Что такое анализ тональности?

Анализ тональности – это процесс анализа цифрового текста для определения того, является ли эмоциональный тон сообщения положительным, отрицательным или нейтральным. Сегодня у компаний есть большие объемы текстовых данных, таких как электронные письма, стенограммы чатов службы поддержки клиентов, комментарии в социальных сетях и отзывы. Инструменты анализа тональности могут сканировать этот текст, чтобы автоматически определить отношение автора к теме. Компании используют результаты анализа тональности для улучшения обслуживания клиентов и повышения репутации бренда. 

Почему анализ тональности важен?

Анализ настроений, также известный как интеллектуальный анализ мнений, является важным инструментом бизнес-аналитики, который помогает компаниям улучшать свои продукты и сервисы. Ниже мы приводим преимущества анализа тональности.

Предоставление объективной информации

Компании могут избежать личной предвзятости, связанной с рецензентами-людьми, используя инструменты анализа тональности на основе искусственного интеллекта (ИИ). В результате компании получают последовательные и объективные результаты при анализе мнений клиентов.

Например, рассмотрим следующее предложение. 

Я поражен скоростью работы процессора, но разочарован тем, что он быстро нагревается.

Маркетологи могут отклонить обескураживающую часть обзора и положительно отнестись к производительности процессора. Однако инструменты точного анализа тональности сортируют и классифицируют текст, чтобы объективно улавливать эмоции.

Создавайте лучшие продукты и сервисы

Система анализа тональности помогает компаниям улучшать свои продукты и сервисы на основе подлинных и конкретных отзывов клиентов. Технологии искусственного интеллекта определяют реальные объекты или ситуации (называемые сущностями), которые клиенты связывают с негативными настроениями. Из приведенного выше примера инженеры по продукту сосредоточены на улучшении возможностей управления нагревом процессора, поскольку программное обеспечение для анализа текста ассоциируется разочарование (отрицательное) с процессором (сущностью) и нагревается (сущность).

Масштабный анализ

Компании постоянно добывают информацию из огромного количества неструктурированных данных, таких как электронные письма, стенограммы чат-ботов, опросы, записи управления взаимоотношениями с клиентами и отзывы о продуктах. Облачные инструменты анализа тональности позволяют компаниям масштабировать процесс выявления эмоций клиентов в текстовых данных по доступной цене. 

Результаты в реальном времени

Компании должны быстро реагировать на потенциальные кризисы или рыночные тенденции в сегодняшних быстро меняющихся обстоятельствах. Маркетологи полагаются на программное обеспечение для анализа тональности, чтобы узнать, что клиенты думают о бренде, продуктах и сервисах компании в режиме реального времени, и принять немедленные меры на основе полученных результатов. Они могут настроить программное обеспечение на отправку предупреждений при обнаружении негативных настроений по определенным ключевым словам.

Каковы сценарии использования анализа тональности?

Компании используют анализ настроений для получения разведывательных данных и формирования действенных планов в различных областях.

Улучшение обслуживания клиентов

Службы поддержки клиентов используют инструменты анализа тональности для персонализации ответов в зависимости от настроения разговора. Срочные вопросы выявляются чат-ботами на основе искусственного интеллекта (ИИ) с возможностью анализа тональности и передаются вспомогательному персоналу.

Мониторинг бренда

Организации постоянно отслеживают упоминания и разговоры о своих брендах в социальных сетях, форумах, блогах, новостных статьях и других цифровых пространствах. Технологии анализа тональности позволяют команде по связям с общественностью быть в курсе связанных с этим текущих историй. Команда может оценить базовое настроение для рассмотрения жалоб или извлечь выгоду из позитивных тенденций. 

Исследование рынка

Система анализа тональности помогает компаниям улучшить свои предложения продуктов, изучая, что работает, а что нет. Маркетологи могут анализировать комментарии на сайтах онлайн-обзоров, ответы на опросы и публикации в социальных сетях, чтобы получить более глубокое представление о конкретных характеристиках продукта. Они передают полученные результаты инженерам по продуктам, которые соответствующим образом внедряют инновации. 

Отслеживание эффективности кампании

Маркетологи используют инструменты анализа тональности, чтобы гарантировать, что их рекламная кампания принесет ожидаемый отклик. Они отслеживают разговоры в социальных сетях и следят за тем, чтобы общее настроение было обнадеживающим. Если чистые настроения не оправдывают ожиданий, маркетологи корректируют кампанию на основе аналитики данных в реальном времени. 

Как работает анализ тональности?

Анализ тональности – это применение технологий обработки естественного языка (NLP), которые обучают компьютерное программное обеспечение понимать текст так же, как и люди. Анализ обычно проходит несколько этапов, прежде чем получить окончательный результат.

Предварительная обработка

На этапе предварительной обработки анализ тональности определяет ключевые слова, чтобы выделить основную мысль текста.

  • Токенизация разбивает предложение на несколько элементов или токенов.
  • Лемматизация преобразует слова в их корневую форму. Например, корневая форма есть – быть.
  • Удаление стоп-слов отфильтровывает слова, которые не добавляют значимого значения предложению. Например, с, для, в и из являются стоп-словами. 

Анализ ключевых слов

Технологии NLP дополнительно анализируют извлеченные ключевые слова и дают им оценку тональности. Оценка тональности – это шкала измерения, указывающая эмоциональный элемент в системе анализа тональности. Он обеспечивает относительное восприятие эмоций, выраженных в тексте, для аналитических целей. Например, исследователи используют 10 для обозначения удовлетворенности и 0 для разочарования при анализе отзывов клиентов.

Каковы подходы к анализу тональности?

Существует три основных подхода, используемых программным обеспечением для анализа тональности.

На основе правил

Подход, основанный на правилах, определяет, классифицирует и оценивает конкретные ключевые слова на основе заранее определенных лексиконов. Лексиконы – это сборники слов, отражающих намерения, эмоции и настроение писателя. Маркетологи присваивают оценки тональности положительным и отрицательным лексиконам, чтобы отразить эмоциональный вес различных выражений. Чтобы определить, является ли предложение положительным, отрицательным или нейтральным, программа сканирует слова, перечисленные в лексиконе, и суммирует оценку тональности. Окончательный балл сравнивается с границами настроений, чтобы определить общую эмоциональную направленность.

Пример анализа на основе правил

Рассмотрим систему со словами счастливый, доступный и быстрый в позитивном лексиконе и такими словами, как бедный, дорогой и трудный в негативном. Маркетологи определяют положительные оценки слов от 5 до 10 и отрицательные от –1 до –10. Установлены специальные правила для определения двойных негативов, таких как неплохой, как позитивное настроение. Маркетологи считают, что общий показатель настроений, который падает выше 3, является положительным, а от -3 до 3 помечен как смешанный. 

Преимущества и недостатки

Система анализа тональности на основе правил проста в настройке, но ее сложно масштабировать. Например, вам нужно будет продолжать расширять лексиконы, когда вы обнаруживаете новые ключевые слова для передачи намерений при вводе текста. Кроме того, этот подход может быть неточным при обработке предложений, влияющих на разные культуры.

МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Этот подход использует методы машинного обучения (ML) и алгоритмы классификации тональности, такие как нейронные сети и глубокое обучение, для обучения компьютерного программного обеспечения распознаванию эмоциональных настроений по тексту. Этот процесс включает создание модели анализа тональности и многократное обучение ее на известных данных, чтобы она могла угадывать настроения в неизвестных данных с высокой точностью. 

Обучение

Во время обучения специалисты по обработке данных используют наборы данных анализа тональности, содержащие большое количество примеров. Программное обеспечение машинного обучения использует наборы данных в качестве входных данных и обучается приходить к заранее определенному выводу. Обучаясь с большим количеством разнообразных примеров, программа различает и определяет, как различные варианты расположения слов влияют на окончательный балл тональности.

Преимущества и недостатки

Анализ тональности машинного обучения полезен тем, что он точно обрабатывает широкий спектр текстовой информации. Пока программное обеспечение проходит обучение с достаточным количеством примеров, анализ тональности машинного обучения может точно предсказать эмоциональный тон сообщений. Однако обученная модель машинного обучения характерна для одной сферы бизнеса. Это означает, что программное обеспечение для анализа тональности, обученное маркетинговым данным, не может использоваться для мониторинга социальных сетей без переподготовки. 

Гибридная архитектура

Гибридный анализ тональности работает путем объединения систем машинного обучения и систем, основанных на правилах. Он использует функции обоих методов для оптимизации скорости и точности при получении контекстуального намерения в тексте. Однако для объединения двух разных систем требуется время и технические усилия. 

Какие существуют типы анализа тональности?

Компании используют различные типы анализа тональности, чтобы понять, что чувствуют их клиенты при взаимодействии с продуктами или сервисами. 

Точная оценка

Точная оценка тональности относится к классификации текстового намерения по нескольким уровням эмоций. Как правило, метод включает оценку настроений пользователей по шкале от 0 до 100, при этом каждый равный сегмент представляет собой очень позитивный, позитивный, нейтральный, отрицательный и очень негативный. Магазины электронной коммерции используют 5-звездочную рейтинговую систему в качестве детального метода оценки покупательского опыта. 

На основе аспектов

Анализ на основе аспектов фокусируется на определенных аспектах продукта или сервиса. Например, производители ноутбуков опрашивают клиентов об их опыте работы со звуком, графикой, клавиатурой и сенсорной панелью. Они используют инструменты анализа тональности, чтобы связать намерения клиентов с ключевыми словами, связанными с оборудованием. 

На основе намерений

Анализ на основе намерений помогает понять настроения клиентов при проведении маркетинговых исследований. Маркетологи используют интеллектуальный анализ мнений, чтобы понять позицию определенной группы клиентов в цикле покупки. Они проводят целевые кампании для клиентов, заинтересованных в покупке, после того, как они улавливают такие слова, как скидки, предложения и отзывы в отслеживаемых беседах. 

Обнаружение эмоций

Обнаружение эмоций предполагает анализ психологического состояния человека при написании текста. Эмоциональное обнаружение – более сложная дисциплина анализа тональности, поскольку она глубже, чем просто сортировка по категориям. В этом подходе модели анализа тональности пытаются интерпретировать различные эмоции, такие как радость, гнев, печаль и сожаление, через выбор слов человеком. 

С какими трудностями сталкивается анализ тональности?

Несмотря на достижения в технологиях обработки естественного языка (NLP), понимание человеческого языка является сложной задачей для машин. Они могут неправильно истолковать тонкие нюансы человеческого общения, такие как приведенные ниже.

Сарказм

Компьютеру чрезвычайно сложно анализировать тональность в предложениях, содержащих сарказм. Рассмотрим следующее предложение: «Да, отлично». На доставку моего заказа ушло три недели. Если компьютер не проанализирует предложение с полным пониманием сценария, он пометит опыт как положительный, основываясь на слове отлично.

Отрицание

Отрицание – это использование отрицательных слов для передачи изменения смысла в предложении. Например, я бы не сказал, что подписка была дорогой. Алгоритмы анализа тональности могут испытывать трудности с правильной интерпретацией таких предложений, особенно если отрицание происходит в двух предложениях, например, «Мне казалось, что подписка дешевая». Это не так.

Многополярность

Многополярность возникает, когда предложение содержит более одного чувства. Например, в обзоре продукта говорится: «Я доволен прочной конструкцией, но не впечатлен цветом». Программному обеспечению становится трудно интерпретировать лежащие в основе настроения. Вам нужно будет использовать анализ тональности на основе аспектов, чтобы извлечь каждую сущность и соответствующую ей эмоцию. 

Что такое семантический анализ?

Семантический анализ – это компьютерный термин для понимания значения слов в текстовой информации. Он использует машинное обучение и обработку естественного языка (NLP), чтобы понять взаимосвязь между словами и грамматической корректностью в предложениях. 

Анализ тональности и семантический анализ

Решение для анализа тональности классифицирует текст, понимая лежащую в основе эмоцию. Оно работает путем обучения алгоритма машинного обучения определенным наборам данных или установки лексиконов на основе правил. Между тем, семантический анализ понимает и работает с более обширной и разнообразной информацией. Обе лингвистические технологии могут быть интегрированы, чтобы помочь компаниям лучше понять своих клиентов. 

Как AWS помогает в анализе тональности?

Amazon Comprehend – это решение для обработки естественного языка (NLP), которое помогает компаниям извлекать и выявлять важные сведения из текстовых документов. Он использует технологии машинного обучения для анализа тональности с автоматическим извлечением текста. Компании обучают Amazon Comprehend отраслевым документам для получения высокоточных результатов. 

  • API анализа тональности Amazon Comprehend сообщает разработчикам, является ли фрагмент текста положительным, отрицательным, нейтральным или смешанным.
  • Amazon Comprehend Targeted Sentiment позволяет компаниям сузить анализ тональности до определенных частей продуктов или сервисов.
  • Amazon Comprehend поддерживает несколько языков, включая немецкий, английский, испанский, итальянский, португальский и французский.

Начните анализ тональности, создав аккаунт AWS уже сегодня.

Анализ тональности: дальнейшие шаги

Дополнительные ресурсы по продукту
Подробнее о сервисах машинного обучения 
Зарегистрировать бесплатный аккаунт

Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS. 

Регистрация 
Начать разработку в консоли

Начните разработку с использованием AWS в консоли управления AWS.

Вход