veriler olmadan, karanlıkta ateş ediyor olursunuz ve sonuçta zaman ve para kaybedersiniz.
Duygu analizi, gerçek zamanlı pazarlama için geniş fırsatlar sunar - pazarlama mesajları kendiliğinden hazırlanır. Verilerin size gerçek zamanlı olarak raporlanması sayesinde duygu analizi, trend olan olaylardan faydalanmanıza ve hatta PR krizlerini büyük bir soruna dönüşmeden yönetmenize olanak tanır.
Duygu analizi ayrıca yorumlar, mesajlar, resimler ve hatta videolar gibi büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi büyük ölçekte analiz edebilir. Hatta belirli duyarlılık analizi API'lerini müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) yazılımıyla entegre ederek müşteri geri bildirimlerinden gerçek zamanlı olarak fikir çıkarabilirsiniz.
Duygu analizi, özünde, insanların belirli bir konu hakkında nasıl hissettiklerini bulmaktır. Bu teknolojinin şirketlerde, STK'larda, siyasi partilerde ve hatta ülkelerde uygulamaları vardır. Sonuçta, insanların içsel duygularını anlamak, araştırmacıların onların ihtiyaçlarını daha iyi anlamalarını sağlar.
Sosyal dinleme, bir marka veya şirketinizle ilgili bir konu hakkında sosyal medyada bahsedilenleri izlemek anlamına gelir. İşletmenizden bahseden çok sayıda sosyal medya gönderisini toplamak yerine, duyarlılık analizi bunu bir adım öteye taşır ve şunları vurgular neden bu yorumları yaptılar.
Ayrıca rakipleriniz hakkında fikir madenciliği yapabilir ve insanların markaları, ürün ve hizmetleri hakkında ne düşündüklerini öğrenebilirsiniz. Dahası, tüm bu analizler gerçek zamanlı olarak gerçekleşir ve daha çevik pazarlama stratejileri yürütmenize olanak tanır.
Belirli bir konu hakkında görüş madenciliği yapmak için Twitter ile bir duygu analizi API'si entegre edebilirsiniz. Abdur Rasool ve arkadaşları tarafından yapılan bu çalışmada, Twitter'dan metin madenciliği yapılarak Adidas ve Nike üzerinde makine öğrenimi duyarlılık analizi gerçekleştirilmiştir. Karşılaştırılmadan önce genel duyarlılık puanları makine öğrenimi teknikleri ile hesaplanmıştır.
Sonuçlar Nike ve Adidas'ın benzer bir duyarlılık dağılımına sahip olduğunu göstermiştir - çoğunluğu nötr olmak üzere genel olarak olumlu bir duyarlılık. Ancak Adidas, Nike'a göre biraz daha yüksek bir pozitif duyarlılığa sahipti (27,2%'ye karşı 24,5%). Bu, hangi şirket için çalıştığınıza bağlı olarak iyi ya da kötü bir işaret olabilir.
Duygu analizi aracınıza bağlı olarak, nötr ve olumsuz duygulara sahip kullanıcıları belirleyerek onları olumlu marka elçilerine dönüştürebilirsiniz. Genel olarak, duyarlılık analizi marka imajınızı iyileştirmek üzere bilinçli kararlar almanız için size bilgi sağlar.
Şirketinizin büyüklüğüne bağlı olarak, yüzlerce hatta binlerce her gün markanızla ilgili sosyal medya mention'larının sayısı artıyor. Bunlardan bazıları sorgular, şikayetler veya diğer olumsuz mesajlar olabilir.
Sosyal medya etkileşiminin olmaması veya yavaş olması, sadık müşterileri ve onların müşteri yaşam boyu değerini kaybetmenize neden olabilir. Daha da kötüsü, olumsuz ağızdan ağıza iletişim yayabilir ve diğer insanları sizden satın almaktan caydırabilirler.
Böyle bir halkla ilişkiler krizi ortaya çıkarsa, duygu analizi araçları bu krizi çok büyümeden yönetmenize yardımcı olacaktır.
2014 yılında Expedia Kanada "Kıştan Kaçış: Fear" Noel reklamı. Filmde bir baba, dışarıdaki şiddetli kar fırtınası sandığı ama aslında keman çalan kızının cırtlak sesi yüzünden dehşete düşüyordu.
İğrenç derecede yüksek sesli ve anonssuz çığlıklar birkaç yayından sonra dayanılmaz hale geldi. Reklam Dünya Gençler Hokey Şampiyonası sırasında bile oynatıldı ve pek hoş karşılanmadı.
Birçok Kanadalı sosyal medyaya akın ederek reklamın korkunç ses seçimini eleştirmek" diyecek kadar ileri giden yorumlarla birlikteEn kötü reklam, çooooooooooooook fazla oynanıyor ve sinir bozucu hale geliyor ve muhtemelen expedia'yı kullanmayacağım çünkü bu reklam çok sinir bozucu."
Expedia Kanada olumsuz tepkilere hemen yanıt vererek reklamı durdurdu ve iki devam filmi yayınladı. Bunlardan birinde aynı baba kemanı evden dışarı atıyordu. Diğer devam filminde ise Expedia, ilk reklam hakkında yorum yapan gerçek bir sosyal medya kullanıcısını kemanı parçalara ayırması için davet etti.
Expedia Kanada'nın gösterdiği gibi, duygu analizi utanç verici aksilikleri veya PR krizlerini pazarlama fırsatlarına dönüştürmenize ve sonuç olarak marka bilinirliğini artırmanıza olanak tanır.
Duygu analizi tüketicilerin tutumlarını ve görüşlerini anlamakla ilgili olduğundan, bu analizin pazar araştırması. Fikir madenciliği genellikle araştırmanın yorumlama ve analiz aşamasında ortaya çıkar. pazarlama araştirmasi süreci̇.
Daha spesifik olarak, pazar araştırmacıları odak grupları ve görüşmeler yoluyla toplanan veri setlerinden görüşler çıkarır. Araştırma katılımcılarınızın söylediklerini neden söylediklerini daha derinlemesine inceleyerek, onların sorunlarını, ihtiyaçlarını ve isteklerini tam olarak keşfedebilirsiniz.
Çok az veri̇ transkri̇psi̇yonu ve veri̇ toplama yazilimi Duygu analizi araçlarıyla birlikte gelir ve bu da kendimizi farklılaştırmamızın bir yoludur. Speak ile büyük ölçekte transkripsiyonlar üretebilir ve bu hassas veri setlerini metin ve duygu analizi araçlarıyla analiz edebilirsiniz - hepsi tek bir merkezi medya veritabanında.
Speak'in iş akışı süreçlerinizi nasıl optimize edebileceği ve araştırma yatırım getirisini nasıl artırabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız 7 günlük deneme kredi kartı gerekmeden.
Nitel araştırma bir araştırma türüdür pazar araştırması Öznel bilgi edinmeye odaklanan araştırma türüdür. Nicel araştırmalardan farklı olarak nitel veriler, bir konuya ilişkin görüşler, tutumlar ve algılar gibi ölçülebilir olmayan verileri toplar.
Herhangi bir pazar araştırmasının önemli bir kısmı, daha ileri analizler için görüşmelerden elde edilen verilerin yazıya dökülmesini içerir. Odak noktası öznel görüşler olduğundan, verilen cevaplar oldukça uzun olabilir.
Küçük işletmeler için yapılan pazar araştırmaları bile düzinelerce nitel veri setinin analiz edilmesini gerektirebilir. Her oturumun 30 dakika sürdüğü 50 katılımcıyla görüştüğünüzü varsayarsak, incelenecek 25 saatlik kayıtla karşı karşıya kalırsınız.
Duygu analizi, veri setlerini analiz ederek ve ölçekte duygu puanları üreterek bu süreci hızlandırır. Speak'in içgörü panosu, dikkat edilmesi gereken önemli alanlara genel bir bakış elde etmek için herhangi bir pazar araştırmasından yaygın anahtar kelimeler ve konular da üretir.
Bu, iyileştirme gerektirebilecek kilit alanları hızlı bir şekilde belirlemenizi sağlar. Daha hassas analizler için Speak'in gösterge paneli, tek tek cümlelerin duygularını da raporlayarak iyileştirme gerektirebilecek belirli alanlara odaklanmanıza olanak tanır.
Kelime bulutları, bir metin pasajındaki en önemli kelimeleri, konuları ve ifadeleri sıklık ve alaka düzeyine göre vurgulamanın harika bir yoludur. Daha derin analiz için kolayca anlaşılan görsel bir döküm oluşturmak üzere metin verilerinizden kelime bulutları oluşturun. Bizim deneyin ücretsiz kelime bulutu oluşturucu Verilerinizden elde edilen içgörüleri otomatik olarak görselleştirmek için bugün.
Sağlam müşteri hizmetleri her işletme için zorunludur. Tarafından yapılan bir araştırmaya göre Twitter, kullanıcılar markaların bir saat içinde yanıt vermesini bekliyor. Bir saat, tonlarca müşteri sorgusunu ele almak için kısa bir süredir, sorguyu mesai saatleri dışında yaptıklarından bahsetmiyorum bile.
Ayrıca, Bir şikayeti sosyal medyada yanıtlamak müşteri savunuculuğunu 25%'ye kadar artırabilir.
Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) yazılımı, müşteri sorgularına anında yanıt vermenizi sağlar. Duygu analizi API'si ile eşleştirildiğinde, müşteri etkileşimlerini geniş ölçekte analiz edebilir ve müşterilerin ürünleriniz ve hizmetleriniz hakkında nasıl hissettiğini belirleyebilirsiniz.
Duygu analizi aynı zamanda ürün ve hizmetlerinizdeki fark edilmeyen sorunlara da ışık tutar. Boyut tabanlı duygu analizi ile hangi özelliklerin geliştirileceğini veya korunacağını belirleyebilirsiniz.
Genel olarak, ürününüz pazarlama karmasının en önemli unsurudur ve duygu analizi, ürünlerinizin kalitesini daha yükseklere taşımanıza yardımcı olur.
Adobe, dünya çapında reklamcılar tarafından sevilen kapsamlı bir yazılım paketidir. Önemli araçlarından bazıları Adobe XD (UI/UX tasarımı), Adobe Photoshop (grafik editörü) ve Adobe Lightroom'dur (fotoğraf editörü). Özellikle Adobe XD'nin Twitter müşteri hizmetleri o kadar etkileyicidir ki Twitter bloglarında onları övdü.
Adobe XD (ve diğer Adobe Twitter hesapları), müşteri sorularına proaktif bir şekilde yanıt vererek Twitter'da reklamcılardan oluşan sıkı sıkıya bağlı bir topluluk oluşturmayı başardı.
Mesela, @AdobeXD neredeyse 120 bin takipçisi var, bu etkileyici bir miktar ancak yine de Adobe'nin diğer Twitter hesaplarının yanında cüce kalıyor, @Lightroom (1,8 milyon takipçi) ve @Photoshop (3,2 milyon takipçi).
Adobe'nin genel müşteri hizmetleri Twitter hesabı, @AdobeCareaslında Twitter'da şirketleriyle ilgili olabilecek konulardan bahsedenleri tarıyor, bu durumda, photoshop. Fark etmiş olabileceğiniz gibi, müşteri AdobeCare'i hiçbir zaman kendisi etiketlemedi.
Ancak AdobeCare, proaktif duyarlılık analizi ve sosyal dinleme yazılımı sayesinde müşteri taleplerine etkileyici hızlarda yanıt vermeyi başarıyor.
Duygu analizinin finans alanında, özellikle yatırımcılar ve günlük işlem yapanlar arasında da uygulamaları vardır. Yatırımcılar sıklıkla piyasa duyarlılığı - Yatırımcıların bir finansal piyasa veya şirkete yönelik genel hissiyatı.
Finansal piyasalar değişkendir ve hızlı bir şekilde zengin olmayı uman acemi günlük yatırımcıların ölümü için her zaman beklenmedik bir şekilde değişir. Tecrübeli yatırımcılar ti̇caret psi̇koloji̇si̇ piyasa duyarlılık faktörlerini analiz etmek ve karlı işlemler yapmak için.
Bu dalgalanmayı etkileyen iki ana faktör haber olayları (siyaset, yeni yasalar, sektörle ilgili, şirket kazançları) ve sosyal medya yorumlarıdır.
Yatırımcılar, duyarlılık analizi araçlarından yararlanarak bir finans piyasasının genel duyarlılığını gerçek zamanlı olarak öğrenebilir ve hisse senedi fiyat değişiklikleri hakkında tahminlerde bulunabilirler.
Örneğin, sosyal medya fenomeni Kylie Jenner bu tweeti attıktan sonra SNAP'ın hisse fiyatı 7% düştü ve bu da piyasa değerinde $1,3 milyar kayıp anlamına geldi. O sırada Kylie Jenner'ın 39 milyon takipçisi vardı, bu nedenle tek bir tweetin piyasa duyarlılığı ve hisse fiyatları üzerinde bu kadar önemli bir etkiye sahip olması şaşırtıcı değil.
Bir duyarlılık analizi yazılımı, duyarlılıktaki ani bir düşüşü derhal rapor ederek yatırımcılara fiyatlar daha da düşmeden önce hisselerini satmaları için yeterli zaman sağlayacaktır.
Politikacılar ve hükümet organları, halkın, seçmenlerin ve hatta rakiplerin görüşlerini almak için genellikle duygu analizini kullanır. Duygu analizi ile milyonlarca vatandaşın sorunlarını anında ortaya çıkarabilir ve siyasi destek için bu sorunlara hitap edebilirsiniz.
Başkan Barack Obama'nın 2012 yeniden seçim kampanyasının bir parçası olarak, Obama for America duygu analizi araçlarını kullanarak Kampanyanın web sitesinden 5,7 milyon mesaj çıkarma. Algoritma, aşağıdaki gibi sorulardan kelimeleri etiketledi yoklama veya KATKI önceden verilen sözlüklere (verilen herhangi bir kelimeye bir duygu atayan bir liste) dayanmaktadır.
ASEAN (Güneydoğu Asya Ülkeleri Birliği) üyesi Malezya, 2018 yılında 14. genel seçimini gerçekleştirdi. İktidar partisi her zaman sağcı ve merkezci partilerin ana koalisyonu olan Barisan Nasional olmuştur.
Ancak Pakatan Harapan (merkez sol partilerin koalisyonu) mucizevi bir şekilde 14. genel seçimleri kazandı ve Barisan Nasional'ı ezici bir zaferle mağlup etti. Karışık duygular vardı çünkü 61 yıl sonra Malezya ilk kez başka bir parti tarafından yönetilecekti.
Birkaç araştırmacı Naive Bayes Yöntemine (olasılıksal bir yöntem) dayalı olarak vatandaşların yeni iktidar partisine yönelik kabulüne ilişkin duyarlılık analizi gerçekleştirmiştir. Bu araştırmacılar, genel duyarlılığı hesaplamadan önce bir ay boyunca tweetleri ve ilgili hashtagleri çıkarmıştır.
Pakatan Harapan'a yönelik kamuoyu duyarlılığının 30% pozitif, 41% nötr ve 29% negatif olduğu ortaya çıktı - neredeyse pozitif.
Yeni hükümet hızla işe koyuldu ve 100 günlük görev süresinin ardından kamuoyu duyarlılığını yeniden analiz etti. Sonra 487.000 katılımcıyla yapılan anketSonuçlar, kamuoyu duyarlılığının "olumsuzdan çok olumlu" olduğunu, olumsuz duyarlılığın ise ulaşım ve yolsuzluğa yöneldiğini göstermiştir.
Bu nedenle, duygu analizi sadece şirketler için değil, hükümetler için de insanların ihtiyaçlarına daha iyi hizmet etmek için fırsatlar yaratır. Duygu analizi olmadan, altta yatan sorunları görmezden gelebilir ve gelir, kamu desteği veya kuruluşunuzla ilgili diğer ölçütleri kaybedebilirsiniz.
Duygu analizi araçları söz konusu olduğunda, üç seçeneğiniz vardır: kendiniz oluşturun, hazır yazılım satın alın veya bir satıcı tarafından özel olarak oluşturulmasını sağlayın. Ne olursa olsun, bir duygu analizi aracı seçmeden önce kendinize sormanız gereken birkaç soru vardır.
İlk olarak, algoritmalar ne kadar karmaşık olmalıdır? Her biri metni analiz etmek için farklı teknikler kullanan çeşitli duygu analizi yazılımı türleri vardır. Daha gelişmiş araçlar alaycılığı, ifadeleri ve diğer dilsel nüansları daha doğru bir şekilde tanıyabilir, ancak daha yüksek maliyetler içerir.
Sıradaki, Deneme alabiliyor musun? Duygu analizini işletmenizde uygulamanın en iyi yolu bunu kendiniz denemektir. Farklı duygu analizi modelleri farklı doğruluk oranlarına sahiptir ve sizin özel ihtiyaçlarınız için eğitilmemiş olabilir.
Ayrıca, kendinize sorun Duygu analizi aracının projenizin kapsamına ve bütçesine uygun olup olmadığını. Kapsamlı duyarlılık analizi yazılımı daha yüksek başlangıç sermayesi ve bakım maliyetleri gerektirecektir. İster tweetleri ister müşteri geri bildirimlerini analiz ediyor olun, yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmak için iş hedeflerinize uygun bir çözüm seçin.
Sonunda, katma değerli hizmetler var mı? Etkili bir duygu analizi yazılımı, metin verilerinin daha bütünsel bir analizi için çeşitli metin analizi araçlarını birleştirir. Aynı zamanda bir Duygu analizi API'si CRM'inize veya diğer CRM'lerinize entegre edebileceğiniz pazarlama yazılımı yığınınızda.
Duygu analizi çok karmaşık bir süreç olduğundan, çoğu seçenek için ödeme yapmanız gerekir. Bazı platformlar, taahhütte bulunmadan önce platformu test etmenize olanak tanıyan denemeler içerir, çünkü bu araçlar pahalı olabilir - yıllık yüzlerce hatta binlerce dolara mal olabilir.
Elbette büyük bir şirkette çalışıyorsanız bu maliyetler göz ardı edilebilir. Peki ya yeni başlıyorsanız ya da sadece duygu analizi araçlarının yeteneklerini denemek istiyorsanız?
Speak'te veri transkripsiyonu, duygu analizi ve API entegrasyonları için hepsi bir arada bir çözüm sunuyoruz. Ayrıca kullanıcıların tüm çözümlerimizi ücretsiz analiz araçları - yaygın anahtar kelimeleri belirlemek için duygu analizi, varlık tanıma ve kelime bulutu oluşturucu.
Ayrıca bir 7 günlük deneme Daha fazla deneme yapmak istiyorsanız kredi kartı gerekmez. Tüm araçlarımıza erişmek için tek yapmanız gereken ücretsiz kaydolmak!
Kuruluşunuz için duyarlılık analizi kullanmak istiyorsanız, çeşitli planlarımız var ayda sadece $19,99'dan başlayan fiyatlarla. Ayrıca, özel ihtiyaçlarınıza uyacak ve araştırma ve analiz çalışmalarınızı ölçeklendirmeyi kolaylaştıracak özel çözümlerimiz de bulunmaktadır.
Daha fazla bilgi edinmek isterseniz, bizimle iletişime geçin ve duygu analizi ile işletme gelirinizi artırmanıza, marka bilinirliğini artırmanıza ve iş akışlarını optimize etmenize yardımcı olalım.
Önceden hazırlanmış birçok duygu analizi motoru vardır (örneğin Konuşmak) genellikle SaaS (Hizmet Olarak Yazılım) şeklinde. Öte yandan, açık kaynak kütüphaneleri kullanarak ve aşağıdaki eğitimleri takip ederek kendi duygu analizi çözümlerinizi oluşturabilirsiniz.
Bir duyarlılık analizi aracı satın almak veya oluşturmak arasında karar vermek öncelikle şunları içerir maliyet, uzmanlık ve zaman.
Duygu analizi çözümü satın almak zaman kazandırır ve bilgisayar bilimi bilgisi gerektirmez. Bu önceden eğitilmiş modeller genellikle Twitter, Slack, Trello ve diğer Zapier entegrasyonları gibi popüler üçüncü taraf uygulamalarla entegrasyonlarla birlikte gelir. Ayrıca, bu duygu analizi motorlarının bakımını yapmanıza gerek yoktur çünkü satıcınız bunu sizin için yapacaktır.
Öte yandan, kendi duygu analizi modelinizi oluşturmak, onu ihtiyaçlarınıza göre özelleştirmenize olanak tanır. Zamanınız ve bağlılığınız varsa, çevrimiçi kaynaklarla kendinizi eğitebilir ve sıfırdan bir duygu analizi modeli oluşturabilirsiniz.
Kendi duyarlılık analizi çözümünüzü oluşturmak veya sadece konu hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, aşağıda yararlı kaynaklar ve eğitimler sağladık.
Artıları
Daha ucuz
✅ Zaman ve emek tasarrufu sağlar
✅ API ve Zapier entegrasyonları ile birlikte gelir
✅ Veri bilimi veya kodlama bilgisine ihtiyacınız yok
Eksiler
❌ Özel ihtiyaçlarınız için uygun olmayabilir
Artıları
✅ Proje kapsamınıza ve hedeflerinize göre özelleştirilmiş
✅ Basit duygu analizi modellerini kendiniz yapabilirsiniz
Eksiler
❌ Motoru inşa etmek ve eğitmek zaman alır
❌ Ön yatırım ve bakım maliyetleri içerir
Duygu analizi, insanların bir konu hakkında nasıl hissettiklerine dair genel bir bakış sağlar. Bununla birlikte, mükemmel değildir ve çeşitli sınırlamalarla birlikte gelir. Duygu analizinin başlıca sınırlamaları şunlardır:
Duygu analizinde kutupluluk terimi, bir kelime veya cümlenin pozitif, negatif veya nötr olma derecesini ifade eder. Kutuplaşmış kelimeleri olumlu ya da olumsuz olarak sınıflandırmak kolaydır. Örneğin, iyi olumlu duyarlılığı gösterirken kötü olumsuz duyarlılığı gösterir.
Ancak sorun, bir kelime veya cümlenin ne kadar olumlu olması gerektiğine karar verirken ortaya çıkmaktadır. Örneğin, "yemekler berbattı" ve "yemek son derece korkunçtu" ifadesinin her ikisi de açıkça olumsuz duyarlılığa işaret etmektedir, ancak belirli bir duyarlılık puanı vermek analiz modeline ve insan yorumcuya bağlıdır.
Genel olarak, farklı kişiler aynı cümleye farklı duyarlılık puanları atayabilir çünkü duyarlılık özneldir.
İnsanlar görüşlerini bir bağlam içinde ifade ederler ve bu bağlamı ortadan kaldırmak sözlerinin anlamını değiştirecektir. Bu bağlamlardan bazıları eşanlamlı kelimeler, ironik ve alaycı yorumlar, memler ve hatta ifadelerdir.
Örneğin, "Neden bunu sadece şimdi yapıyorsun? 😠😠" açıkça olumsuz duygulara işaret etmektedir. Ancak, örneğin bu yorumun ardından başka bir mesaj gelseydi, duyarlılık tamamen değişirdi "O pislik hak ettiğini çok daha önce almalıydı lmao".
Bu takip mesajı daha fazla bağlam sağlıyor ve önceki cümleyi tamamen değiştiriyor. Birdenbire, bu gecikmelerle ilgili olumsuz bir şikayet değil, birilerinin nihayet eylemleri nedeniyle cezalandırılmasını kutlamak anlamına geliyor.
Birçok duyarlılık analizi modeli, önceden belirlenmiş bir listeye dayalı olarak belirli bir kelimeye bir duyarlılık puanı atayarak çalışır. Ancak bir cümlenin herhangi bir duygu sözcüğü içermemesi, o cümlenin duygu ifade etmediği anlamına gelmez ve bunun tersi de geçerlidir.
Örneğin, "Redmi'deki adam bana gerçek bir akıllı telefon istiyorsam android yerine iPhone almam gerektiğini söyledi." herhangi bir kutuplaşmış kelime içermez ve nötr bir duyarlılık puanı üretebilir. Ancak, cümle android telefonlara yönelik olumsuz duyguyu açıkça göstermektedir.
Alaycılığı, bağlamları ve diğer duygu analizi zorluklarını doğru bir şekilde tanımlamak için makine öğrenimi duygu analizi modellerini eğitmeniz gerekir. Eğitim, tıpkı bir insanın yaptığı gibi motoru geliştirmek ve öğrenmek için tonlarca metin belgesini beslemeyi içerir.
Dezavantajı ise algoritmanın insan seviyesinde doğruluğa ulaşması için uzun bir süre ve çok sayıda besleme gerektirmesidir. Makineye beslenen veri setlerindeki herhangi bir hata veya yanlışlık da makinenin kötü alışkanlıklar öğrenmesine ve sonuç olarak yanlış duyarlılık puanları üretmesine neden olacaktır.
Kültürlerin kendi lehçeleri ve hatta alt lehçeleri vardır ve her biri biraz farklı anlamlara sahip benzer kelimeler içerir. Bu nüansları anlamadan duyguları deşifre etmek yanlış analizlere yol açacaktır.
Örneğin, "Gitmek ister misin, dostum?" sorusu ABD'de sorulursa provokasyon olur, ancak başka bir yerde sorulursa seyahatle ilgili masum bir soru olur.
Sadece 2021'de, Merriam-Webster İngilizce sözlüğe 520'den fazla kelime ekledi. Bu kelimelerin çoğu (örneğin FTW, TBH, amirite) çevrimiçi kültürden kaynaklandı. Diğer kelimelerin tanımlarında da değişiklikler yapıldı.
Örneğin, "atılım" ifadesi ani bir keşif (olumlu duygu) ya da tamamen aşılanmış bir kişinin virüse yakalanması (olumsuz duygu) anlamına gelebilir.
Eski zamanlardan beri, bilim insanları ve akademisyenler dilbilime her zaman hayranlık duymuşlardır. Anlama konusundaki kararlı araştırmaları sayesinde neden Bir kişi bir şey söylediğinde, bilim ve tüketici davranışlarında birçok ilerleme kaydedilmiştir.
Dünya şu anda Dördüncü Sanayi Devrimi yapay zeka, büyük veri ve makine öğreniminin öncelik kazanacağı bir döneme giriyoruz. Hızla ilerleyen bu makine teknolojisi sağlıktan hukuka, pazarlamaya kadar her sektörü etkileyecek.
Üstelik, konuşmadan metne Google ve Amazon'un kullanımına öncülük etmesiyle giderek daha yaygın hale geliyor. Hatta bir araştırmaya göre tüm akıllı telefon kullanıcılarının yarısı sesli arama teknolojisini kullanacak.
Konuşma ve yazılı metin, herhangi bir kuruluş için çok önemli verilerdir. Daha spesifik olarak, anlamak niyet Sözlü ya da yazılı metnin ardında yatan gerçekler, bir kurumun hayatta kalması için giderek daha önemli hale gelmektedir.
Bu nedenle, kuruluşlar müşterileri hakkında daha derin içgörüler elde etmek ve ihtiyaçlarını karşılamak için daha iyi teklifler geliştirmek için çabaladıkça, duygu analizi araçlarına olan talepte bir artış olacaktır. Asıl soru şu: Siz de işinizde duygu analizinden yararlanacak mısınız yoksa rakipleriniz tarafından geride mi bırakılacaksınız?
Duygu analizi, öğrenmeniz için birçok dergi makalesi, kitap ve çevrimiçi kaynağın bulunduğu iyi araştırılmış bir konudur. Aşağıda, kendi duygu analizi modelinizi oluşturmak veya sadece daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız yararlı kaynakları derledik.
Bir duygu analizi modeli geliştirmek, NLP ve makine öğreniminde en yaygın programlama dilleri olan Python, Javascript veya R kullanmayı içerir. Hangi dilin daha iyi olduğu konusunda süregelen bir tartışma vardır, ancak kullanmanızı tavsiye ederiz Eğer yeni başlayan biriyseniz Python.
Python 30 yıldan daha uzun bir süre önce yaratıldığından beri, kodlama topluluğu her beceri seviyesi için geniş bir kütüphane, dokümantasyon, kılavuz ve video eğitimleri koleksiyonu oluşturmuştur. Python kaynaklarının bu kapsamlı koleksiyonu, son derece hassas algoritmalar oluşturmak için geliştirme sürecini hızlandıracak ve böylece gereken maliyetleri ve genel çabayı azaltacaktır.
Ne olursa olsun, her programcının kendi tercihleri vardır, bu nedenle Python, Javascript ve R kullanarak duygu analizi modelleri oluşturmak için aşağıdaki eğitimlerin bir listesini derledik.
Programlama konusunda deneyimliyseniz, ayrıca Speak API'lerimiz hakkında kapsamlı dokümantasyonMetin düzenleyicinize kopyalayıp yapıştırabileceğiniz kod satırlarıyla birlikte. Duyarlılığı analiz etmenin yanı sıra, konuşmayı metne dönüştürmek için Speak Ai'yi de entegre edebilir ve tarayıcınıza gömün.
Pycharm kullanarak Python NLTK - NLTK, kapsamlı bir Python kütüphanesine sahip en popüler Python kütüphanelerinden biridir. wiki kurslar, projeler, SSS'ler ve daha fazlasını içerir. Bu eğitim videosu, bir programlama metin editörü olan Pycharm'ı kullanarak adım adım ayrıntılı örnekler sunmaktadır.
Google Colab kullanarak Python NLTK - Bu eğitim videosu size Google Colab kullanarak bir Naive Bayes duygu analizi algoritması oluşturmayı öğretiyor. Google'ın bu platformu, herkesin tarayıcılarında kod yazmasına olanak tanır.
Google Colab kullanarak Twitter duyarlılık analizi - Bu eğitimde, özellikle Tweetlerden görüş çıkarmak için bir duygu analizi modelinin nasıl oluşturulacağı gösterilmektedir.
Tensorflow ve Google Colab ile duygu analizi - Bu eğitim videosu, sıfırdan bir duygu analizi modeli oluşturmak için ayrıntılı bir adım adım kılavuz sağlar. Kullanılan Python kütüphanesi Tensorflowmakine öğrenimi ve derin öğrenme çerçevelerinde popüler bir kütüphane.
Node.js ile bir duygu analizi uygulaması oluşturma - Bu eğitim, geliştirme sürecini kolaylaştırmak için kopyalanıp yapıştırılabilir kodlar sağlayan, anlaşılması kolay, adım adım ilerleyen bir kılavuzdur.
Kaggle tarafından R'de duygu analizi nasıl oluşturulur - Kaggle, ilgili veri kümeleri, yarışmalar, kurslar ve aktif bir forum ile veri bilimcilerinden oluşan çevrimiçi bir topluluktur.
Duygu analizi makineleri, sözcüklerin ve bunlarla ilişkili duyguların bir listesi olan sözlükleri besleyerek öğrenir. Bu liste elle kodlanmalıdır ve bir dildeki çok sayıda kelime göz önüne alındığında derlenmesi uzun zaman alır.
Şükürler olsun, Kaggle kamuya açık bir duygu sözlüğüne sahiptir içinde 81 dil. Kaggle programcılar için bir topluluktur ve birçok yararlı kodlama, NLP ve makine öğrenimi kaynağı içerir.
Onları almanızı şiddetle tavsiye ederiz kurslar CV'nizde vurgulayabileceğiniz bir tamamlama sertifikası ile ödüllendirilirsiniz. Kaggle Python, makine öğrenimi, SQL, NLP, makine öğrenimi ve Oyun Yapay Zekası konularında tüm beceri seviyelerine yönelik kurslar sunmaktadır.
Kaggle ayrıca 992'den fazla kamuya açık duyarlılık analizi veri kümeleri. Bu veri kümeleri Twitter, Amazon incelemeleri, finans haberleri ve daha fazlası dahil olmak üzere çok çeşitli duyarlılık analizi konularını kapsamaktadır.
Genel olarak, Kaggle özellikle yeni başlayan biriyseniz, kodlama materyalleri için gidilecek yerdir. Veri bilimi konusunda bilgiliyseniz, $150.000'e varan nakit ödüllü kodlama yarışmalarına da katılabilirsiniz.
Yukarıda bahsedilen sözlüklerin yanı sıra, veri bilimi topluluğu yaygın olarak şunları da kullanır VADER, TextBlobve SentiWordNet sözlükler. Bu sözlükleri şu adresten ücretsiz olarak indirebilirsiniz GitHubgeliştiricilerin işbirliği içinde yazılım oluşturmaları için popüler bir platformdur.
VADER: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning), özellikle sosyal medya mesajlarının duyguları için kural tabanlı bir sözlüktür. Veri bilimciler VADER'i sevmektedir çünkü insan değerlendiricilerden daha doğru.
TextBlob: TextBlob metinsel verileri işlemek için bir Python (2 ve 3) kütüphanesidir ve etiketleme, isim cümlesi çıkarma, sınıflandırma, çeviri ve daha fazlası gibi yaygın NLP görevlerini gerçekleştirmek için bir API ile birlikte gelir.
SentiWordNet: SentiWordNet, aşağıdakilere dayalı bir sözlüksel kaynaktır WordNetİngilizce kelimelerin anlamsal ilişkilerini içeren devasa bir veritabanıdır. Bu kelimeler anlamsal ilişkilere göre birbirine bağlanır (eşanlamlılar, HİPONİMLER, meronyms) duyarlılığı belirtmek için sayısal bir puan atanmadan önce.
Duygu analizi ve doğal dil işleme alanında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, okumaya "Duygu Analizi: Görüşlerin, Duyguların ve Duyguların Madenciliği" Bing Liu tarafından.
Bing Liu, duygu analizi, doğal dil işleme, makine öğrenimi ve veri madenciliği konularında düzenli olarak akademik makaleler yayınlayan seçkin bir bilgisayar bilimleri profesörüdür.
Bu alanlarda bir düşünce lideri olarak, konu hakkındaki kapsamlı bilgisi ve teknik NLP konularını anlaşılır bir şekilde açıklama yeteneği nedeniyle veri bilimcileri tarafından büyük saygı görmektedir.
Duygu analizine geçmeden önce doğal dil işleme konusunda temel bilgilerinizi oluşturmanızı şiddetle tavsiye ederiz. Duygu analizi, doğal dil işlemenin bir alt kümesidir ve bu nedenle her ikisi de el ele öğrenilmelidir.
Bu ücretsiz çevrimiçi kurs Coursera'dan doğal dil işlemeye genel bir bakış sağlar ve tamamlandığında bir sertifika verir. Her biri, tweetlerin duygu analizini gerçekleştirmek için bir sinir ağını eğitmek de dahil olmak üzere bir NLP modeli oluşturmanızı gerektiren pratik alıştırmalar içeren dört modül vardır.
Bunu da şiddetle tavsiye ediyoruz makine öğrenimi kursu Eğer kendi duygu analizi modellerinizi oluşturmak istiyorsanız. Bu eğitimde, en yaygın programlama dillerinden ikisi olan Python ve R ile makine öğrenimi algoritmalarının nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz.
Oldukça uygun fiyatlı ve 44 saatlik ders materyali içeriyor, bu göz korkutucu görünebilir ancak iyi yapılandırılmış kurs, makine öğrenimini küçük parçalara ayırıyor.
Bütçe sorun değilse, bu çevrimiçi eğitime kaydolmanızı öneririz Derin Öğrenme ile Doğal Dil İşleme Stanford Online'da kurs. Eğitim ücreti $1,595'tir ve 10 haftalık program boyunca haftada 10-14 saatlik bir taahhüt gerektirir. Tamamladığınızda, CV'nizde vurgulayabileceğiniz bir sertifika da alacaksınız.
Eğer çevrimiçi kurslar size göre değilse YouTube video serisi Stanford Üniversitesi'nde bilgisayar bilimleri ve dilbilim profesörleri olan Dan Jurafsky ve Christopher Manning tarafından doğal dil işleme üzerine.
Duygu analizi, metin verilerinden duyguları (pozitiflik, duygular, hisler) çıkarmak için doğal dil işleme (NLP) tekniklerini kullanma sürecidir. Makine öğrenimi ve NLP teknolojilerinin hızla ilerlemesiyle birlikte, büyük ve küçük şirketler pazardaki yerlerini belirlemek için duygu analizinden giderek daha fazla yararlanmaktadır.
Duygu analizi ve fikir madenciliğinin birçok uygulaması vardır. Kuruluşlar duygu analizini pazar araştırması, müşteri hizmetleri, finansal piyasalar, siyaset ve sosyal medya pazarında kullanabilir.
Duygu analizi mükemmel olmasa da, çevrimiçi metin verilerini büyük ölçekte analiz etmede hala oldukça etkilidir. Bununla birlikte, duygu analizi modelleri, daha güvenilir olmasa da, halihazırda insan değerlendiriciler kadar doğrudur.
Duygu analizi modellerinin büyük metin yığınlarından fikir madenciliği yaparken neredeyse 100% doğruluğa ulaşması an meselesi. Bu, iş süreçlerini optimize ettiği ve ekiplerin müşterileri hakkında daha derin bir anlayış kazanmalarını sağladığı kanıtlanmış bir teknolojidir.
Daha fazla bilgi edinmek isterseniz 7 günlük deneme kredi kartı gerekmeden veya bizimle konuşun Duygu analizi çözümlerimizin kuruluşunuzu bir sonraki seviyeye nasıl taşıyabileceğini görüşmek için.
Speak'i 7 gün boyunca ücretsiz deneyin, kredi kartı gerekmez
Bir Kaydı Metne Dönüştürme Kodsuz transkripsiyon aracımız, bir ses kaydını yalnızca iki adımda metne dönüştürmenizi sağlar. Bul
Bir YouTube Videosu Nasıl Metne Dönüştürülür Metne dönüştürmek için bir YouTube videosunu mp4'e dönüştürmenize gerek yoktur. URL'yi Speak'e yüklemeniz yeterli
Ses ve Videoyu 2 Dakikada Metne Dönüştürme (2022 Kılavuzu) Speak Ai ile ses ve videoyu metne dönüştürmeyi öğrenin
The Complete Guide to Text Analytics (2022) Metin analitiği (veya metin madenciliği), doğal dil işleme tekniklerini kullanarak metin parçalarından önemli içgörüler elde etmek anlamına gelir.
Doğal Dil İşleme Nedir? Doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini doğru bir şekilde nasıl anlayabileceğini inceleyen geniş bir alandır ve
2021'de Pazar Araştırması Nasıl Yapılır Hakkında Basit Bir Kılavuz Pazar araştırması yapmaya başlamanız için bazı basit adımları öğrenin,
Sınırlı bir süre için, 93%'yi kaydedin tam yüklü bir Speak planında. 2025'e en yüksek puanlı yapay zeka platformuyla güçlü bir şekilde başlayın.
Türkçe 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi