Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?
L'analyse des sentiments est le processus qui consiste à analyser un texte numérique pour déterminer si le ton émotionnel du message est positif, négatif ou neutre. Aujourd'hui, les entreprises disposent d'importants volumes de données textuelles telles que des e-mails, des transcriptions des conversations avec le support client, des commentaires sur les réseaux sociaux et des avis. Les outils d'analyse des sentiments peuvent analyser ce texte pour déterminer automatiquement l'attitude de l'auteur à l'égard d'un sujet. Les entreprises utilisent les informations issues de l'analyse des sentiments pour améliorer le service client et renforcer la réputation de leur marque.
Pourquoi l'analyse des sentiments est-elle importante ?
L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'exploration d'opinion, est un outil important d'informatique décisionnelle qui aide les entreprises à améliorer leurs produits et leurs services. Nous présentons ci-dessous certains avantages de l'analyse des sentiments.
Fournir des informations objectives
Les entreprises peuvent éviter les préjugés personnels associés aux évaluateurs humains en utilisant des outils d'analyse des sentiments basés sur l'intelligence artificielle (IA). Par conséquent, les entreprises obtiennent des résultats cohérents et objectifs lorsqu'elles analysent les opinions des clients.
Prenons par exemple la phrase suivante :
Je suis étonné par la rapidité du processeur, mais déçu qu'il chauffe rapidement.
Les spécialistes du marketing peuvent rejeter la partie décourageante de l'évaluation et être positivement biaisés en faveur des performances du processeur. Cependant, des outils d'analyse des sentiments précis trient et classent le texte pour capter les émotions de manière objective.
Développer de meilleurs produits et services
Un système d'analyse des sentiments aide les entreprises à améliorer leurs produits et services sur la base des commentaires authentiques et spécifiques des clients. Les technologies d'IA identifient des objets ou des situations réalistes (appelés entités) que les clients associent à un sentiment négatif. À partir de l'exemple ci-dessus, les ingénieurs de produits se concentrent sur l'amélioration de la capacité de gestion thermique du processeur, car le logiciel d'analyse de texte a associé déçu (négatif) à processeur (entité) et chauffe (entité).
Analyser à grande échelle
Les entreprises exploitent constamment des informations provenant d'une grande quantité de données non structurées, comme les e-mails, les transcriptions de chatbots, les enquêtes, les dossiers de gestion de la relation client et les commentaires sur les produits. Les outils d'analyse des sentiments basés sur le cloud permettent aux entreprises de mettre à l'échelle le processus de découverte des émotions des clients dans les données textuelles à un coût abordable.
Résultats en temps réel
Les entreprises doivent réagir rapidement aux crises potentielles ou aux tendances du marché dans le contexte actuel en rapide évolution. Les spécialistes du marketing s'appuient sur un logiciel d'analyse des sentiments pour savoir en temps réel ce que les clients pensent de la marque, des produits et des services de l'entreprise, mais aussi pour prendre des mesures immédiates en fonction de leurs conclusions. Ils peuvent configurer le logiciel pour envoyer des alertes lorsque des sentiments négatifs sont détectés pour des mots clés spécifiques.
Quels sont les cas d'utilisation de l'analyse des sentiments ?
Les entreprises utilisent l'analyse des sentiments pour obtenir des renseignements et élaborer des plans exploitables dans différents domaines.
Améliorer le service client
Les équipes du support client utilisent des outils d'analyse des sentiments pour personnaliser les réponses en fonction de l'humeur de la conversation. Les questions urgentes sont détectées par des chatbots basés sur l'intelligence artificielle (IA) dotés d'une capacité d'analyse des sentiments, puis transmises au personnel d'assistance.
Surveillance de la marque
Les organisations surveillent en permanence les mentions et les discussions autour de leurs marques sur les réseaux sociaux, les forums, les blogs, les articles de presse et d'autres espaces numériques. Les technologies d'analyse des sentiments permettent à l'équipe de relations publiques d'être au courant des histoires en cours. L'équipe peut évaluer l'humeur sous-jacente pour traiter les réclamations ou tirer parti des tendances positives.
Étude de marché
Un système d'analyse des sentiments aide les entreprises à améliorer leurs offres de produits en découvrant ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Les spécialistes du marketing peuvent analyser les commentaires sur les sites d'avis en ligne, les réponses aux enquêtes et les publications sur les réseaux sociaux pour mieux comprendre les fonctionnalités spécifiques des produits. Ils transmettent les résultats aux ingénieurs produits qui innovent en conséquence.
Suivre la performance des campagnes
Les spécialistes du marketing utilisent des outils d'analyse des sentiments pour s'assurer que leur campagne publicitaire génère la réponse attendue. Ils suivent les conversations sur les réseaux sociaux et s'assurent que le sentiment général est encourageant. Si le sentiment net ne répond pas aux attentes, les spécialistes du marketing modifient la campagne sur la base de l'analytique de données en temps réel.
Comment fonctionne l'analyse des sentiments ?
L'analyse des sentiments est une application des technologies de traitement du langage naturel (NLP) qui entraînent les logiciels informatiques à comprendre le texte d'une manière similaire à celle des humains. L'analyse passe généralement par plusieurs étapes avant d'adresser le résultat final.
Prétraitement
Au cours de la phase de prétraitement, l'analyse des sentiments identifie les mots clés pour mettre en évidence le message principal du texte.
- La création de jeton divise une phrase en plusieurs éléments ou jetons.
- La lemmatisation convertit les mots en leur forme racine. Par exemple, la forme racine de suis est être.
- La suppression des mots vides filtre les mots qui n'ajoutent pas de valeur significative à la phrase. Par exemple, avec, pour, chez et de sont des mots vides.
Analyse des mots clés
Les technologies de NLP analysent plus en profondeur les mots clés extraits et leur attribuent un score de sentiment. Un score de sentiment est une échelle de mesure qui indique l'élément émotionnel dans le système d'analyse des sentiments. Il fournit une perception relative de l'émotion exprimée dans le texte à des fins d'analyse. Par exemple, les chercheurs utilisent 10 pour représenter la satisfaction et 0 pour la déception lorsqu'ils analysent les avis des clients.
Quelles sont les approches de l'analyse des sentiments ?
Il existe trois approches principales utilisées par les logiciels d'analyse des sentiments.
Basée sur des règles
L'approche basée sur des règles identifie, classe et note des mots clés spécifiques sur la base de lexiques prédéterminés. Les lexiques sont des compilations de mots représentant l'intention, l'émotion et l'humeur de l'écrivain. Les spécialistes du marketing attribuent des scores de sentiment à des lexiques positifs et négatifs pour refléter le poids émotionnel des différentes expressions. Pour déterminer si une phrase est positive, négative ou neutre, le logiciel recherche les mots répertoriés dans le lexique et résume le score de sentiment. Le score final est comparé aux limites des sentiments pour déterminer le comportement émotionnel global.
Exemple d'analyse basée sur des règles
Considérez un système avec des mots comme heureux, abordable et rapide dans le lexique positif et des mots comme pauvre, cher et difficile dans le lexique négatif. Les spécialistes du marketing déterminent des scores de mots positifs de 5 à 10 et des scores de mots négatifs de -1 à -10. Des règles spéciales sont établies pour identifier les doubles négatifs, tels que pas mal, comme un sentiment positif. Les spécialistes du marketing décident qu'un score de sentiment global supérieur à 3 est positif, tandis que - 3 à 3 est considéré comme un sentiment mitigé.
Avantages et inconvénients
Un système d'analyse des sentiments basé sur des règles est simple à mettre en place, mais difficile à mettre à l'échelle. Par exemple, vous devrez continuer à développer les lexiques lorsque vous découvrirez de nouveaux mots clés pour transmettre l'intention dans la saisie de texte. De plus, cette approche peut ne pas être précise lors du traitement de phrases influencées par différentes cultures.
EXPÉRIENCE
Cette approche utilise des techniques de machine learning (ML) et des algorithmes de classification des sentiments, tels que les réseaux neuronaux et le deep learning, pour enseigner aux logiciels informatiques l'identification des sentiments émotionnels à partir du texte. Ce processus implique la création d'un modèle d'analyse des sentiments et son entraînement répété sur des données connues afin qu'il puisse deviner le sentiment dans des données inconnues avec une grande précision.
Entraînement
Au cours de la formation, les scientifiques des données utilisent des jeux de données d'analyse des sentiments qui contiennent un grand nombre d'exemples. Le logiciel de ML utilise les jeux de données comme entrée et s'entraîne lui-même pour atteindre la conclusion prédéterminée. En s'entraînant avec un grand nombre d'exemples divers, le logiciel différencie et détermine la manière dont les différentes dispositions de mots affectent le score de sentiment final.
Avantages et inconvénients
L'analyse des sentiments du ML est avantageuse, car elle traite avec précision un large éventail d'informations textuelles. Tant que le logiciel suit une formation avec suffisamment d'exemples, l'analyse des sentiments du ML peut prédire avec précision le ton émotionnel des messages. Cependant, un modèle de ML entraîné est propre à un domaine d'activité. Cela signifie que les logiciels d'analyse des sentiments entraînés avec des données marketing ne peuvent pas être utilisés pour la surveillance des réseaux sociaux sans nouvel entraînement.
Hybride
L'analyse des sentiments hybride combine à la fois le ML et les systèmes basés sur des règles. Il utilise les fonctionnalités des deux méthodes pour optimiser la rapidité et la précision lors de la dérivation de l'intention contextuelle dans le texte. Cependant, il faut du temps et des efforts techniques pour réunir les deux systèmes différents.
Quels sont les différents types d'analyse des sentiments ?
Les entreprises utilisent différents types d'analyse des sentiments pour comprendre ce que ressentent leurs clients lorsqu'ils interagissent avec des produits ou des services.
Évaluation précise
L'analyse fine des sentiments fait référence à la catégorisation de l'intention du texte en plusieurs niveaux d'émotion. Généralement, la méthode consiste à évaluer le sentiment des utilisateurs sur une échelle de 0 à 100, chaque segment égal représentant un sentiment très positif, positif, neutre, négatif et très négatif. Les boutiques de commerce électronique utilisent un système à 5 étoiles comme méthode de notation précise pour évaluer l'expérience d'achat.
Basé sur l'aspect
L'analyse basée sur l'aspect se concentre sur des aspects particuliers d'un produit ou d'un service. Par exemple, les fabricants d'ordinateurs portables interrogent les clients sur leur expérience en matière de son, de graphismes, de clavier et de pavé tactile. Ils utilisent des outils d'analyse des sentiments pour relier les intentions des clients à des mots clés liés au matériel.
Basé sur l'intention
L'analyse basée sur l'intention permet de comprendre le sentiment des clients lors des études de marché. Les spécialistes du marketing utilisent l'exploration d'opinion pour comprendre la position d'un groupe spécifique de clients dans le cycle d'achat. Ils mènent des campagnes ciblées sur les clients intéressés par l'achat après avoir relevé des mots tels que remises, offres et avis dans des conversations surveillées.
Détection des émotions
La détection des émotions consiste à analyser l'état psychologique d'une personne lorsqu'elle écrit le texte. La détection des émotions est une discipline plus complexe de l'analyse des sentiments, car elle va au-delà du simple tri en catégories. Dans cette approche, les modèles d'analyse des sentiments tentent d'interpréter diverses émotions, telles que la joie, la colère, la tristesse et le regret, à travers le choix des mots de la personne.
Quelles sont les difficultés de l'analyse des sentiments ?
Malgré les progrès des technologies de traitement du langage naturel (NLP), la compréhension du langage humain est compliquée pour les machines. Elles peuvent mal interpréter les nuances plus fines de la communication humaine, telles que les suivantes.
Sarcasme
Il est extrêmement difficile pour un ordinateur d'analyser les sentiments dans des phrases qui contiennent du sarcasme. Réfléchissez à la phrase suivante : Oui, super. Il a fallu trois semaines pour que ma commande arrive. À moins que l'ordinateur n'analyse la phrase avec une compréhension complète du scénario, il qualifiera l'expérience de positive sur la base du mot super.
Négation
La négation est l'utilisation de mots négatifs pour exprimer un renversement de sens dans la phrase. Par exemple, je ne dirais pas que l'abonnement était cher. Les algorithmes d'analyse des sentiments peuvent avoir du mal à interpréter correctement ces phrases, en particulier si la négation se produit sur deux phrases, par exemple, Je pensais que l'abonnement était bon marché. Il ne l'était pas.
Multipolarité
La multipolarité se produit lorsqu'une phrase contient plusieurs sentiments. Par exemple, si l'on prend l'avis suivant, Je suis satisfait de la solidité de la construction, mais pas vraiment de la couleur. Il devient difficile pour le logiciel d'interpréter le sentiment sous-jacent. Vous devrez utiliser l'analyse des sentiments basée sur les aspects pour extraire chaque entité et l'émotion correspondante.
Qu'est-ce que l'analyse sémantique ?
L'analyse sémantique est un terme informatique qui permet de comprendre le sens des mots dans les informations textuelles. Il utilise le machine learning (ML) et le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre la relation entre les mots et l'exactitude grammaticale des phrases.
Comparaison entre l'analyse des sentiments et l'analyse sémantique
Une solution d'analyse des sentiments classe le texte en fonction de la compréhension de l'émotion sous-jacente. Il fonctionne en entraînant l'algorithme de ML avec des jeux de données spécifiques ou en définissant des lexiques basés sur des règles. Pendant ce temps, une analyse sémantique comprend et travaille avec des informations plus complètes et plus diverses. Les deux technologies linguistiques peuvent être intégrées pour aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients.
Comment AWS contribue-t-il à l'analyse des sentiments ?
Amazon Comprehend est une solution de traitement du langage naturel (NLP) qui aide les entreprises à extraire et à identifier des informations pertinentes à partir de documents texte. Elle utilise les technologies de machine learning (ML) pour effectuer une analyse des sentiments avec extraction automatique de texte. Les entreprises entraînent Amazon Comprehend à l'aide de documents spécifiques au secteur afin de produire des résultats très précis.
- L'API d'analyse de sentiments Amazon Comprehend indique aux développeurs si un texte est positif, négatif, neutre ou mitigé.
- Le sentiment ciblé Amazon Comprehend permet aux entreprises de restreindre l'analyse des sentiments à des parties spécifiques de produits ou de services.
- Amazon Comprehend prend en charge plusieurs langues, dont l'allemand, l'anglais, l'espagnol, l'italien, le portugais et le français.
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