Як перетворити запис на текст
28 квітня 2022 року
Коментарів немає
Як перетворити запис на текст. Наш інструмент транскрипції без коду дозволяє перетворити аудіозапис на текст всього за два кроки. Знайти
Аналіз настроїв - це коли ви витягуєте емоції та почуття з певного тексту. Це дозволяє організаціям зрозуміти основні значення, що стоять за повідомленням, які можуть бути досить добре приховані. Але як саме працює аналіз настроїв і чи варто його використовувати вашому бізнесу?
Перш ніж зануритися в те, як працює аналіз настроїв, давайте подивимося, наскільки потужним може бути аналіз настроїв, якщо його правильно використовувати.
Ми всі пам'ятаємо кампанію Nike з Коліном Кеперніком, так? Ту, що викликала суперечки під час Дня подяки і, ймовірно, стала причиною кількох розірваних дружніх стосунків?
Якщо ви не знаєте, то ось короткий підсумок.
У 2018 році компанія Nike представила маркетингову кампанію за участю Коліна Кеперніка, суперечливої фігури, яка викликала загальнонаціональний резонанс у соціальних мережах.
За 12 місяців до того, як Nike анонсувала рекламу Кеперніка, Чистий позитивний настрій Nike в середньому склав 26,7% у соціальних мережах. Однак, після цієї заяви чисті настрої Nike різко впали до -4.7%.
Якби ви були керівником відділу маркетингу Nike, ви б негайно зупинили кампанію, чи не так? То чому вони цього не зробили?
Незважаючи на, здавалося б, негативне сприйняття на поверхневому рівні, Nike повідомила про збільшення продажів на 31% і вибух у згадувань бренду на 2,677%.
Компанія Nike використала аналіз настроїв, щоб зрозуміти, що за цією хвилею негативних настроїв ховалися приховані позитивні настрої їхніх цільових клієнтів - споживачів, які мають для них значення. Nike пішов на ризик, продовжив рекламу, і результати говорили самі за себе.
Аналіз настроїв, також відомий як "видобуток думок", стосується вилучення з тексту емоцій (щасливий, злий), намірів (запит, скарга, думка тощо) та позитивності (негативна, нейтральна, позитивна).
Аналіз настроїв часто використовується для управління репутацією, моніторингу соціальних мереж, маркетингових досліджень та аналізу відгуків клієнтів. Аналіз настроїв також є підмножиною обробки природної мови (NLP) - використання ШІ та комп'ютерів для вивчення лінгвістики.
Часто можна зустріти терміни "аналіз настроїв", "текстова аналітика" та "обробка природної мови" (NLP), які використовуються разом. Хоча всі ці терміни пов'язані з наукою про дані і можуть мати однакове практичне застосування, вони не означають одне й те саме.
Аналіз настроїв: Як уже згадувалося, аналіз настроїв - це присвоєння текстам оцінок (позитивних, негативних або нейтральних) за допомогою машинних алгоритмів. Аналіз настроїв також відомий як "видобуток думок".
Текстова аналітика: Також відома як text mining, текстова аналітика - це аналіз неструктурованих даних і вилучення з них інформації, наприклад, створення хмар слів. Аналіз тексту зазвичай супроводжує аналіз настроїв через їхню схожу природу.
Обробка природної мови (NLP): Обробка природної мови - це галузь комп'ютерних наук, яка займається використанням комп'ютерів для аналізу людської мови. Ви можете думати про обробку природної мови як про надмножину аналізу настроїв і текстової аналітики.
Існує п'ять основних типів аналізу настроїв, кожен з яких фокусується на різних аспектах набору даних:
Виявлення емоцій має на меті розпізнавання емоцій за словами в заданому тексті, наприклад щастя, розчарування, гнів і страх.
Існує кілька способів виявлення емоцій у тексті. Найпоширеніший - це визначення ключових слів і присвоєння їм емоцій на основі лексикону (списку слів і пов'язаних з ними почуттів).
Аналіз настроїв на основі аспектів (АНА), також відомий як аналіз настроїв на основі ознак, - це процес розпізнавання заздалегідь визначених аспектів і пов'язаних з ними настроїв у наборі даних.
Ці аспекти варіюються від організації до організації, але найпоширенішими є ціна, упаковка, дизайн, користувацький інтерфейс та обслуговування клієнтів.
ABSA найчастіше використовується в оглядах продуктів і послуг, щоб визначити, які функції найбільше сподобалися або не сподобалися клієнтам. Тоді організації можуть зосередитися на конкретних аспектах своїх продуктів і послуг, які потребують вдосконалення.
Тонкий аналіз настроїв розбиває речення на частини і витягує настрій з цих окремих частин. Потім настрої класифікуються за однією з п'яти категорій полярності: дуже позитивний, позитивний, нейтральний, негативний, дуже негативний.
Точність полярності дуже важлива для інтерпретації шкал оцінювання відгуків клієнтів. Наприклад, за шкалою від 1 до 5 зірок, 1 буде дуже негативною оцінкою, тоді як 5 - дуже позитивною. За шкалою від 1 до 10, 1-2 буде дуже негативною оцінкою, а 9-10 - дуже позитивною.
Грубий аналіз настроїв схожий на детальний аналіз настроїв. Однак грубий аналіз настроїв відрізняється тим, що він витягує настрої з цілих документів або речень, а не розбиває речення на окремі частини.
Грубий аналіз настроїв класифікує настрої лише за трьома категоріями полярності: позитивні, нейтральні, негативні.
Багатомовний аналіз настроїв дозволяє збирати дані з неангломовних текстів без перекладу. Покладатися на переклад у багатомовному аналізі може бути зручно, але ненадійно, оскільки лінгвістичні нюанси, такі як семантика та лексика, можуть бути переплутані.
Це легко забути, але тільки 171TP3% населення світу розмовляє англійською мовоюі Англомовні користувачі Інтернету становлять лише 25,9%. Багатомовний аналіз настроїв дозволяє вам достукатися до цієї відсутньої більшості і максимізувати цінність для вашого бізнесу.
Замість того, щоб визначати настрої, аналіз намірів вивчає текстові підказки для намір і класифікує їх за заздалегідь визначеними тегами. Ці теги сильно залежать від потреб вашого бізнесу і не є універсальними.
Наприклад, класифікатори намірів для повідомлень у соціальних мережах можна розділити на пропозиція, запит, скарга, зворотній зв'язок, і маркетинг. У той час як більш підходящі теги для аналізу відгуків клієнтів включають зацікавлений, безкорисливий, підписатисяі відписатися.
Аналіз настроїв використовує суміш методів обробки природної мови (NLP), статистики та методів машинного навчання для автоматичного визначення настрою в тексті та його полярності.
Найпоширенішими моделями аналізу настроїв є моделі на основі правил, машинного навчання та гібридні.
У підході, заснованому на правилах, алгоритм призначає і обчислює емоційну оцінку тексту на основі створеного людиною набору правил або лексиконів (список слів і пов'язаних з ними емоцій).
У списку вже викладені відповідні сентиментальні оцінки для обох негативних (жахливо., жахливо., поганий) і позитивний (добре, дивовижна., Чудово.) слів. Потім алгоритм визначає поляризовані слова і підсумовує загальний настрій, зазвичай за шкалою від -1 до +1.
Хороша модель аналізу настроїв з використанням лексичного підходу повинна враховувати вплив кожного підтексту на сприйняття інтенсивності в тексті на рівні речення. Існує 5 факторів, які впливають на полярність речення:
Пунктуаціяа саме знак оклику (!), збільшує величину інтенсивності, не змінюючи при цьому смислової спрямованості.
Капіталізаціязокрема, використання ALL-CAPS для виділення слова, що має відношення до сентименту, в присутності інших слів, що не пишуться з великої літери, збільшує інтенсивність сентименту, не впливаючи на його семантичну спрямованість.
Модифікатори ступеня (також звані інтенсифікаторами, підсилювачами або прислівниками ступеня) впливають на інтенсивність речення, збільшуючи або зменшуючи його інтенсивність. Наприклад: "Погода надзвичайно спекотна".
Зміна полярності через сполучникиКонтрастний сполучник "але" сигналізує про зміну полярності почуттів, коли почуття тексту, що йде після сполучника, стає домінуючим. Наприклад: "Погода спекотна, але терпима." має змішані настрої, причому друга половина диктує загальну оцінку.
Уловлювання порушення полярності Досліджуючи безперервну послідовність з 3 елементів, що передують лексичній одиниці, навантаженій почуттям, ми виявляємо майже 90% випадків, коли заперечення змінює полярність тексту. Наприклад, заперечне речення може бути таким: "Насправді погода не така вже й спекотна".
Початкові інвестиції людських зусиль: Створення системи аналізу настроїв на основі правил з нуля може бути складним завданням. В англійській мові тисячі слів, не кажучи вже про розробку лексиконів для багатомовних систем аналізу настроїв.
Суб'єктивність щодо узгодження полярності: Розбіжності щодо валентності слова також можуть вплинути на остаточні результати. Наприклад, якщо інший дослідник присвоює таку саму сентиментальну оцінку жахливо. як ви б хотіли. поганийякою має бути загальна оцінка настроїв?
Неможливо визначити контекст: Підхід на основі правил може не розпізнати сарказм і контекст. Наприклад, "ТОЙ Джек - лідер команди? Я впевнений, що він чудово впорається і не облажається 😂😂😂. " може викликати позитивну оцінку, незважаючи на те, що це саркастична, негативна образа.
У підході машинного навчання механізм аналізу настроїв навчається автоматично класифікувати текстові дані за правильними тегами. Навчання (контрольоване і неконтрольоване машинне навчання) зазвичай відбувається шляхом завантаження в систему тонни попередньо розмічених текстових даних.
Завдяки безперервній подачі попередньо позначених прикладів, машина може вивчати лінгвістику, як це робить людина, і точно передбачати теги майбутніх наборів даних (наприклад,.., ця пісня запалювала. lol -> позитивний)
Інвестування часу та ресурсів: Навчання алгоритму машинного навчання для досягнення задовільного рівня точності може зайняти багато часу. Отримання достатньої кількості даних для роботи алгоритму також може бути дорогим.
Схильний до помилок: Системи машинного навчання також можуть бути неточними, наприклад, коли їм подаються упереджені або неточні набори даних.
Гібридний підхід поєднує в собі машинне навчання та аналіз настроїв на основі правил для отримання більш точних результатів. Однак моделі, які використовують гібридний підхід, вимагають найбільших початкових капітальних витрат і витрат на обслуговування.
З моменту появи Інтернету в 1990-х роках споживчі та соціальні медіа-платформи розвивалися і ставали дедалі тісніше пов'язаними з нашим повсякденним життям. Як зазначено в доповіді очікується, що до 2023 року кількість інтернет-користувачів зросте до 5,3 млрд. (6% CAGR), ви не можете ігнорувати величезну цінність онлайн-даних.
Бізнес також не може ігнорувати вплив соціальних мереж на рішення споживачів щодо купівлі. За даними GlobalWebIndex54% людей, які мають акаунти в соціальних мережах, використовують соціальні мережі для дослідження продуктів.
Більше того, користувачі соціальних мереж та лідери думок висловлюють думки про бренди, політику та питання прав людини. Цей контент, створений користувачами, має значний вплив на поведінку споживачів, оскільки клієнти покладаються на сарафанне радіо більше, ніж на рекламні повідомлення.
За допомогою аналізу настроїв бізнес може перестати пасивно реагувати на громадську думку і зробити проактивні кроки у формуванні загального ставлення до свого бренду. Аналіз настроїв дозволяє бізнесу дізнатися що кажуть споживачі, а також що означає що стоїть за цими повідомленнями.
Інструменти аналізу настроїв дозволяють аналізувати тисячі, якщо не мільйони текстів в Інтернеті в один клік. Замість того, щоб вивчати окремі твіти чи пости у Facebook, власники бізнесу можуть отримати миттєвий огляд того, як споживачі ставляться до їхнього бренду.
Крім того, аналіз настроїв відбувається автоматично, що економить трудовитрати та час, витрачений на збір даних.
Аналіз настроїв виходить за рамки що клієнти кажуть, що вони дають уявлення про чому клієнти мають таку думку. Вивчаючи думки на предмет їхніх намірів та полярності, компанії можуть визначити сфери для вдосконалення, про які вони, можливо, ніколи не здогадувалися.
Аналіз настроїв також дозволяє вам приймати рішення на основі даних для більш обґрунтованого прийняття рішень. Без надійних даних, на яких базуються ваші рішення, ви стрілятимете в темряві і, зрештою, даремно витрачатимете час і гроші.
Аналіз настроїв надає широкі можливості для маркетингу в режимі реального часу - маркетингових повідомлень, створених спонтанно. Завдяки тому, що дані надходять до вас у режимі реального часу, аналіз настроїв дозволяє використовувати трендові події або навіть керувати PR-кризами до того, як вони переростуть у серйозну проблему.
Аналіз настроїв також може аналізувати величезні обсяги неструктурованих даних в масштабі - наприклад, коментарі, повідомлення, зображення і навіть відео. Ви навіть можете інтегрувати певні API аналізу настроїв з програмним забезпеченням для управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM), щоб вивчати думки клієнтів у режимі реального часу.
Аналіз настроїв - це, по суті, з'ясування того, як люди ставляться до певної теми. Ця технологія має застосування в корпораціях, громадських організаціях, політичних партіях і навіть країнах. Адже розуміння внутрішніх настроїв людей дозволяє дослідникам краще зрозуміти їхні потреби.
Соціальне прослуховування - це моніторинг згадок у соціальних мережах про бренд або тему, пов'язану з вашою компанією. Замість того, щоб збирати величезну кількість постів у соціальних мережах, в яких згадується ваш бізнес, аналіз настроїв робить ще один крок вперед і виокремлює чому вони робили такі зауваження.
Ви також можете проводити дослідження думок своїх конкурентів і дізнаватися, як люди ставляться до їхнього бренду, його продуктів і послуг. Крім того, всі ці аналізи відбуваються в режимі реального часу, що дозволяє вам проводити більш гнучкі маркетингові стратегії.
Ви можете інтегрувати API для аналізу настроїв з Twitter, щоб вивчати думки на певну тему. У цьому дослідженні Абдур Расул та ін. за допомогою машинного навчання було проведено аналіз настроїв у компаніях Adidas і Nike шляхом аналізу текстів з Twitter. За допомогою методів машинного навчання було підраховано загальний показник настроїв, після чого їх порівняли.
Результати показали, що Nike та Adidas мають схожий розподіл настроїв - загалом позитивні настрої з більшістю нейтральних. Однак у Adidas позитивний настрій був дещо вищим, ніж у Nike (27,2% проти 24,5%). Це може бути як добрим, так і поганим знаком, залежно від того, в якій компанії ви працюєте.
Залежно від вашого інструменту аналізу настроїв, ви можете визначити користувачів з нейтральними та негативними настроями, щоб перетворити їх на позитивних амбасадорів бренду. Загалом, аналіз настроїв надає вам інформацію для прийняття обґрунтованих рішень щодо покращення іміджу вашого бренду.
Залежно від розміру вашої компанії, їх можуть бути сотні або навіть тисячі згадок про ваш бренд у соціальних мережах щодня. Деякі з них можуть бути запитами, скаргами або іншими негативними повідомленнями.
Відсутність або повільна взаємодія з соціальними мережами може призвести до втрати лояльних клієнтів та їхньої довічної цінності. Гірше того, вони можуть поширювати негативну інформацію з вуст в уста і відлякувати інших людей від покупок у вас.
Якщо така PR-криза виникне, інструменти аналізу настроїв допоможуть вам впоратися з нею до того, як вона розростеться до надто великих масштабів.
У 2014 році Expedia Canada запустила свій "Втеча від зими: Страх" різдвяна реклама. У ньому батько був наляканий тим, що, як він думав, було сильним снігопадом надворі, але насправді це був верескливий звук його доньки, яка грала на скрипці.
Нестерпно гучні та непідходящі голоси стали нестерпними після кількох показів. Рекламний ролик навіть крутили під час Чемпіонату світу з хокею серед юніорів, що не було сприйнято належним чином.
Багато канадців з'їхалися до соціальних мереж, щоб критикують жахливий вибір звуку в рекламіз коментарями, що доходять до того, що "Найгірша реклама, вона настільки дуууже переграна, що починає дратувати, і я, мабуть, не буду користуватися Expedia просто тому, що ця реклама так до біса дратує."
Expedia Canada негайно відреагувала на негативну реакцію, зупинивши рекламу і випустивши два її продовження. В одному з них той самий батько викидає скрипку з дому. У другому сиквелі Expedia запросила реального користувача соціальних мереж, який коментував першу рекламу, розбити скрипку на шматки.
Як показує Expedia Canada, аналіз настроїв дозволяє перетворити прикрі невдачі або PR-кризи на маркетингові можливості і, як наслідок, підвищити впізнаваність бренду.
Оскільки аналіз настроїв спрямований на розуміння ставлення та думок споживачів, його зазвичай поєднують з дослідження ринку. Майнінг думок зазвичай відбувається на етапі інтерпретації та аналізу процес маркетингових досліджень.
Зокрема, дослідники ринку вивчають думки на основі наборів даних, зібраних за допомогою фокус-груп та інтерв'ю. Заглибившись у те, чому учасники вашого дослідження сказали те, що сказали, ви зможете виявити їхні конкретні проблеми, потреби та бажання.
Мало хто транскрипція даних і програмне забезпечення для збору даних поставляються з інструментами аналізу настроїв, і це один із способів, яким ми відрізняємося від інших. За допомогою Speak ви можете створювати транскрипції в масштабі та аналізувати ці точні набори даних за допомогою інструментів аналізу тексту та настроїв - і все це в одній централізованій медіа-базі даних.
Якщо ви хочете дізнатися більше про те, як Speak може оптимізувати ваші робочі процеси та підвищити рентабельність інвестицій в дослідження, зареєструйтеся на наш 7-денна пробна версія без кредитної картки.
Якісне дослідження - це різновид дослідження ринку дослідження, яке фокусується на отриманні суб'єктивної інформації. На відміну від кількісних досліджень, якісні збирають некількісні дані, такі як думки, ставлення та сприйняття предмета.
Значна частина будь-якого маркетингового дослідження включає в себе транскрибування даних інтерв'ю для подальшого аналізу. Оскільки основна увага приділяється суб'єктивним думкам, відповіді можуть бути досить розлогими.
Навіть дослідження ринку для малого бізнесу може передбачати аналіз десятків наборів якісних даних. Якщо припустити, що ви взяли інтерв'ю у 50 учасників, кожна сесія тривала 30 хвилин, то вам потрібно переглянути 25 годин записів.
Аналіз настроїв прискорює цей процес, аналізуючи набори даних і виводячи шкалу оцінок настроїв. Інсайт-панель Speak також генерує найпоширеніші ключові слова та теми з будь-якого маркетингового дослідження, щоб отримати огляд ключових сфер, на які варто звернути увагу.
Це дозволяє швидко визначити ключові сфери, які можуть потребувати вдосконалення. Для більш точного аналізу на інформаційній панелі Speak також відображаються смисли окремих речень, що дозволяє вам зосередитися на конкретних областях, які можуть потребувати вдосконалення.
Хмари слів - це чудовий спосіб виділити найважливіші слова, теми і фрази в уривку тексту на основі частоти і релевантності. Створюйте хмари слів з ваших текстових даних, щоб створити зрозумілу візуальну розбивку для глибшого аналізу. Спробуйте наш безкоштовний генератор хмар слів сьогодні, щоб автоматично візуалізувати інсайти з ваших даних.
Надійне обслуговування клієнтів є обов'язковим для будь-якого бізнесу. Згідно з дослідженням, проведеним Twitter, користувачі очікують від брендів відповіді протягом години. Одна година - це дуже мало часу, щоб відповісти на безліч запитів клієнтів, не кажучи вже про те, що вони звернулися в неробочий час.
Більше того, відповідь на скаргу в соціальних мережах може підвищити рівень захисту прав споживачів на цілих 25%.
Програмне забезпечення для управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM) дозволяє миттєво реагувати на запити клієнтів. У поєднанні з API для аналізу настроїв ви можете аналізувати взаємодію з клієнтами в масштабі та визначати, як вони ставляться до ваших продуктів і послуг.
Аналіз настроїв також проливає світло на непомічені проблеми у ваших продуктах і послугах. За допомогою аналізу настроїв на основі аспектів ви можете визначити, які функції слід покращити або підтримувати.
Загалом, ваш продукт є найважливішим елементом маркетингового міксу, а аналіз настроїв допомагає вам підняти якість вашої продукції на ще вищий рівень.
Adobe - це великий пакет програмного забезпечення, яким користуються творчі люди в усьому світі. Деякі з його відомих інструментів включають Adobe XD (UI/UX дизайн), Adobe Photoshop (графічний редактор) та Adobe Lightroom (фоторедактор). Зокрема, служба підтримки користувачів Adobe XD у Twitter настільки вражає, що Twitter похвалив їх у своєму блозі.
Активно реагуючи на запити клієнтів, Adobe XD (та інші акаунти Adobe у Twitter) успішно створили згуртовану спільноту творчих людей у Twitter.
Наприклад, @AdobeXD має майже 120 тисяч підписників - вражаюча кількість, але вона все ще затьмарює інші акаунти Adobe у Twitter, @Lightroom (1,8 мільйона підписників) та @Photoshop (3,2 мільйона підписників).
Твіттер-акаунт загальної служби підтримки клієнтів Adobe, @AdobeCareфактично сканує Твіттер на предмет згадок тем, які можуть бути пов'язані з їхньою компанією, в даному випадку, фотошоп. Як ви могли помітити, клієнт ніколи не позначав AdobeCare самостійно.
Однак завдяки проактивному аналізу настроїв і програмному забезпеченню для соціального прослуховування AdobeCare вдається реагувати на запити клієнтів з вражаючою швидкістю.
Аналіз настроїв також має застосування у фінансах, особливо серед інвесторів та денних трейдерів. Інвестори часто відстежують ринкові настрої - загальний настрій інвесторів щодо фінансового ринку або компанії.
Фінансові ринки нестабільні і завжди змінюються несподівано, що призводить до краху трейдерів-новачків, які сподіваються швидко розбагатіти. Досвідчені інвестори використовують психологія торгівлі аналізувати фактори ринкових настроїв та укладати вигідні угоди.
Два основні фактори, що впливають на цю волатильність, - це новинні події (політика, нові закони, галузеві новини, прибутки компаній) та коментарі в соціальних мережах.
Використовуючи інструменти аналізу настроїв, інвестори можуть дізнаватися про загальні настрої на фінансовому ринку в режимі реального часу і робити прогнози щодо зміни цін на акції.
Наприклад, після того, як Кайлі Дженнер, впливова в соціальних мережах, опублікувала цей твіт, ціна акцій SNAP впала на 7%, що призвело до втрат ринкової вартості в розмірі $1,3 мільярда. На той час Кайлі Дженнер мала 39 мільйонів підписників, тож не дивно, що один твіт мав такий значний вплив на ринкові настрої та ціни на акції.
Програмне забезпечення для аналізу настроїв негайно повідомить про раптове падіння настроїв, надаючи інвесторам достатньо часу для продажу акцій, перш ніж ціни впадуть ще більше.
Політики та державні органи часто використовують аналіз настроїв для вивчення думок громадськості, виборців і навіть конкурентів. За допомогою аналізу настроїв можна миттєво виявити больові точки мільйонів громадян і звернутися до них за політичною підтримкою.
У рамках передвиборчої кампанії президента Барака Обами 2012 року "Обама для Америки" використовував інструменти аналізу настроїв для того, щоб видобули 5,7 мільйона повідомлень з веб-сайту кампанії. Алгоритм тегував слова з таких запитів, як опитування або внесок на основі попередньо заданих лексиконів (список, який пов'язує певний настрій з будь-яким словом).
Малайзія, член АСЕАН (Асоціації держав Південно-Східної Азії), провела свої 14-ті загальні вибори у 2018 році. Правлячою партією завжди була Барісан Насьональ, основна коаліція правих і центристських партій.
Однак Пакатан Харапан (коаліція лівоцентристських партій) дивом перемогла на 14-х загальних виборах і здобула переконливу перемогу над Барісан Насіональ. Це викликало змішані почуття, адже вперше за 61 рік Малайзією керуватиме інша партія.
Кілька дослідників провели аналіз настроїв громадян щодо сприйняття нової правлячої партії на основі наївного методу Байєса (імовірнісного методу). Ці дослідники витягували твіти та відповідні хештеги протягом місяця, перш ніж обчислити загальні настрої.
Виявляється, що суспільні настрої щодо "Пакатан Харапан" були 30% позитивними, 41% нейтральними, а 29% негативними - ледь позитивними.
Новий уряд швидко взявся до роботи і знову проаналізував суспільні настрої після 100 днів роботи. Після того, як опитування 487 000 респондентіврезультати показали, що громадські настрої були "більш позитивними, ніж негативними", причому негативні настрої схилялися в бік транспорту та корупції.
Таким чином, аналіз настроїв створює можливості не лише для корпорацій, але й для урядів, щоб краще задовольняти потреби людей. Без аналізу настроїв ви можете проігнорувати глибинні проблеми і втратити дохід, державну підтримку або інші показники, важливі для вашої організації.
Коли справа доходить до інструментів аналізу настроїв, у вас є три варіанти: створити його самостійно, купити готове програмне забезпечення або замовити його розробку у постачальника. Незалежно від цього, є кілька запитань, які ви повинні задати собі перед тим, як вибрати інструмент для аналізу настроїв.
По-перше, наскільки складними мають бути алгоритми? Існують різні типи програм для аналізу настроїв, кожна з яких використовує різні методи для аналізу тексту. Більш просунуті інструменти можуть розпізнавати сарказм, смайлики та інші лінгвістичні нюанси точніше, але вони коштують дорожче.
Наступний, Ви отримуєте пробну версію? Найкращий спосіб впровадити аналіз настроїв у вашому бізнесі - спробувати його самостійно. Різні моделі аналізу настроїв мають різну точність і можуть бути не налаштовані для ваших конкретних потреб.
Також запитайте себе чи вписується інструмент аналізу настроїв в обсяг і бюджет вашого проекту. Комплексне програмне забезпечення для аналізу настроїв вимагатиме більших початкових інвестицій та витрат на обслуговування. Незалежно від того, чи аналізуєте ви твіти, чи відгуки клієнтів, обирайте рішення, яке відповідає вашим бізнес-цілям, щоб максимізувати рентабельність інвестицій.
Нарешті, чи є додаткові послуги? Ефективне програмне забезпечення для аналізу настроїв поєднує в собі різні інструменти аналізу тексту для більш цілісного аналізу текстових даних. Також повинні бути присутніми API для аналізу настроїв які ви можете інтегрувати в вашу CRM або іншу маркетингове програмне забезпечення в твоїй стопці.
Оскільки аналіз настроїв є складним процесом, за більшість опцій потрібно платити. Деякі платформи пропонують пробні версії, щоб ви могли протестувати платформу перед тим, як вносити кошти, оскільки ці інструменти можуть бути дорогими - коштувати сотні і навіть тисячі доларів на рік.
Звичайно, ці витрати незначні, якщо ви працюєте у великій компанії. Але що робити, якщо ви тільки починаєте або просто хочете поекспериментувати з можливостями інструментів аналізу настроїв?
У Speak ми пропонуємо комплексне рішення для транскрипції даних, аналізу настроїв та інтеграції з API. Ми також дозволяємо користувачам використовувати всі наші інструменти аналізу безкоштовно - аналіз настроїв, розпізнавання суб'єктів та створення хмари слів для визначення найпоширеніших ключових слів.
Ми також надаємо 7-денна пробна версія без кредитної картки, якщо ви хочете експериментувати далі. Щоб отримати доступ до нашого повного набору інструментів, все, що вам потрібно зробити, це зареєструватися безкоштовно!
Якщо ви хочете використовувати аналіз настроїв у своїй організації, у нас є різні плани від $19.99 на місяць. Ми також пропонуємо індивідуальні рішення, які відповідають вашим конкретним потребам і дозволяють легко масштабувати ваші дослідження та аналіз.
Якщо ви хочете дізнатися більше, зв'яжіться з нами, і ми допоможемо вам збільшити дохід бізнесу, підвищити впізнаваність бренду та оптимізувати робочі процеси за допомогою аналізу думок.
Існує багато готових механізмів аналізу настроїв (наприклад Говори.) зазвичай у формі SaaS (Software as a Service - програмне забезпечення як послуга). З іншого боку, ви можете створити власні рішення для аналізу настроїв за допомогою бібліотек з відкритим вихідним кодом і за допомогою наведених нижче навчальних посібників.
Вибір між покупкою або створенням інструменту аналізу настроїв в першу чергу включає в себе вартість, експертиза та час.
Купівля рішення для аналізу настроїв економить час і не вимагає знань комп'ютерних наук. Ці попередньо навчені моделі зазвичай мають інтеграцію з популярними сторонніми додатками, такими як Twitter, Slack, Trello та іншими інтеграціями Zapier. Крім того, вам не потрібно підтримувати ці механізми аналізу настроїв, оскільки ваш постачальник зробить це за вас.
З іншого боку, створення власної моделі аналізу настроїв дозволяє вам налаштувати її відповідно до ваших потреб. Якщо у вас є час і бажання, ви можете навчитися за допомогою онлайн-ресурсів і побудувати модель аналізу настроїв з нуля.
Нижче ми надали корисні ресурси та навчальні посібники, якщо ви хочете створити власне рішення для аналізу настроїв або просто хочете дізнатися більше про цю тему.
Плюси
✅ Дешевше
✅ Заощаджує час та зусилля
✅ Поставляється з інтеграцією API та Zapier
✅ Вам не потрібні знання з науки про дані або кодування
Мінуси
❌ Може не відповідати вашим конкретним потребам
Плюси
✅ Підлаштовується під обсяг і цілі вашого проекту
✅ Прості моделі аналізу настроїв можна зробити самостійно
Мінуси
❌ Потрібен час, щоб побудувати та навчити двигун
❌ Передбачає початкові інвестиції та витрати на обслуговування
Аналіз настроїв дає уявлення про те, як люди ставляться до теми. Однак він не є досконалим і має низку обмежень. Основними обмеженнями аналізу настроїв є
Термін "полярність" в аналізі настроїв означає ступінь позитивності, негативності або нейтральності слова чи речення. Поляризовані слова легко класифікувати як позитивні або негативні. Наприклад, добре вказує на позитивні настрої, тоді як поганий вказує на негативні настрої.
Однак виникає проблема, коли вирішуємо, наскільки позитивним має бути слово чи речення. Наприклад, "їжа була жахливою" і "їжа була надзвичайно жахливою" обидва чітко вказують на негативні настрої, але визначення конкретної оцінки настроїв є суб'єктивним для моделі аналізу та людини-анотатора.
Загалом, різні люди можуть оцінювати одне й те саме речення по-різному, оскільки воно є суб'єктивним.
Люди висловлюють думки в певному контексті, і вилучення цього контексту змінює значення їхніх слів. Деякі з цих контекстів включають використання синонімів, іронічні та саркастичні коментарі, меми і навіть смайлики.
Наприклад, "Чому ти робиш це тільки зараз? 😠😠" чітко вказує на негативні настрої. Однак настрої повністю змінилися б, якби цей коментар супроводжувався, скажімо, ще одним повідомленням "Це сміття повинно було отримати те, на що воно заслуговує, набагато раніше"..
Наступне повідомлення надає більше контексту і повністю змінює попереднє речення. Раптом це вже не негативна скарга на затримки - це святкування того, що хтось нарешті отримав покарання за свої дії.
Багато моделей аналізу настрою працюють, присвоюючи певному слову оцінку настрою на основі заздалегідь визначеного списку. Але те, що речення не містить жодного слова з оцінкою, не означає, що воно не виражає емоції, і навпаки.
Наприклад, "Представник Redmi сказав мені, що я повинен купити iPhone, а не Android, якщо хочу справжній смартфон" не містить поляризованих слів і може мати нейтральну оцінку настроїв. Однак речення чітко вказує на негативне ставлення до телефонів Android.
Ви повинні навчити моделі машинного навчання правильно визначати сарказм, контекст та інші проблеми аналізу настроїв. Навчання включає в себе подачу машині тонни текстових документів, щоб вона вдосконалювалася і вчилася так само, як це робила б людина.
Недоліком є те, що алгоритм потребує багато часу і великої кількості даних, щоб досягти точності на рівні людини. Будь-які помилки або неточності в наборах даних, що подаються машині, також призведуть до того, що вона набуде поганих звичок і, як наслідок, видаватиме неточні оцінки настроїв.
Культури мають свої діалекти і навіть субдіалекти, кожен з яких містить схожі слова з дещо відмінними значеннями. Розшифровка настроїв без розуміння цих нюансів призведе до неточного аналізу.
Наприклад, "Хочеш піти, друже?" було б провокацією, якби його сказали в Сполучених Штатах, але це було б невинне запитання про подорожі, якби його поставили деінде.
Лише у 2021 році, Мерріам-Вебстер додав до англійського словника понад 520 слів. Багато з цих слів (наприклад, FTW, TBH, amirite) походять з інтернет-культури. Інші слова зазнали змін у своїх визначеннях.
Наприклад, "прорив" може означати або раптове відкриття (позитивний настрій), або зараження вірусом повністю вакцинованої людини (негативний настрій).
З давніх-давен науковці та дослідники завжди були зачаровані лінгвістикою. Завдяки їхнім цілеспрямованим дослідженням, спрямованим на розуміння чому людина щось говорить, було зроблено багато досягнень у науці та споживчій поведінці.
Світ переживає період Четверта промислова революція де штучний інтелект, великі дані та машинне навчання стануть пріоритетними. Ці стрімко прогресуючі машинні технології вплинуть на кожну галузь - від охорони здоров'я до юриспруденції, маркетингу і так далі.
Більше того, перетворення мови в текст стає все більш поширеним, оскільки Google та Amazon очолюють його використання. Насправді, дослідження передбачило, що половина всіх користувачів смартфонів будуть використовувати технологію голосового пошуку.
Усний і письмовий текст - важливі дані для будь-якої організації. Зокрема, розуміння намір що стоїть за усним чи письмовим текстом, стає все більш важливим для виживання організації.
Таким чином, попит на інструменти аналізу настроїв зростатиме, оскільки організації намагатимуться отримати глибше розуміння своїх клієнтів та розробити кращі пропозиції для задоволення їхніх потреб. Питання в тому, чи будете ви також використовувати аналіз настроїв у своєму бізнесі, чи залишитеся позаду своїх конкурентів?
Аналіз настроїв є добре дослідженою темою, про яку написано багато журнальних статей, книг та онлайн-ресурсів, доступних для вивчення. Нижче ми зібрали корисні ресурси, якщо ви хочете побудувати власну модель аналізу настроїв або просто хочете дізнатися більше.
Розробка моделі аналізу настроїв передбачає використання Python, Javascript або R - найпоширеніших мов програмування в НЛП і машинному навчанні. Тривають дебати про те, яка мова краща, але ми рекомендуємо використовувати Python, якщо ви початківець.
З моменту створення Python понад 30 років тому спільнота програмістів накопичила величезну колекцію бібліотек, документації, посібників та відеоуроків для будь-якого рівня навичок. Ця велика колекція ресурсів з Python прискорить процес розробки високоточних алгоритмів, тим самим зменшуючи витрати і загальні зусилля, необхідні для цього.
Незважаючи на це, кожен програміст має свої уподобання, тому ми склали список підручників для побудови моделей аналізу настроїв за допомогою Python, Javascript та R.
Якщо ви маєте досвід у програмуванні, у нас також є вичерпну документацію щодо наших Speak APIз рядками коду, які ви можете скопіювати та вставити у ваш текстовий редактор. Окрім аналізу настроїв, ви також можете інтегрувати Speak Ai для перетворення мови в текст і вбудувати його у свій браузер.
Python NLTK з використанням Pycharm - NLTK - одна з найпопулярніших бібліотек Python з великим набором функцій вікі що містить курси, проекти, поширені запитання та багато іншого. Цей відеоурок містить детальні покрокові приклади з використанням текстового редактора для програмування Pycharm.
Python NLTK з використанням Google Colab - Цей відеоурок навчить вас створювати алгоритм наївного аналізу настроїв Байєса за допомогою Google Colab. Ця платформа від Google дозволяє будь-кому писати код у своєму браузері.
Аналіз настроїв у Twitter за допомогою Google Colab - У цьому посібнику ви дізнаєтеся, як створити модель аналізу настроїв спеціально для пошуку думок у твітах.
Аналіз настроїв за допомогою Tensorflow та Google Colab - Цей відеоурок містить детальний покроковий посібник з побудови моделі аналізу настроїв з нуля. Використана бібліотека Python Тензорний потікпопулярна бібліотека з машинного навчання та фреймворків для глибокого навчання.
Створення додатку для аналізу настроїв за допомогою Node.js - Цей підручник є простим для розуміння покроковим посібником, який містить коди для копіювання та вставки, щоб полегшити процес розробки.
Як побудувати аналіз настроїв в R за допомогою Kaggle - Kaggle - це онлайн-спільнота науковців з даних з актуальними наборами даних, конкурсами, курсами та активним форумом.
Машини для аналізу настроїв навчаються за допомогою лексиконів - списку слів і пов'язаних з ними настроїв. Цей список потрібно кодувати вручну, і його складання займає багато часу, враховуючи величезну кількість слів у мові.
На щастя, Kaggle має загальнодоступний словник настроїв в 81 мова. Kaggle - це спільнота для програмістів, яка містить багато корисних ресурсів з кодування, НЛП та машинного навчання.
Ми настійно рекомендуємо взяти їх курси які нагороджуються сертифікатом про закінчення курсу, який ви можете вказати у своєму резюме. Kaggle пропонує курси для всіх рівнів підготовки з Python, машинного навчання, SQL, NLP, машинного навчання та ігрового ШІ.
Kaggle також має понад 992 загальнодоступних набори даних для аналізу настроїв. Ці набори даних охоплюють широкий спектр тем для аналізу настроїв, включаючи Twitter, відгуки на Amazon, фінансові новини тощо.
Загалом, Торгуйся. це місце, куди варто звернутися за матеріалами з кодування, особливо якщо ви початківець. Якщо ви добре знаєтеся на науці про дані, ви також можете взяти участь у змаганнях з кодування з грошовими призами до $150,000.
Окрім згаданих вище лексиконів, спільнота data science також зазвичай використовує ВЕЙДЕР, TextBlobі SentiWordNet лексикони. Ви можете завантажити ці лексикони безкоштовно на GitHubпопулярна платформа для розробників для спільного створення програмного забезпечення.
ВЕЙДЕР: VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) - це словник, що базується на правилах, спеціально розроблений для опису настроїв повідомлень у соціальних мережах. Фахівці з даних люблять VADER, тому що він настільки ж точний, якщо не точніше точніше, ніж люди-рейтингисти.
TextBlob: TextBlob це бібліотека Python (2 і 3) для обробки текстових даних, яка постачається з API для виконання поширених завдань NLP, таких як тегування, вилучення іменникових фраз, класифікація, переклад і багато іншого.
SentiWordNet: SentiWordNet - це лексичний ресурс, що базується на WordNetце величезна база даних семантичних зв'язків англійських слів. Ці слова пов'язані між собою на основі семантичних зв'язків (синоніми, гіпоніми, мероніми) перед тим, як присвоїти цифрову оцінку, що відображає настрої.
Якщо ви хочете глибше зануритися в сферу аналізу настроїв та обробки природної мови, рекомендуємо почати з читання "Аналіз настроїв: Видобуток думок, настроїв та емоцій"Бінг Лю".
Бінг Лю - видатний професор комп'ютерних наук, який регулярно публікує наукові статті про аналіз настроїв, обробку природної мови, машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних.
Як лідер думок у цих галузях, він високо цінується науковцями з обробки даних за його глибокі знання теми та вміння зрозуміло пояснювати технічні теми НЛП.
Ми наполегливо рекомендуємо вам засвоїти основи обробки природної мови, перш ніж переходити до аналізу настроїв. Аналіз настроїв є підмножиною обробки природної мови, тому їх слід вивчати паралельно.
Це безкоштовний онлайн-курс від Coursera надає огляд обробки природної мови та видає сертифікат після завершення курсу. Курс складається з чотирьох модулів, кожен з яких містить практичні вправи, що вимагають від вас створення NLP-моделі, включаючи навчання нейронної мережі для аналізу настроїв у твітах.
Ми також наполегливо рекомендуємо це курс з машинного навчання якщо ви хочете створювати власні моделі аналізу настроїв. На курсі ви навчитеся створювати алгоритми машинного навчання за допомогою Python та R - двох найпоширеніших мов програмування.
Він є дуже доступним і містить 44 години лекційних матеріалів, що може здатися складним, але добре структурований курс розбиває машинне навчання на невеликі частини.
Якщо бюджет не є проблемою, ми рекомендуємо зареєструватися на цей курс онлайн Обробка природної мови за допомогою глибокого навчання у Стенфордському університеті онлайн. Вартість навчання становить $1,595 доларів США і передбачає 10-14 годин на тиждень протягом 10-тижневої програми. Після завершення ви також отримаєте сертифікат, який можна буде вказати у своєму резюме.
Якщо онлайн-курси не для вас, ви можете переглянути Серія відео на YouTube про обробку природної мови Дена Юрафскі та Крістофера Меннінга, професорів комп'ютерних наук та лінгвістики Стенфордського університету.
Аналіз настроїв - це процес використання методів обробки природної мови (NLP) для вилучення настроїв (позитиву, емоцій, почуттів) з текстових даних. Зі стрімким розвитком технологій машинного навчання та NLP, великі та малі компанії все частіше використовують аналіз настроїв, щоб зайняти своє місце на ринку.
Існує багато застосувань аналізу настроїв і вивчення думок. Організації можуть використовувати аналіз настроїв у маркетингових дослідженнях, обслуговуванні клієнтів, на фінансових ринках, у політиці, на ринку соціальних мереж тощо.
Хоча аналіз настроїв не є досконалим, він все ще дуже ефективний для аналізу текстових даних в Інтернеті у великих масштабах. Втім, моделі аналізу настроїв вже настільки ж точні, як і людські рейтинги, якщо не більш надійні.
Це лише питання часу, коли моделі аналізу настроїв досягнуть практично 100% точності у видобуванні думок з великих шматків тексту. Це технологія, яка вже довела свою здатність оптимізувати робочі процеси і дати командам можливість глибше зрозуміти своїх клієнтів.
Якщо ви хочете дізнатися більше, відвідайте наші 7-денна пробна версія без кредитної картки, або зверніться до нас щоб обговорити, як наші рішення для аналізу настроїв можуть вивести вашу організацію на новий рівень.
Спробуйте говорити безкоштовно протягом 7 днів, кредитна картка не потрібна
Як перетворити запис на текст. Наш інструмент транскрипції без коду дозволяє перетворити аудіозапис на текст всього за два кроки. Знайти
Як розшифрувати відео з YouTube Щоб розшифрувати відео з YouTube, не потрібно конвертувати його в mp4. Просто завантажте URL-адресу в Speak
Як перетворити аудіо та відео в текст за 2 хвилини (посібник 2022) Дізнайтеся, як перетворити аудіо та відео в текст за допомогою Speak Ai
Повний посібник з текстової аналітики (2022) Текстова аналітика (або інтелектуальний аналіз тексту) - це використання методів обробки природної мови для вилучення ключової інформації з фрагментів
Що таке обробка природної мови: Посібник з визначення Обробка природної мови - це велика галузь вивчення того, як комп'ютери можуть точно розуміти людську мову, а також
Простий посібник про те, як проводити маркетингові дослідження у 2021 році Дізнайтеся про декілька простих кроків, які допоможуть вам почати проводити маркетингові дослідження,
На обмежений час, зберегти 93% на повністю завантаженому плані Speak. Почніть 2025 рік з провідною платформою штучного інтелекту.
Українська 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi