Phân tích cảm xúc là gì?
Phân tích cảm xúc là quá trình phân tích văn bản kỹ thuật số để xác định xem tin nhắn mang sắc thái cảm xúc tích cực, tiêu cực hay trung lập. Ngày nay, nhiều công ty sở hữu khối lượng lớn dữ liệu văn bản như email, bản ghi cuộc trò chuyện hỗ trợ khách hàng, bình luận trên mạng xã hội và đánh giá. Các công cụ phân tích cảm xúc có thể quét văn bản này để tự động xác định thái độ của tác giả đối với một chủ đề. Các công ty sử dụng thông tin chuyên sâu thu được từ quá trình phân tích cảm xúc để cải thiện dịch vụ khách hàng và tăng độ uy tín cho thương hiệu.
Tại sao phân tích cảm xúc lại quan trọng?
Phân tích cảm xúc, còn được gọi là khai phá ý kiến, là một công cụ nghiệp vụ thông minh quan trọng giúp các công ty cải thiện sản phẩm và dịch vụ của mình. Chúng tôi đưa ra một số lợi ích của phân tích cảm xúc dưới đây.
Cung cấp thông tin chuyên sâu khách quan
Các doanh nghiệp có thể tránh sự thiên vị cá nhân thường có khi để con người làm người đánh giá bằng cách sử dụng các công cụ phân tích cảm xúc dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI). Kết quả là, các công ty có được kết quả nhất quán và khách quan khi phân tích ý kiến của khách hàng.
Ví dụ như hãy xem xét câu sau:
Tôi ngạc nhiên trước tốc độ của bộ xử lý nhưng thất vọng vì nó nóng lên rất nhanh.
Các nhà tiếp thị có thể bỏ qua phần không tích cực của bài đánh giá và bị thiên vị nghiêng về phía tích cực đối với hiệu năng của bộ xử lý. Tuy nhiên, các công cụ phân tích cảm xúc chính xác sẽ sắp xếp và phân loại văn bản để chọn ra các cảm xúc một cách khách quan.
Xây dựng các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn
Một hệ thống phân tích cảm xúc giúp các công ty cải thiện sản phẩm và dịch vụ của họ dựa trên phản hồi thật sự và cụ thể của khách hàng. Các công nghệ AI xác định các đối tượng hoặc tình huống trong thế giới thực (được gọi là thực thể) mà khách hàng liên kết với cảm xúc tiêu cực. Từ ví dụ trên, các kỹ sư sản phẩm tập trung vào việc cải thiện khả năng quản lý nhiệt của bộ xử lý vì phần mềm phân tích văn bản đã liên kết từ thất vọng (tiêu cực) với bộ xử lý (thực thể) và nóng lên (thực thể).
Phân tích trên quy mô lớn
Các doanh nghiệp liên tục khai thác thông tin từ một lượng lớn dữ liệu không có cấu trúc, chẳng hạn như email, bản ghi chatbot, khảo sát, hồ sơ quản lý quan hệ khách hàng và phản hồi sản phẩm. Các công cụ phân tích cảm xúc dựa trên đám mây cho phép các doanh nghiệp mở rộng quy trình khám phá cảm xúc của khách hàng trong dữ liệu văn bản với chi phí phải chăng.
Kết quả theo thời gian thực
Các doanh nghiệp phải nhanh chóng phản ứng với các khủng hoảng tiềm ẩn hoặc xu hướng thị trường trong bối cảnh thay đổi nhanh chóng ngày nay. Các nhà tiếp thị dựa vào phần mềm phân tích cảm xúc để tìm hiểu cảm nhận của khách hàng về thương hiệu, sản phẩm và dịch vụ của công ty trong thời gian thực và ngay lập tức thực hiện các hành động dựa trên những phát hiện của mình. Họ có thể đặt cấu hình phần mềm để gửi cảnh báo khi phát hiện cảm xúc tiêu cực với các từ khóa cụ thể.
Phân tích cảm xúc có những trường hợp sử dụng nào?
Các doanh nghiệp sử dụng dịch vụ phân tích cảm xúc để khai thác thông tin và lập kế hoạch khả thi trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Cải thiện dịch vụ khách hàng
Đội ngũ hỗ trợ khách hàng sử dụng các công cụ phân tích cảm xúc để cá nhân hóa phản hồi dựa trên không khí của cuộc hội thoại. Những vấn đề cấp bách được chatbot dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng phân tích cảm xúc phát hiện và chuyển lên cho nhân viên hỗ trợ.
Theo dõi thương hiệu
Các tổ chức liên tục theo dõi những nội dung đề cập và bàn luận xoay quanh thương hiệu của họ trên các mạng xã hội, diễn đàn, blog, bài viết tin tức và trong nhiều không gian kỹ thuật số khác. Các công nghệ phân tích cảm xúc cho phép đội ngũ quan hệ công chúng nhận biết những câu chuyện liên quan đang diễn ra. Đội ngũ này có thể đánh giá không khí ẩn dưới để giải quyết khiếu nại hoặc tận dụng các xu hướng tích cực.
Nghiên cứu thị trường
Hệ thống phân tích cảm xúc giúp các doanh nghiệp cải thiện dịch vụ sản phẩm thông qua việc tìm hiểu dịch vụ nào hiệu quả và không hiệu quả. Nhà tiếp thị có thể phân tích bình luận trên các trang đánh giá trực tuyến, câu trả lời khảo sát và bài đăng trên mạng xã hội để thu thập thông tin chuyên sâu hơn về tính năng sản phẩm cụ thể. Họ truyền đạt lại những phát hiện cho kỹ sư sản phẩm để đổi mới sao cho phù hợp.
Theo dõi hiệu suất chiến dịch
Các nhà tiếp thị sử dụng nhiều công cụ phân tích cảm xúc để đảm bảo rằng chiến dịch quảng cáo sẽ tạo ra phản ứng mong đợi. Họ theo dõi các cuộc hội thoại trên nhiều nền tảng mạng xã hội và đảm bảo rằng cảm xúc tổng thể đang ở trạng thái lạc quan. Nếu cảm xúc thực không đạt kỳ vọng, các nhà tiếp thị sẽ thay đổi chiến dịch dựa trên quá trình phân tích dữ liệu theo thời gian thực.
Phân tích cảm xúc hoạt động như thế nào?
Phân tích cảm xúc là một ứng dụng thuộc công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có khả năng đào tạo để giúp phần mềm máy tính hiểu văn bản theo các cách tương tự như con người. Quá trình phân tích thường trải qua môt số giai đoạn trước khi đưa ra kết quả cuối cùng.
Tiền xử lý
Trong giai đoạn tiền xử lý, phân tích cảm xúc xác định các từ khóa để nêu bật thông điệp chủ đạo trong văn bản.
- Quá trình token hóa sẽ phân tách một câu thành nhiều yếu tố hoặc token.
- Việc phục hồi nguyên thể từ sẽ chuyển đổi các từ về dạng gốc của chúng. Ví dụ: dạng gốc của am là be trong tiếng anh.
- Hoạt động loại bỏ từ dừng sẽ lọc ra các từ không mang đến giá trị ý nghĩa cho câu. Ví dụ: với, cho, ở và của là các từ dừng.
Phân tích từ khóa
Các công nghệ NLP phân tích sâu hơn các từ khóa được trích xuất và cho chúng một số điểm cảm xúc. Điểm cảm xúc là một thang đo cho biết yếu tố cảm xúc trong hệ thống phân tích cảm xúc. Thang đo này cung cấp nhận thức tương đối về cảm xúc được thể hiện trong văn bản nhằm phục vụ mục đích phân tích. Ví dụ: khi phân tích đánh giá của khách hàng, các nhà nghiên cứu sử dụng số 10 để đại diện cho sự hài lòng và số 0 để đại diện cho sự thất vọng.
Đâu là những cách tiếp cận phân tích cảm xúc?
Phần mềm phân tích cảm xúc sử dụng ba phương pháp chính.
Dựa trên quy tắc
Phương pháp dựa trên quy tắc xác định, phân loại và chấm điểm các từ khóa cụ thể dựa trên bộ từ điển định trước. Bộ từ điển tập hợp các từ thể hiện ý định, cảm xúc và tâm trạng của người viết. Các nhà tiếp thị gán điểm cảm xúc cho bộ từ điển tích cực và tiêu cực nhằm phản ánh sức nặng cảm xúc trong các diễn đạt khác nhau. Để xác định xem một câu mang tính tích cực, tiêu cực hay trung lập, phần mềm sẽ quét các từ được liệt kê trong phần từ vựng và tính tổng điểm cảm xúc. Số điểm cuối cùng sẽ được so sánh với giới hạn cảm xúc để xác định mức độ cảm xúc tổng thể.
Ví dụ về phân tích dựa trên quy tắc
Giả sử một hệ thống có các từ như vui, giá cả phải chăng và nhanh trong phần từ vựng tích cực, tồi, đắt và khó trong phần từ vựng tiêu cực. Các nhà tiếp thị xác định số điểm cho từ tích cực là từ 5 đến 10 và số điểm cho từ tiêu cực là từ -1 đến -10. Các quy tắc đặc biệt được đặt ra nhằm xác định cấu trúc phủ định kép, chẳng hạn như không tệ, mang cảm xúc tích cực. Các nhà tiếp thị quyết định rằng cảm xúc có số điểm tổng thể ở khoảng trên 3 là cảm xúc tích cực, trong khi từ khoảng -3 đến 3 được coi là cảm xúc hỗn hợp.
Ưu và nhược điểm
Hệ thống phân tích cảm xúc dựa trên quy tắc có thể được thiết lập vô cùng đơn giản, nhưng lại rất khó để thay đổi quy mô. Ví dụ: bạn sẽ cần phải tiếp tục mở rộng bộ từ điển khi đang khám phá các từ khóa mới để truyền đạt ý định vào trong dữ liệu đầu vào dạng văn bản. Ngoài ra, phương pháp này có thể không chính xác khi xử lý các câu chịu ảnh hưởng của các nền văn hóa khác nhau.
ML
Phương pháp này sử dụng các kỹ thuật máy học (ML) và thuật toán phân loại cảm xúc, chẳng hạn như mạng nơ-ron và học sâu, để dạy phần mềm máy tính xác định cảm xúc từ văn bản. Quá trình này liên quan đến việc xây dựng và đào tạo một mô hình phân tích cảm xúc nhiều lần trên dữ liệu đã xác định để mô hình đó có thể đoán được cảm xúc trong dữ liệu chưa xác định với độ chính xác cao.
Đào tạo
Trong quá trình đào tạo, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng tập dữ liệu phân tích cảm xúc có chứa số lượng lớn các ví dụ. Phần mềm ML sử dụng các tập dữ liệu làm đầu vào và tự đào tạo để đi đến kết luận định trước. Bằng cách đào tạo với số lượng lớn các ví dụ khác nhau, phần mềm này có thể phân biệt và xác định cách sắp xếp từ khác nhau ảnh hưởng ra sao đến điểm cảm xúc cuối cùng.
Ưu và nhược điểm
Phân tích cảm xúc ML mang lại lợi ích nhờ khả năng xử lý nhiều loại thông tin văn bản một cách chính xác. Miễn là phần mềm được đào tạo với đầy đủ các ví dụ, phân tích cảm xúc ML có thể dự đoán chính xác sắc thái cảm xúc của tin nhắn. Tuy nhiên, mỗi mô hình ML được đào tạo chỉ dành cho một lĩnh vực kinh doanh cụ thể. Tức là bạn không thể sử dụng phần mềm phân tích cảm xúc được đào tạo bằng dữ liệu tiếp thị để theo dõi các mạng xã hội mà không tiến hành đào tạo lại.
Lai
Phân tích cảm xúc lai hoạt động bằng cách kết hợp cả hệ thống dựa trên quy tắc và ML. Quá trình này sử dụng các tính năng từ cả hai phương pháp để tối ưu hóa tốc độ và độ chính xác khi rút ra ý định theo ngữ cảnh trong văn bản. Tuy nhiên, việc kết hợp hai hệ thống khác nhau sẽ cần thời gian và nỗ lực về mặt kỹ thuật.
Phân tích cảm xúc có những loại khác nhau nào?
Các doanh nghiệp sử dụng nhiều loại phân tích cảm xúc khác nhau để thấu hiểu cảm giác từ khách hàng của họ khi tương tác với những sản phẩm hoặc dịch vụ.
Chấm điểm ở mức độ chi tiết
Phân tích cảm xúc ở cấp độ chi tiết chính là việc phân loại ý định trong văn bản thành nhiều cấp độ cảm xúc. Thông thường, phương pháp này liên quan đến việc đánh giá cảm xúc người dùng trên thang điểm từ 0 đến 100, với mỗi phân đoạn tương đương đại diện cho rất tích cực, tích cực, trung lập, tiêu cực và rất tiêu cực. Nhiều cửa hàng thương mại điện tử sử dụng hệ thống đánh giá 5 sao làm phương pháp chấm điểm ở mức độ chi tiết để đánh giá trải nghiệm mua hàng.
Dựa trên khía cạnh
Phân tích dựa trên khía cạnh tập trung vào các khía cạnh cụ thể của một sản phẩm hoặc dịch vụ. Ví dụ: các nhà sản xuất máy tính xách tay khảo sát khách hàng về trải nghiệm với âm thanh, đồ họa, bàn phím và bàn di chuột. Họ sử dụng các công cụ phân tích cảm xúc để kết nối ý định của khách hàng với các từ khóa liên quan đến phần cứng.
Dựa trên ý định
Phân tích dựa trên ý định giúp bạn thấu hiểu cảm xúc của khách hàng khi tiến hành nghiên cứu thị trường. Các nhà tiếp thị áp dụng khai thác ý kiến để nắm được vị thế của một nhóm khách hàng cụ thể trong chu kỳ mua sắm. Họ triển khai các chiến dịch tập trung vào khách hàng quan tâm đến việc mua sắm sau khi chọn các từ như giảm giá, ưu đãi và đánh giá trong các cuộc hội thoại được theo dõi.
Phát hiện cảm xúc
Phát hiện cảm xúc liên quan đến việc phân tích trạng thái tâm lý của một người khi người đó đang viết văn bản. Phát hiện cảm xúc là một nhánh phức tạp hơn thuộc phân tích cảm xúc, do nó đào sâu hơn thay vì chỉ đơn thuần sắp xếp thành các danh mục. Trong phương pháp này, các mô hình phân tích cảm xúc cố gắng diễn giải nhiều loại cảm xúc khác nhau, chẳng hạn như vui vẻ, giận dữ, buồn bã và hối tiếc, thông qua từ ngữ do người đó lựa chọn.
Phân tích cảm xúc có những thách thức nào?
Mặc dù công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã có nhiều tiến bộ, tuy nhiên để máy móc hiểu được ngôn ngữ của con người thì vẫn là một thách thức. Máy móc có thể diễn giải sai sắc thái ẩn sâu trong hoạt động giao tiếp của con người, chẳng hạn như những sắc thái được đưa ra dưới đây.
Châm biếm
Để một máy tính có thể phân tích cảm xúc trong những câu có tính châm biếm là điều cực kỳ khó. Hãy xem xét câu sau: Phải, tuyệt. Tôi phải mất ba tuần để nhận được đơn hàng của mình. Nếu máy tính phân tích câu trên không hoàn toàn hiểu được bối cảnh, máy tính đó sẽ liệt câu trên vào phần trải nghiệm tích cực dựa trên từ tuyệt.
Phủ định
Phủ định là việc sử dụng các từ tiêu cực để truyền tải ý nghĩa đảo ngược trong câu. Ví dụ: tôi sẽ không nói rằng gói đăng ký này đắt đỏ đâu. Các thuật toán phân tích cảm xúc có thể gặp khó khăn khi diễn giải những câu như vậy một cách chính xác, đặc biệt khi trong hai câu đều mang tính phủ định, chẳng hạn như Tôi cứ nghĩ gói đăng ký này rẻ. Hóa ra không phải vậy.
Đa cực
Tính đa cực xuất hiện khi một câu có nhiều hơn một cảm xúc. Ví dụ: một đánh giá sản phẩm có nội dung tôi hài lòng với thiết kế chắc chắn nhưng không ấn tượng về màu sắc. Phần mềm sẽ gặp khó khăn khi diễn giải cảm xúc ẩn dưới. Bạn sẽ cần sử dụng phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh để trích xuất từng thực thể và cảm xúc tương ứng với thực thể đó.
Phân tích ngữ nghĩa là gì?
Phân tích ngữ nghĩa là một thuật ngữ khoa học máy tính mô tả khả năng nắm được ý nghĩa của các từ có trong thông tin dạng văn bản. Phân tích ngữ nghĩa sử dụng máy học (ML) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu mối quan hệ giữa các từ và ngữ pháp đúng trong câu.
Phân tích cảm xúc so với phân tích ngữ nghĩa
Giải pháp phân tích cảm xúc phân loại văn bản bằng cách hiểu cảm xúc ẩn dưới. Giải pháp này hoạt động bằng cách đào tạo thuật toán ML với các tập dữ liệu cụ thể hoặc thiết lập bộ từ điển dựa trên quy tắc. Trong khi đó, phân tích ngữ nghĩa hiểu và hoạt động với nhiều thông tin rộng lớn và đa dạng hơn. Có thể tích hợp cả hai công nghệ ngôn ngữ này để giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của mình.
AWS hỗ trợ như thế nào với phân tích cảm xúc?
Amazon Comprehend là một giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp doanh nghiệp trích xuất và xác định thông tin chuyên sâu có ý nghĩa từ các tài liệu văn bản. Dịch vụ này sử dụng công nghệ máy học (ML) để phân tích cảm xúc bằng cách trích xuất văn bản tự động. Các công ty đào tạo Amazon Comprehend với tài liệu dành riêng cho ngành để tạo ra kết quả có độ chính xác cao.
- API phân tích cảm xúc của Amazon Comprehend cho các nhà phát triển biết liệu một đoạn văn bản mang tính tích cực, tiêu cực, trung lập hay hỗn hợp.
- Amazon Comprehend nhắm cảm xúc cho phép các doanh nghiệp thu hẹp quá trình phân tích cảm xúc đối với những phần cụ thể của sản phẩm hoặc dịch vụ.
- Amazon Comprehend hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, bao gồm tiếng Đức, tiếng Anh, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha và tiếng Pháp.
Bắt đầu sử dụng dịch vụ phân tích cảm xúc bằng cách tạo tài khoản AWS ngay hôm nay.
Các bước tiếp theo để sử dụng công nghệ Phân tích cảm xúc
Bắt đầu xây dựng với AWS trên Bảng điều khiển quản lý AWS.