Η ανάλυση των συναισθημάτων (SA), γνωστή και ως εξόρυξη γνώμης, είναι μια μέθοδος που χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό, την εξαγωγή και τη μελέτη των συναισθημάτων ή των απόψεων που εκφράζονται σε ένα κομμάτι κειμένου. Η προσέγγιση εφαρμόζεται ευρέως για την ανάλυση των σχολίων των πελατών, των θέσεων κοινωνικών μέσων και των κριτικών, παρέχοντας πληροφορίες για το δημόσιο συναίσθημα. Αυτό το άρθρο θα εξηγήσει τι είναι η SA, πώς λειτουργεί, οι τύποι SA, οι μέθοδοι πίσω από αυτό, η χρήση περιπτώσεων και οι προκλήσεις που αντιμετωπίζει. 
Πώς λειτουργεί η ανάλυση του συναισθήματος;
Η ανάλυση των συναισθημάτων είναι μια διαδικασία πολλαπλών βημάτων που χρησιμοποιείται για τον προσδιορισμό του συναισθηματικού τόνου πίσω από μια σειρά λέξεων, βοηθώντας τις επιχειρήσεις και τους οργανισμούς να κατανοήσουν τις απόψεις των πελατών, τις τάσεις της αγοράς και το δημόσιο συναίσθημα. Η διαδικασία ξεκινά με τη συλλογή δεδομένων, όπου συγκεντρώνονται σχετικές πληροφορίες από διάφορες πηγές, όπως πλατφόρμες κοινωνικών μέσων, online σχόλια, άρθρα ειδήσεων και έρευνες πελατών. Αυτές οι πηγές παρέχουν μια πλούσια ποικιλία δεδομένων που αντικατοπτρίζουν τις απόψεις και τα συναισθήματα των ανθρώπων.
Στη συνέχεια έρχεται Επεξεργασία κειμένου , η οποία περιλαμβάνει τον καθαρισμό των συλλεγόμενων δεδομένων. Αυτό το βήμα καταργεί άσχετο περιεχόμενο όπως οι διευθύνσεις URL, οι ειδικοί χαρακτήρες και οι λέξεις που σταματούν, τα οποία δεν συμβάλλουν στην ανάλυση των συναισθημάτων. Τα δεδομένα είναι τότε tokenized , που σημαίνει ότι χωρίζεται σε μικρότερες μονάδες, όπως λέξεις ή φράσεις, για να καταστεί η ανάλυση πιο εύχρηστη. Σε ορισμένες περιπτώσεις, πραγματοποιούνται πρόσθετα βήματα όπως το Stemming (μείωση των λέξεων στη ρίζα τους) και η λεμματοποίηση (μετατρέποντας τις λέξεις στη μορφή της βάσης) εκτελούνται για να βελτιωθούν η ακρίβεια.
Στη συνέχεια, εμφανίζεται η ανίχνευση συναισθημάτων . Σε αυτή τη φάση, τα προηγμένα μοντέλα αλγορίθμων ή μηχανικής μάθησης αναλύουν το επεξεργασμένο κείμενο για να ταξινομήσουν το συναίσθημα πίσω από τις λέξεις. Το συναίσθημα μπορεί να κατηγοριοποιηθεί ως θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο, ανάλογα με το πλαίσιο. Η ανάλυση των συναισθημάτων μπορεί να είναι λεπτή, εντοπίζοντας συναισθήματα όπως χαρά, θυμό, θλίψη ή έκπληξη, ακόμα και την ένταση αυτών των συναισθημάτων.
Τέλος, η φάση παραγωγής παρουσιάζει τα αποτελέσματα της ανάλυσης των συναισθημάτων σε κατανοητή μορφή. Τα ευρήματα εμφανίζονται συχνά με τη μορφή λεπτομερών αναφορών, διαδραστικών πινακίδων ή οπτικών γραφημάτων, οι οποίες επιτρέπουν στους χρήστες να ερμηνεύουν εύκολα και να ενεργούν στα δεδομένα. Αυτές οι ιδέες βοηθούν τους οργανισμούς να λαμβάνουν αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα, να παρακολουθούν τη φήμη της μάρκας ή να αναλύουν τα σχόλια των πελατών για τη βελτίωση των προϊόντων ή των υπηρεσιών.
Γιατί είναι σημαντική η ανάλυση των συναισθημάτων;
Η ανάλυση των συναισθημάτων είναι ζωτικής σημασίας για τις επιχειρήσεις, καθώς παρέχει πολύτιμες γνώσεις σχετικά με τις απόψεις, τα συναισθήματα και τις στάσεις του πελάτη απέναντι στα προϊόντα, τις υπηρεσίες ή το εμπορικό σήμα στο σύνολό της. Με την κατανόηση αυτών των συναισθημάτων, οι εταιρείες μπορούν να λάβουν τεκμηριωμένες αποφάσεις, να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών και να αντιμετωπίσουν τις ανησυχίες προληπτικά. Αυτή η ανάλυση βοηθά τις επιχειρήσεις να εντοπίσουν τις τάσεις, να μετρήσουν την αποτελεσματικότητα των εκστρατειών μάρκετινγκ και να προσαρμόσουν τις στρατηγικές τους για να ανταποκριθούν στις προσδοκίες των πελατών. Επιπλέον, η ανάλυση των συναισθημάτων επιτρέπει στις εταιρείες να μετρήσουν την αντίληψη του κοινού, να διαχειρίζονται τη φήμη τους και να παραμένουν μπροστά στους ανταγωνιστές ανταποκρινόμενοι γρήγορα σε αρνητικά σχόλια ή να αξιοποιήσουν το θετικό συναίσθημα για την ενίσχυση της εμπιστοσύνης των πελατών. Μέσα από αυτή την προσέγγιση, οι επιχειρήσεις μπορούν να προωθήσουν ισχυρότερες συνδέσεις με το κοινό τους και να οδηγήσουν σε μακροπρόθεσμη επιτυχία.
Μέθοδοι ανάλυσης συναισθημάτων
Υπάρχουν τρεις κύριες προσεγγίσεις για την ανάλυση των συναισθημάτων:
- Σύστημα βασισμένο σε κανόνες . Τα συστήματα που βασίζονται σε κανόνες για ανάλυση συναισθημάτων βασίζονται σε προκαθορισμένους κανόνες και αλγόριθμους για την ταξινόμηση του κειμένου σε διαφορετικές κατηγορίες συναίσθημα. Ο πυρήνας αυτής της μεθόδου είναι η χρήση λεξικών συναισθημάτων-καταλόγων λέξεων με προ-εκχωρημένες βαθμολογίες συναίσθημα (θετικές, αρνητικές ή ουδέτερες). Αυτά τα συστήματα λειτουργούν με τον εντοπισμό λέξεων -κλειδιών στο κείμενο και την ανάθεση βαθμολογίας συναισθήματος με βάση την παρουσία αυτών των λέξεων. Για παράδειγμα, οι λέξεις όπως "Good", "Happy", ή "Εξαιρετική" μπορεί να έχουν εκχωρηθεί θετικά αποτελέσματα, ενώ λέξεις όπως "Bad", "θυμωμένοι"
- Μηχανική μάθηση . Η ανάλυση συναίσθημα που βασίζεται στη μηχανική μάθηση βασίζεται σε αλγόριθμους που μαθαίνουν από τα δεδομένα για να ταξινομήσουν το συναίσθημα. Σε αυτή την προσέγγιση, τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε ετικέτες σε ετικέτες - συλλογές κειμένου που έχουν ήδη σχολιαστεί με ετικέτες συναισθημάτων (π.χ. "θετικά", "αρνητικά", "ουδέτερα" ). Με την επεξεργασία αυτών των επισημασμένων παραδειγμάτων, ο αλγόριθμος μηχανικής μάθησης μαθαίνει να αναγνωρίζει τα πρότυπα στο κείμενο και εφαρμόζει αυτά τα πρότυπα σε νέα, αόρατα δεδομένα. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης εκπαιδεύονται σε επισημασμένα σύνολα δεδομένων για να αναγνωρίσουν τα πρότυπα και να ταξινομούν τα συναισθήματα. Οι δημοφιλείς αλγόριθμοι περιλαμβάνουν αφελείς Bayes, μηχανές φορέα υποστήριξης (SVM) και δέντρα αποφάσεων.
- βαθιά εκμάθηση. Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά μοντέλα μηχανικής μάθησης, οι τεχνικές βαθιάς μάθησης είναι σε θέση να μάθουν αυτόματα σύνθετα πρότυπα σε δεδομένα χωρίς την ανάγκη για χειροκίνητη μηχανική χαρακτηριστικών. Χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα όπως επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNNs) και μετασχηματιστές (π.χ. BERT), οι μέθοδοι βαθιάς μάθησης προσφέρουν προηγμένες δυνατότητες για το χειρισμό των αποχρώσεων, του σαρκασμού και της κατανόησης των συμφραζομένων.
Η επιλογή της μεθόδου για την ανάλυση των συναισθημάτων εξαρτάται από την πολυπλοκότητα της εργασίας και τους διαθέσιμους πόρους. Κάθε μέθοδος έχει τα πλεονεκτήματά της και η επιλογή της κατάλληλης τεχνικής εξαρτάται από τις συγκεκριμένες ανάγκες και περιορισμούς του σχεδίου.
Τύποι ανάλυσης συναισθημάτων
Εκτός από τις διάφορες τεχνικές που χρησιμοποιούνται για την εκτέλεση της ανάλυσης συναισθημάτων, υπάρχουν επίσης διαφορετικοί τύποι που οι οργανισμοί επιλέγουν με βάση τους συγκεκριμένους στόχους και τις απαιτήσεις τους. Οι πιο συνηθισμένοι τύποι περιλαμβάνουν ανάλυση λεπτών συναισθημάτων, ανάλυση συναίσθημα βάσει πτυχών (ABSA), ανίχνευση συναισθημάτων και ανάλυση πρόθεσης. Κάθε τύπος επικεντρώνεται σε μια διαφορετική διάσταση κατανόησης του κειμένου, παρέχοντας στις επιχειρήσεις προσαρμοσμένες ιδέες σχετικά με την ανατροφοδότηση των πελατών, τις κριτικές ή το περιεχόμενο των κοινωνικών μέσων.
Ανάλυση συναίσθημα λεπτόκοκκο
Αυτή η προσέγγιση παρέχει εξαιρετικά λεπτομερή και ακριβή αποτελέσματα με τη διάσπαση του συναίσθημα σε μετρήσιμες κλίμακες, όπως οι βαθμολογίες Star (1-5) ή οι ποσοστιαίες βαθμολογίες. Για παράδειγμα, μια ανασκόπηση μπορεί όχι μόνο να δείχνει ότι ένα προϊόν είναι "καλό" ή "κακό", αλλά μπορεί να καθορίσει μια βαθμολογία 4 από τις 5.
Ανάλυση συναίσθημα που βασίζεται σε πτυχές
Σε αντίθεση με την ανάλυση γενικού συναίσθημα, η οποία εξετάζει το συνολικό τόνο ενός κομματιού κειμένου, η ανάλυση συναίσθημα που βασίζεται σε πτυχές καταδύεται βαθύτερα για την αξιολόγηση συγκεκριμένων εξαρτημάτων ή χαρακτηριστικών. Για παράδειγμα, στη δήλωση, "Η οθόνη του τηλεφώνου είναι εκπληκτική, αλλά η μπαταρία αποστραγγίζεται πολύ γρήγορα", αυτή η μέθοδος διαχωρίζει το συναίσθημα για την οθόνη (θετική) από το συναίσθημα για την μπαταρία (αρνητική).
Ανίχνευση συναισθημάτων
Προχωρώντας πέρα από τα θετικά ή αρνητικά συναισθήματα, η ανίχνευση συναισθημάτων στοχεύει στην κατηγοριοποίηση του κειμένου σε συναισθηματικές καταστάσεις, όπως η ευτυχία, ο θυμός, η θλίψη, ο φόβος ή η έκπληξη. Αυτός ο τύπος ανάλυσης μπορεί να χρησιμοποιήσει προκαθορισμένα λεξικά συναισθημάτων ή προηγμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης που εκπαιδεύονται για να αναγνωρίσουν τα γλωσσικά πρότυπα που σχετίζονται με τα συναισθήματα. Η ανίχνευση συναισθημάτων είναι ιδιαίτερα πολύτιμη στην εξυπηρέτηση των πελατών και την παρακολούθηση των κοινωνικών μέσων, όπου η κατανόηση της συναισθηματικής κατάστασης των χρηστών μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να ανταποκριθούν ενσυνείδητα και κατάλληλα.
Ανάλυση πρόθεσης
Η ανάλυση της πρόθεσης προχωράει ένα βήμα παραπέρα καθορίζοντας το σκοπό ή το κίνητρο πίσω από ένα κομμάτι κειμένου. Αντί να επικεντρώνεται αποκλειστικά στον τόνο ή τη συναισθηματική κατάσταση, επιδιώκει να καταλάβει αν ο χρήστης εκφράζει μια καταγγελία, προσφέροντας έπαινο, αναζητώντας βοήθεια ή δημιουργώντας σύσταση. Για παράδειγμα, στην πρόταση, "Μπορείτε να μου πείτε περισσότερα για την πολιτική εγγύησης σας;" Η πρόθεση είναι ενημερωτική, ενώ "Είμαι δυσαρεστημένος με την ποιότητα αυτού του προϊόντος" μεταφέρει δυσαρέσκεια.
Ανάλυση συναισθημάτων Χρήση περιπτώσεις
Η ανάλυση των συναισθημάτων χρησιμοποιείται ευρέως σε διάφορες βιομηχανίες, προσφέροντας ανεκτίμητες γνώσεις που οδηγούν στην καλύτερη λήψη αποφάσεων και την εμπλοκή των πελατών.
- Υποστήριξη πελατών. Οι εταιρείες χρησιμοποιούν ανάλυση συναισθημάτων για να δώσουν προτεραιότητα και να ανταποκριθούν σε αρνητική ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο, βελτιώνοντας την ικανοποίηση των πελατών. Βοηθά επίσης στην αυτοματοποίηση των απαντήσεων μέσω των chatbots προσδιορίζοντας τον συναισθηματικό τόνο των ερωτήσεων των πελατών.
- Παρακολούθηση κοινωνικών μέσων. Με την κατανόηση της κοινής γνώμης, οι εταιρείες μπορούν να προσαρμόσουν τις εκστρατείες, να διαχειριστούν τη φήμη της μάρκας και να προβλέπουν κρίσεις.
- Ανάπτυξη προϊόντων. Η ανατροφοδότηση από τους χρήστες μπορεί να καθοδηγήσει βελτιώσεις στο σχεδιασμό και τη λειτουργικότητα του προϊόντος. Η ανάλυση των συναισθημάτων βοηθά στην αποκάλυψη επαναλαμβανόμενων ζητημάτων και των επιθυμητών χαρακτηριστικών, επιτρέποντας τη λήψη αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα.
- Πολιτικές εκστρατείες. Προσδιορίζει επίσης τους πιθανούς τομείς υποστήριξης ή αντιπολίτευσης, επιτρέποντας τις στοχοθετημένες στρατηγικές επικοινωνίας.
- Χρηματοοικονομικές προβλέψεις. Με την ανάλυση του αισθήματος της αγοράς, οι επιχειρήσεις μπορούν να προβλέψουν τις τάσεις και να λαμβάνουν ενημερωμένες επενδυτικές αποφάσεις. Παρέχει πληροφορίες σχετικά με τις δημόσιες αντιδράσεις στις εκθέσεις κερδών, τις ανακοινώσεις της αγοράς ή τα γεωπολιτικά γεγονότα.
Προκλήσεις της ανάλυσης συναισθημάτων
Η ανάλυση των συναισθημάτων, αν και ισχυρή, αντιμετωπίζει διάφορες προκλήσεις που μπορούν να επηρεάσουν την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητά του. Μια σημαντική δυσκολία έγκειται στο χειρισμό σαρκασμό και ειρωνεία , που είναι κοινά στην καθημερινή επικοινωνία, αλλά περίεργα δύσκολο για τους αλγόριθμους να ερμηνεύσει. Για παράδειγμα, ένα σχόλιο όπως "Ω, μεγάλη υπηρεσία όπως πάντα!" μπορεί να είναι σαρκαστική, αλλά θα μπορούσε να παρερμηνευτεί ως θετική.
Μια άλλη πρόκληση είναι η κατανόηση των γλωσσικών αποχρώσεων όπως ιδιόμορφα, αργκό και πολιτιστικές παραλλαγές. Για παράδειγμα, το "όχι κακό" μπορεί να είναι θετικό σε ένα πλαίσιο, αλλά ουδέτερο σε ένα άλλο. Το Slang εξελίσσεται επίσης γρήγορα, απαιτώντας εργαλεία προσαρμογής. Οι πολιτισμικές διαφορές περιπλέκουν περαιτέρω την ανάλυση των συναισθημάτων, καθώς η ίδια λέξη ή φράση μπορεί να έχει διαφορετικές έννοιες ανάλογα με το κοινό, καθιστώντας την ταξινόμηση πιο σκληρή για τους παγκόσμιους οργανισμούς.
Η ασάφεια στη γλώσσα περιπλέκει περαιτέρω την ανάλυση των συναισθημάτων, ιδιαίτερα σε περιπτώσεις όπου τα μικτά συναισθήματα εκφράζονται μέσα σε μία μόνο πρόταση. Για παράδειγμα, μια αναθεώρηση που δηλώνει, "Το φαγητό ήταν υπέροχο, αλλά η υπηρεσία ήταν απαίσια", παρουσιάζει τόσο θετικά όσο και αρνητικά συναισθήματα.
Η πρόκληση του λεξιλογίου συγκεκριμένου τομέα δημιουργεί επίσης ένα εμπόδιο. Οι λέξεις μπορούν να έχουν πολύ διαφορετικές έννοιες ανάλογα με το πλαίσιο ή τη βιομηχανία. Για παράδειγμα, η λέξη "κρύο" μπορεί να είναι αρνητική σε ένα πλαίσιο υγειονομικής περίθαλψης, υποδεικνύοντας ασθένεια, αλλά ουδέτερη ή ακόμα και θετική σε μια αναφορά καιρού.
Τέλος, η ποιότητα των δεδομένων που αναλύεται μπορεί να επηρεάσει σημαντικά την ακρίβεια της ανάλυσης των συναισθημάτων. Τα θορυβώδη, μη δομημένα ή ελλιπή δεδομένα μπορούν να εισαγάγουν σφάλματα στη διαδικασία ανάλυσης. Τα δεδομένα των κοινωνικών μέσων, για παράδειγμα, συχνά περιέχουν τυπογραφικά λάθη, συντομογραφίες και μη συμβατική γραμματική, καθιστώντας δύσκολη για τους αλγορίθμους να εξάγουν σημαντικές γνώσεις.
Lingvanex ως αξιόπιστη εμπειρογνωμοσύνη στην ανάλυση των συναισθημάτων
Το Lingvanex είναι ηγέτης στην επεξεργασία γλωσσών που οδηγείται από την AI, προσφέροντας εργαλεία ανάλυσης προηγμένων συναίσθημα με πολυγλωσσική υποστήριξη και υψηλή ακρίβεια. Η ικανότητά του να επεξεργάζεται κείμενο σε πολλές γλώσσες το καθιστά ανεκτίμητο για τις επιχειρήσεις που λειτουργούν παγκοσμίως, βοηθώντας τους να κατανοήσουν διαφορετικά συναισθήματα πελατών. Χρησιμοποιώντας εξελιγμένες τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), το Lingvanex προσδιορίζει τις αποχρώσεις, το πλαίσιο και το λεξιλόγιο ειδικό τομέα, εξασφαλίζοντας ακριβή αποτελέσματα ακόμη και σε σύνθετες περιπτώσεις όπως μικτά συναισθήματα ή ιδιωματικές εκφράσεις.
Η πλατφόρμα ενσωματώνεται απρόσκοπτα στις υπάρχουσες ροές εργασίας μέσω ευέλικτων API, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να ενσωματώσουν την ανάλυση των συναισθημάτων σε εφαρμογές, ιστότοπους ή εργαλεία υποστήριξης πελατών. Οι επιχειρήσεις μπορούν να αυτοματοποιήσουν την ανάλυση των ανατροφοδοτήσεων των πελατών, των αναφορών των κοινωνικών μέσων ή των αλληλεπιδράσεων ζωντανής συνομιλίας, επιτρέποντας τις απαντήσεις σε πραγματικό χρόνο και τις γνώσεις που μπορούν να ενεργοποιηθούν.
Με την ισχυρή τεχνολογία και την ευκολία της ενσωμάτωσης, η Lingvanex δίνει τη δυνατότητα στους οργανισμούς να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών, να βελτιώσουν τις στρατηγικές και να κάνουν πιο έξυπνες αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα.
Σύναψη
Η ανάλυση των συναισθημάτων είναι ένα μετασχηματιστικό εργαλείο που επιτρέπει στις επιχειρήσεις να κατανοούν και να ανταποκρίνονται αποτελεσματικά στις ανάγκες των πελατών. Αξιοποιώντας τις προηγμένες μεθόδους και εργαλεία, οι εταιρείες μπορούν να ενισχύσουν τη λήψη αποφάσεων, να βελτιώσουν τα προϊόντα και να διατηρήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Καθώς εξελίσσεται η τεχνολογία, η δυνατότητα ανάλυσης συναισθημάτων συνεχίζει να επεκτείνεται, υποσχόμενος ακόμη μεγαλύτερα οφέλη στο μέλλον.
Συχνές ερωτήσεις (FAQ)
Τι είναι η ανάλυση των συναισθημάτων που χρησιμοποιούν το NLP;
Η ανάλυση των συναισθημάτων χρησιμοποιώντας NLP (επεξεργασία φυσικής γλώσσας) αναφέρεται στη διαδικασία προσδιορισμού και κατηγοριοποίησης του συναισθηματικού τόνου ή του συναίσθημα που εκφράζεται σε ένα κομμάτι κειμένου. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει την ταξινόμηση του κειμένου ως θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο ή τον εντοπισμό συγκεκριμένων συναισθημάτων όπως η χαρά, ο θυμός ή η θλίψη. Χρησιμοποιείται για να κατανοήσει τις απόψεις, τις κριτικές, τις θέσεις των κοινωνικών μέσων και άλλα δεδομένα κειμένου.
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ της ανάλυσης του συναισθήματος και της σημασιολογικής ανάλυσης;
Η ανάλυση του συναισθήματος επικεντρώνεται στον εντοπισμό του συναισθηματικού τόνου πίσω από ένα κείμενο, καθορίζοντας αν το συναίσθημα είναι θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο και μερικές φορές εντοπίζοντας συγκεκριμένα συναισθήματα. Η σημασιολογική ανάλυση, από την άλλη πλευρά, επικεντρώνεται στην κατανόηση της έννοιας των λέξεων, των φράσεων και των προτάσεων μέσα σε ένα κείμενο, συμπεριλαμβανομένων των σχέσεων μεταξύ λέξεων και των εννοιών τους. Ενώ η ανάλυση των συναισθημάτων μπορεί να είναι μέρος της σημασιολογικής ανάλυσης, η σημασιολογική ανάλυση καλύπτει ένα ευρύτερο πεδίο εφαρμογής, που ασχολείται με το νόημα και όχι τα συναισθήματα.
Ποιο μοντέλο NLP είναι το καλύτερο για ανάλυση συναισθημάτων;
Τα καλύτερα μοντέλα είναι οι Bert, Roberta, Distilbert και GPT-Models.
Ποιος είναι ο θεμελιώδης σκοπός της ανάλυσης συναισθημάτων;
Ο θεμελιώδης σκοπός της ανάλυσης των συναισθημάτων είναι να αυτοματοποιηθεί η διαδικασία κατανόησης και κατηγοριοποίησης των απόψεων, των συναισθημάτων ή των στάσεων που εκφράζονται σε δεδομένα κειμένου. Αυτό είναι πολύτιμο για τις επιχειρήσεις, τους εμπόρους και τους ερευνητές να μετρήσουν την κοινή γνώμη, να αναλύσουν την ανατροφοδότηση των πελατών, να παρακολουθούν τα κοινωνικά μέσα ή να αξιολογήσουν τις κριτικές χωρίς να διαβάζουν με το χέρι και να ερμηνεύουν μεγάλα ποσά κειμένου.
Είναι μέρος της ανάλυσης συναισθημάτων του AI;
Ναι, η ανάλυση των συναισθημάτων αποτελεί μέρος της τεχνητής νοημοσύνης (AI), ειδικά στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP). Το NLP είναι ένα υποκείμενο του AI που ασχολείται με την αλληλεπίδραση μεταξύ υπολογιστών και ανθρώπινης γλώσσας, επιτρέποντας στις μηχανές να επεξεργάζονται και να αναλύουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων φυσικής γλώσσας, συμπεριλαμβανομένων των εργασιών όπως η ανάλυση των συναισθημάτων.
↑Περισσότερες διαβάσει αναμονή
×
