감정 분석이란 무엇인가요?
감정 분석은 디지털 텍스트를 분석하여 메시지의 감정적 어조가 긍정적인지, 부정적인지 또는 중립적인지를 확인하는 프로세스입니다. 오늘날 회사는 이메일, 고객 지원 채팅 트랜스크립트, 소셜 미디어 댓글 및 리뷰와 같은 대량의 텍스트 데이터를 보유하고 있습니다. 감정 분석 도구는 이 텍스트를 스캔하여 주제에 대한 글쓴이의 태도를 자동으로 확인할 수 있습니다. 기업은 감정 분석의 인사이트를 활용하여 고객 서비스를 개선하고 브랜드 평판을 높입니다.
감성 분석이 중요한 이유는 무엇일까요?
오피니언 마이닝이라고도 하는 감정 분석은 기업이 제품과 서비스를 개선하는 데 도움이 되는 중요한 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 다음은 감정 분석의 몇 가지 이점입니다.
객관적인 인사이트 제공
기업은 인공 지능 기반 감정 분석 도구를 사용하여 인간 검토자와 관련된 개인적인 편견을 피할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 고객의 의견을 분석할 때 일관되고 객관적인 결과를 얻을 수 있습니다.
다음 문장을 예로 들어 보겠습니다.
프로세서의 속도에 놀랐지만 빨리 가열되는 것에 실망했습니다.
마케팅 담당자는 리뷰에서 부정적인 부분은 무시하고 프로세서의 성능에 대해 긍정적으로 편향될 수 있습니다. 그러나 정확한 감정 분석 도구는 텍스트를 정렬하고 분류하여 객관적으로 감정을 포착합니다.
더 나은 제품 및 서비스 빌드
감성 분석 시스템은 기업이 실제적이고 구체적인 고객 피드백을 기반으로 제품과 서비스를 개선하는 데 도움이 됩니다. AI 기술은 고객이 부정적인 감정과 연결지어 생각하는 실제 사물이나 상황(엔터티라고 함)을 식별합니다. 위의 예제에서 제품 엔지니어는 프로세서의 열 관리 기능 개선에 중점을 둡니다. 왜냐하면 텍스트 분석 소프트웨어가 실망(부정적)을 프로세서(엔터티) 및 가열(엔터티)과 연결했기 때문입니다.
대규모 분석
기업은 이메일, 챗봇 레코드, 설문 조사, 고객 관계 관리 레코드 및 제품 피드백과 같은 방대한 양의 비정형 데이터에서 정보를 지속적으로 마이닝합니다. 클라우드 기반 감정 분석 도구를 통해 기업은 저렴한 비용으로 텍스트 데이터에서 고객의 감정을 발견하는 프로세스를 조정할 수 있습니다.
실시간 결과
오늘날 급변하는 환경에서 기업은 잠재적인 위기 또는 시장 동향에 신속하게 대응해야 합니다. 마케팅 담당자는 감정 분석 소프트웨어를 사용하여 고객이 회사의 브랜드, 제품 및 서비스에 대해 어떻게 느끼는지 실시간으로 파악하고 조사 결과에 따라 즉각적인 조치를 취합니다. 특정 키워드에 대해 부정적인 의견이 감지되면 알림을 전송하도록 소프트웨어를 구성할 수 있습니다.
감정 분석 사용 사례로 무엇이 있나요?
기업은 감성 분석을 사용하여 인텔리전스를 도출하고 다양한 영역에서 실행 가능한 계획을 수립합니다.
고객 서비스 개선
고객 지원 팀은 감정 분석 도구를 사용하여 대화 분위기에 따라 응답을 개인화합니다. 감정 분석 기능이 있는 인공 지능 기반 챗봇이 긴급한 문제를 감지하고 지원 담당자에게 에스컬레이션합니다.
브랜드 모니터링
조직은 소셜 미디어, 포럼, 블로그, 뉴스 기사 및 기타 디지털 공간에서 브랜드에 대한 언급과 이야기를 지속적으로 모니터링합니다. 감정 분석 기술을 통해 홍보 팀은 관련 진행 상황을 파악할 수 있습니다. 팀은 불만을 처리하거나 긍정적인 추세를 활용하기 위해 기본 분위기를 평가할 수 있습니다.
시장 조사
감정 분석 시스템은 기업이 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 학습하여 제품 제공을 개선하는 데 도움이 됩니다. 마케팅 담당자는 온라인 리뷰 사이트, 설문 조사 응답 및 소셜 미디어 게시물에 대한 댓글을 분석하여 특정 제품 기능에 대한 더 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 그리고 그에 따라 혁신하는 제품 엔지니어에게 결과를 전달합니다.
캠페인 성과 추적
마케팅 담당자는 감정 분석 도구를 사용하여 광고 캠페인이 예상되는 응답을 생성하는지 확인합니다. 그리고 소셜 미디어 플랫폼에서 대화를 추적하고 전반적인 정서가 고무적인지 확인합니다. 순 감정이 예상에 미치지 못하면 마케터는 실시간 데이터 분석을 기반으로 캠페인을 조정합니다.
감정 분석은 어떻게 작동하나요?
감정 분석은 인간과 유사한 방식으로 텍스트를 이해하도록 컴퓨터 소프트웨어를 훈련시키는 자연어 처리(NLP) 기술을 적용한 것입니다. 분석은 일반적으로 최종 결과를 제공하기 전에 여러 단계를 거칩니다.
전처리
전처리 단계에서 감정 분석은 텍스트의 핵심 메시지를 강조하기 위해 키워드를 식별합니다.
- 토큰화는 문장을 여러 요소나 토큰으로 나눕니다.
- 표제어 추출은 단어를 어근 형태로 변환합니다. 예를 들어, am의 어근 형태는 be입니다.
- 정지 단어 제거는 문장에 의미 있는 가치를 더하지 않는 단어를 걸러냅니다. 예를 들어, with, for, at, of는 정지 단어입니다.
키워드 분석
NLP 기술은 추출된 키워드를 추가로 분석하고 감정 점수를 제공합니다. 감정 점수는 감정 분석 시스템에서 감정적 요소를 나타내는 측정 척도이다. 분석 목적으로 텍스트로 표현된 감정에 대한 상대적 인식을 제공합니다. 예를 들어, 연구원은 고객 리뷰를 분석할 때 만족도를 나타내는 데 10을 사용하고 실망을 나타내는 데 0을 사용합니다.
감성 분석에 대한 접근 방식으로 무엇이 있나요?
감정 분석 소프트웨어에서 사용하는 3가지 주요 접근 방식이 있습니다.
규칙 기반
규칙 기반 접근 방식은 미리 결정된 어휘를 기반으로 특정 키워드를 식별, 분류 및 평가합니다. 어휘는 작가의 의도, 감정 및 분위기를 나타내는 단어의 모음입니다. 마케팅 담당자는 다양한 표현의 감정적 가중치를 반영하기 위해 긍정적 어휘와 부정적인 어휘에 감정 점수를 할당합니다. 문장이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 판단하기 위해 소프트웨어는 어휘에 나열된 단어를 검색하고 감정 점수를 합산합니다. 최종 점수를 감정 경계와 비교하여 전반적인 감정적 태도를 결정합니다.
규칙 기반 분석 예
긍정적인 어휘에 happy, affordable, fast와 같은 단어가 있고 부정적 어휘에 poor, expensive, difficult와 같은 단어가 있는 시스템을 예로 들어 보겠습니다. 마케팅 담당자는 긍정적 단어 점수를 5~10로 정하고 부정적 단어 점수를 -1~-10으로 정합니다. not bad와 같은 이중 부정을 긍정적인 감정으로 식별하기 위한 특별 규칙이 설정되어 있습니다. 마케팅 담당자는 전체 감정 점수가 3을 넘으면 긍정으로 분류하고, - 3~3이면 혼합된 감정으로 분류합니다.
장점과 단점
규칙 기반 감정 분석 시스템은 설정이 간단하지만 조정하기는 어렵습니다. 예를 들어, 텍스트 입력에서 의도를 전달하기 위한 새로운 키워드를 발견하면 어휘를 계속 확장해야 합니다. 또한 이 접근 방식은 다른 문화의 영향을 받는 문장을 처리할 때 정확하지 않을 수 있습니다.
ML
이 접근 방식은 기계 학습(ML) 기술과 신경망 및 딥 러닝과 같은 감정 분류 알고리즘을 사용하여 컴퓨터 소프트웨어가 텍스트에서 정서적 감정을 식별하도록 가르칩니다. 이 프로세스에는 알 수 없는 데이터의 감정을 높은 정확도로 추측할 수 있도록 감정 분석 모델을 만들고 알려진 데이터에 대해 반복적으로 훈련시키는 과정이 포함됩니다.
훈련
훈련 중에 데이터 사이언티스트는 많은 예제가 포함된 감정 분석 데이터 세트를 사용합니다. ML 소프트웨어는 데이터 세트를 입력으로 사용하고 미리 결정된 결론에 도달하도록 훈련합니다. 수많은 다양한 예제를 사용하여 훈련함으로써 소프트웨어는 다양한 단어 배열이 최종 감정 점수에 어떻게 영향을 미치는지 구별하고 결정합니다.
장점과 단점
ML 감정 분석은 광범위한 텍스트 정보를 정확하게 처리하므로 유리합니다. 소프트웨어가 충분한 예제를 사용한 훈련을 거치는 한 ML 감정 분석은 메시지의 감정 톤을 정확하게 예측할 수 있습니다. 그러나 훈련된 ML 모델은 하나의 비즈니스 영역에만 해당됩니다. 즉, 마케팅 데이터로 학습된 감정 분석 소프트웨어는 재훈련 없이는 소셜 미디어 모니터링에 사용할 수 없습니다.
하이브리드
하이브리드 감정 분석은 ML 시스템과 규칙 기반 시스템을 결합하여 작동합니다. 텍스트에서 상황별 의도를 도출할 때 속도와 정확성을 최적화하기 위해 2가지 방법의 기능을 모두 사용합니다. 그러나 서로 다른 두 시스템을 통합하려면 시간과 기술적 노력이 필요합니다.
다른 유형의 감정 분석으로 무엇이 있나요?
기업은 다양한 유형의 감정 분석을 사용하여 고객이 제품 또는 서비스와 상호 작용할 때 어떻게 느끼는지 이해합니다.
세분화된 채점
세분화된 감정 분석은 텍스트 의도를 여러 수준의 감정으로 분류하는 것을 말합니다. 일반적으로 이 방법에는 0~100의 척도로 사용자 감정을 평가하는 작업이 포함되며, 각 세그먼트는 매우 긍정적, 긍정적, 중립적, 부정적 및 매우 부정적을 나타냅니다. 전자 상거래 매장은 구매 경험을 측정하기 위해 세분화된 채점 방식으로 별 5개 등급 시스템을 사용합니다.
측면 기반
측면 기반 분석은 제품 또는 서비스의 특정 측면에 중점을 둡니다. 예를 들어, 노트북 제조업체는 사운드, 그래픽, 키보드 및 터치패드에 대한 경험에 대해 고객을 대상으로 설문 조사를 실시합니다. 감정 분석 도구를 사용하여 고객 의도를 하드웨어 관련 키워드와 연결합니다.
의도 기반
의도 기반 분석은 시장 조사를 수행할 때 고객 감정을 이해하는 데 도움이 됩니다. 마케팅 담당자는 오피니언 마이닝을 사용하여 구매 주기에서 특정 고객 그룹의 위치를 이해합니다. 모니터링된 대화에서 할인, 거래 및 리뷰와 같은 단어를 선택한 후 구매에 관심이 있는 고객을 대상으로 캠페인을 실행합니다.
정서적 감지
정서적 감지에는 텍스트를 쓸 때 사람의 심리적 상태를 분석하는 것이 포함됩니다. 감정 감지는 단순히 범주로 분류하는 것보다 더 심층적인 감정 분석 분야입니다. 이 접근 방식에서 감정 분석 모델은 사람의 단어 선택을 통해 기쁨, 분노, 슬픔, 후회와 같은 다양한 감정을 해석하려고 시도합니다.
감정 분석의 어려움은 무엇인가요?
자연어 처리(NLP) 기술의 발전에도 불구하고 인간의 언어를 이해하는 것은 기계에게 어려운 일입니다. 다음과 같은 인간 의사 소통의 더 미세한 뉘앙스를 잘못 해석할 수 있습니다.
비꼼
비꼬는 문장의 감정을 컴퓨터가 분석하는 것은 극히 어렵습니다. 아주 훌륭해요! 물건을 받는 데 3주 걸렸어요.라는 문장을 예로 들 수 있습니다. 상황을 완전히 이해한 상태에서 문장을 분석하지 않는 한, 컴퓨터는 훌륭이라는 단어를 기준으로 경험을 긍정으로 분류합니다.
부정
부정은 문장에서 의미의 반전을 전달하기 위해 부정적인 단어를 사용하는 것입니다. 구독료가 비싸다고 말하지는 않을 것입니다.라는 문장을 예로 들어 보겠습니다. 감정 분석 알고리즘은 이러한 문장을 올바르게 해석하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 특히 구독료가 저렴하다고 생각했습니다. 그렇지 않았습니다.와 같이 두 문장에 걸쳐 부정이 표현되는 경우 더욱 그렇습니다.
다극성
다극성은 문장에 둘 이상의 감정이 포함되어 있을 때 나타납니다. 견고한 구조는 만족스럽지만 색상은 그다지 인상적이지 않습니다.라는 제품 리뷰를 예로 들겠습니다. 소프트웨어는 내재된 감정을 해석하기 어렵습니다. 각 엔터티와 해당 감정을 추출하려면 측면 기반 감정 분석을 사용해야 합니다.
의미 분석이란 무엇인가요?
의미 분석은 텍스트 정보에서 단어의 의미를 이해하기 위한 컴퓨터 과학 용어입니다. 기계 학습(ML)과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 문장에서 단어와 문법적 정확성 간의 관계를 이해합니다.
감정 분석과 의미 분석 비교
감정 분석 솔루션은 내재된 감정을 이해하여 텍스트를 분류합니다. 특정 데이터 세트로 ML 알고리즘을 훈련시키거나 규칙 기반 어휘를 설정하는 방식으로 작동합니다. 한편, 의미론적 분석은 보다 광범위하고 다양한 정보를 이해하고 작업합니다. 두 언어 기술을 모두 통합하여 기업이 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
AWS는 감정 분석에 관해 어떤 도움을 줄 수 있나요?
Amazon Comprehend는 기업이 텍스트 문서에서 의미 있는 인사이트를 추출하고 식별하는 데 도움이 되는 자연어 처리(NLP) 솔루션입니다. 기계 학습(ML) 기술을 사용하여 자동화된 텍스트 추출로 감정 분석을 수행합니다. 기업은 업종별 문서로 Amazon Comprehend를 훈련시켜 매우 정확한 결과를 생성합니다.
- Amazon Comprehend 감정 분석 API는 텍스트가 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 또는 혼합되어 있는지 개발자에게 알려줍니다.
- Amazon Comprehend 표적 감정을 통해 기업은 감정 분석을 제품 또는 서비스의 특정 부분으로 좁힐 수 있습니다.
- Amazon Comprehend는 독일어, 영어, 스페인어, 이탈리아어, 포르투갈어 및 프랑스어를 비롯한 여러 언어를 지원합니다.
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