Vícejazyčná analýza sentimentu

Vícejazyčná analýza sentimentu – důležitost, metodologie a výzvy

Internet otevřel dveře lidem, kteří svobodně vyjadřují své názory, názory a návrhy na téměř cokoli na světě sociální média, weby a blogy. Kromě toho, že lidé (zákazníci) vyjadřují své názory, ovlivňují také nákupní rozhodnutí ostatních. Sentiment, ať už negativní nebo pozitivní, je kritický pro každou firmu nebo značku, která se zabývá prodejem svých produktů nebo služeb.

Pomáháme podnikům dolovat komentáře pro obchodní použití Zpracování přirozeného jazyka. Každý čtvrtý podnik má v plánu implementovat technologii NLP v průběhu příštího roku, aby podpořila jejich obchodní rozhodnutí. Pomocí analýzy sentimentu pomáhá NLP podnikům odvodit interpretovatelné poznatky z nezpracovaných a nestrukturovaných dat.

Názorová těžba popř analýza sentimentu je technika NLP používaná k identifikaci přesného sentimentu – pozitivní, negativní nebo neutrální – spojené s komentáři a zpětnou vazbou. S pomocí NLP jsou klíčová slova v komentářích analyzována, aby se určila pozitivní nebo negativní slova obsažená v klíčovém slově.

Sentimenty jsou hodnoceny na stupnici, která přiřazuje skóre sentimentu emocím v části textu (určuje text jako pozitivní nebo negativní).

Co je vícejazyčná analýza sentimentu?

Co je vícejazyčná analýza sentimentu?

Jak již název napovídá, vícejazyčná analýza sentimentu je technika provádění skóre sentimentu pro více než jeden jazyk. Není to však tak jednoduché. Naše kultura, jazyk a zkušenosti výrazně ovlivňují naše nákupní chování a emoce. Bez dobrého porozumění jazyku, kontextu a kultuře uživatele není možné přesně porozumět záměrům, emocím a interpretacím uživatele.

Zatímco automatizace je odpovědí na mnoho našich moderních problémů, Strojový překlad software nebude schopen zachytit nuance jazyka, hovorové výrazy, jemnosti a kulturní odkazy v komentářích a recenze produktu překládá se. Nástroj ML vám může poskytnout překlad, ale nemusí být užitečný. To je důvod, proč je vyžadována vícejazyčná analýza sentimentu.

Proč je potřeba vícejazyčná analýza sentimentu?

Většina podniků používá angličtinu jako své komunikační médium, ale většina spotřebitelů na celém světě ji nepoužívá.

Podle Ethnologue asi 13 % světové populace mluví anglicky. Britská rada navíc uvádí, že asi 25 % světové populace slušně rozumí angličtině. Pokud lze těmto číslům věřit, pak velká část spotřebitelů komunikuje mezi sebou a obchodem v jiném jazyce než v angličtině.

Pokud je hlavním cílem podniků udržet svou zákaznickou základnu nedotčenou a přilákat nové zákazníky, musí důvěrně rozumět názorům svých zákazníků vyjádřeným v jejich rodný jazyk. Ruční kontrola každého komentáře nebo jeho překlad do angličtiny je těžkopádný proces, který nepřinese efektivní výsledky.

Udržitelným řešením je rozvoj vícejazyčnosti systémy analýzy sentimentu které zjišťují a analyzují názory, emoce a návrhy zákazníků na sociálních sítích, fórech, průzkumech a dalších.

Kroky k provedení vícejazyčné analýzy sentimentu

Analýza sentimentu, bez ohledu na to, zda v jednom jazyce nebo více jazyků, je proces, který k extrakci vyžaduje použití modelů strojového učení, zpracování přirozeného jazyka a technik analýzy dat vícejazyčné bodování sentimentu z dat.

Detekujte správný záměr s našimi nabídkami služeb analýzy sentimentu

Kroky zahrnuté ve vícejazyčné analýze sentimentu jsou

Krok 1: Shromažďování dat

Shromažďování dat je prvním krokem při aplikaci analýzy sentimentu. Chcete-li vytvořit vícejazyčný model analýzy sentimentu, je důležité získávat data v různých jazycích. Vše bude záviset na kvalitě shromážděných, anotovaných a označených dat. Můžete čerpat data z API, open-source úložišť a vydavatelů. 

Krok 2: Předzpracování

Shromážděná webová data by měla být vyčištěna a měly by se z nich získat informace. Části textu, které nevyjadřují žádný konkrétní význam, jako například „to“, „je“ a další, by měly být odstraněny. Dále by měl být text seskupen do skupin slov, které by měly být kategorizovány tak, aby vyjadřovaly pozitivní nebo negativní význam.

Pro zlepšení kvality klasifikace by měl být obsah očištěn od šumu, jako jsou HTML tagy, reklamy a skripty. Jazyk, lexikon a gramatika používané lidmi se liší v závislosti na sociální síti. Je důležité takový obsah normalizovat a připravit pro předběžné zpracování.

Dalším kritickým krokem při předběžném zpracování je použití zpracování přirozeného jazyka k rozdělení vět, odstranění zastavovacích slov, označení částí řeči, transformace slov do jejich kořenové formy a tokenizace slov na symboly a text. 

Krok 3: Výběr modelu

Model založený na pravidlech: Nejjednodušší metoda vícejazyčné sémantické analýzy je založená na pravidlech. Algoritmus založený na pravidlech provádí analýzu na základě sady předem určených pravidel naprogramovaných odborníky.

Pravidlo může specifikovat slova nebo fráze, které jsou pozitivní nebo negativní. Pokud například vezmete recenzi produktu nebo služby, může obsahovat pozitivní nebo negativní slova jako „skvělé“, „pomalé“, „čekejte“ a „užitečné“. Tato metoda usnadňuje klasifikaci slov, ale může chybně klasifikovat slova složitá nebo méně frekventovaná.  

Automatický model: Automatický model provádí vícejazyčnou analýzu sentimentu bez účasti lidských moderátorů. Přestože je model strojového učení vytvořen s využitím lidského úsilí, může po vyvinutí automaticky fungovat tak, aby poskytoval přesné výsledky.

Testovací data jsou analyzována a každý komentář je ručně označen jako pozitivní nebo negativní. Model ML se pak bude učit z dat testu porovnáním nového textu se stávajícími komentáři a jejich kategorizací.  

Krok 4: Analýza a vyhodnocení

Modely založené na pravidlech a strojovém učení lze postupem času a zkušeností vylepšovat a vylepšovat. Pro rychlejší a přesnější klasifikaci lze aktualizovat lexikon méně často používaných slov nebo živé partitury pro vícejazyčné pocity.

Kroky vícejazyčné analýzy sentimentu

Výzva překladu

Nestačí překlad? Právě ne!

Překlad zahrnuje přenos textu nebo skupin textů z jednoho jazyka a nalezení ekvivalentu v jiném. Překlad však není jednoduchý ani účinný.

Je to proto, že lidé používají jazyk nejen ke komunikaci svých potřeb, ale také k vyjádření svých emocí. Kromě toho existují velké rozdíly mezi různými jazyky, jako je angličtina, hindština, mandarínština a thajština. Přidejte k tomuto literárnímu mixu použití emocí, slangu, idiomů, sarkasmu a emotikonů. Není možné získat přesný překlad textu.

Některé z hlavních výzev Strojový překlad jsou

  • Subjektivita
  • Kontext
  • Slang a idiomy
  • Sarkasmus
  • Porovnání
  • Neutralita
  • Emojis a moderní použití slov.

Bez přesného pochopení zamýšleného významu recenzí, komentářů a komunikace týkající se jejich produktů, cen, služeb, funkcí a kvality nebudou podniky schopny porozumět potřebám a názorům zákazníků.

Vícejazyčná analýza sentimentu je náročný proces. Každý jazyk má svůj jedinečný lexikon, syntax, morfologii a fonologii. Přidejte k tomu kulturu, slang, vyjádřené pocity, sarkasmus a tonalita, a máte před sebou náročnou hádanku, která potřebuje efektivní řešení ML s umělou inteligencí.

K vývoji robustní vícejazyčnosti je zapotřebí komplexní vícejazyčný soubor dat nástroje pro analýzu sentimentu které mohou zpracovávat recenze a poskytovat firmám užitečné informace. Shaip je lídrem na trhu v poskytování průmyslově přizpůsobených, označených a anotovaných datových sad v několika jazycích, které pomáhají při vývoji efektivních a přesných vícejazyčná řešení analýzy sentimentu.

Sociální sdílení