Verdienen Sie Geld mit Ihren Tech-Blogs, Gadgets und Tipps

Mitä on tunneanalyysi?

Huomautus: Seuraava artikkeli auttaa sinua: Mikä on tunneanalyysi?

Tekoälyn kehittymisen ja sen leviämisen myötä eri aloille todistamme tekoälyn elinten tarjontaa jokapäiväisessä elämässä. Yksi tekoälyn tehtävistä tekstin louhinnassa on analysoida tunteita tekoälyn avulla.

Mitä on tunneanalyysi tekoälyllä?

Otetaan esimerkkinä asiakaspalaute: Tunneanalyysi (eräänlainen tekstianalyysi) mittaa asiakkaan asennetta palvelun tai tuotteen näkökohtiin. Tunneanalyysiin kuuluu yleensä tekstin vastaanottaminen, oli se sitten lause, kommentti tai täydellinen dokumentti. Lopuksi tälle tekstille annetaan tulosluokitus, joka osoittaa, kuinka positiivinen tai negatiivinen tämä näkemys on.

Harkitse positiivista tai negatiivista palautetta, esimerkiksi:

  • Positiivista palautetta: Se oli upea kahvila. Henkilökunta oli erittäin ystävällistä ja kahvi maistui hyvältä!
  • Negatiivinen palaute: En voi suositella tätä kahvilaa kenellekään. Heidän kahvinsa ovat kauheita ja kalliita!

Miksi meidän täytyy analysoida tunteita tekoälyllä?

Nykyisessä ympäristössä, jossa kärsimme datan ylikuormituksesta (vaikka se ei tarkoita parempaa tai syvempää oivallusta), yrityksillä voi olla käytössään vuori asiakaspalautetta. Ihmisten on kuitenkin mahdotonta analysoida tätä palautemäärää Manuaalisesti ilman virheitä tai harhoja. Liian usein yritykset, joilla on parhaat aikeet ja asenteet, huomaavat, että tuotteistaan ​​ei ole palautetta. Tiedät, että tarvitset asiakkaiden näkemyksiä tehdäksesi parempia päätöksiä siitä, minne mennä, ja tietysti tiedät, että joskus sinulta puuttuu nämä näkemykset. Et kuitenkaan tiedä, miten siihen pääsee käsiksi.

Tekoälyn käyttäminen tunteiden analysointiin antaa sinulle vastaukset tärkeimpiin kysymyksiin. Koska voit automatisoida tunneanalyysin, voit tehdä päätöksiä suurten tietomäärien perusteella yksinkertaisen intuition sijaan, mikä ei aina pidä paikkaansa.

Suuria tietomääriä on mahdotonta analysoida ilman virheitä.

Kuvittele tämä skenaario: Omistat pienen laivayhtiön ja saat noin 20 vastausta sähköpostikyselyihisi kuukaudessa. Voit (ja sinun pitäisi) lukea nämä kohdat itse ja tehdä analyysisi käsin. Kuvittele nyt saavasi 30 000 vastausta kuukaudessa. Se on yli tuhat vastausta joka päivä! Tämän tekeminen osana yrityksen omistajan päivittäistä rutiinia on mahdotonta.

Lue: Esittelemme erilaisia ​​koneoppimismenetelmiä!

Lisäksi on olemassa puolueellisuusongelma. Meillä kaikilla on päiviä, jolloin jokin menee pieleen ja olemme huonolla tuulella jo ennen kuin pääsemme toimistoon. Riskinä on, että tulkitset viestejä ja kaikenlaista viestintää negatiivisesti. Sinulla voi myös olla oma henkilökohtainen ja ennakkoluuloinen mielipiteesi tästä aiheesta. Tämä voi vaikuttaa siihen, miten tulkitset analysoitavaa tekstiä. Sinun tulee myös tiivistää palaute muutamaan toimintakelpoiseen näkökulmaan, jotta se on järkevää yrityksesi kannalta. Lopuksi näkymät on käännettävä edustavalla tavalla, jotta ne ovat helposti ymmärrettäviä. The

Siksi tunneanalyysi on tärkeää, koska yritykset haluavat, että heidän brändiään nähdään positiivisesti tai ainakin positiivisemmin kuin kilpailijoiden brändejä.

Mihin tekoälyanalyysistä on hyötyä?

Tunneanalyysin soveltaminen tekoälyllä on nopean yleiskuvan saaminen suurista tekstidatamääristä. Tekoälyn tunteiden analysoinnilla on asiakaspalautteen analysoinnin lisäksi kaksi muuta mahdollista käyttöä:

Esimerkki tästä ovat pörssiyhtiöt, jotka luovat osto- tai myyntimahdollisuuksia Internetistä saamiensa uutisten perusteella. Täällä tunneanalyysialgoritmit voivat tunnistaa yrityksiä, jotka osoittavat positiivisia tunteita niistä uutisartikkeleissa. Siksi näiden uutisten tietäminen voi olla valtava taloudellinen mahdollisuus, koska se voi motivoida ihmisiä ostamaan lisää yrityksen osakkeita. Pääsy tämäntyyppisiin tietoihin antaa kauppiaille mahdollisuuden tehdä osakkeita koskevia päätöksiä ennen kuin markkinat reagoivat.

Seuraavassa on esimerkki siitä, kuinka uutinen voi vaikuttaa yrityksen osakekurssiin: Uutisissa ilmaistut tunteet saavat osakekaupankäyntialgoritmin ostamaan osakkeita ennen hinnan nousua.

Toinen tunneanalyysin sovellus on tunteiden seuranta ja mittaaminen sosiaalisessa mediassa. Brexit-ilmoituksen aikana sosiaalisen median tunneanalyysityökalu ennusti, että ne, jotka äänestäisivät Britannian EU-jäsenyyden puolesta, todennäköisesti tekisivät niin, aivan kuten he tekivät kuusi tuntia sitten. Lopullisten tulosten julkistaminen on vähemmistössä. (Kuva DMNews )

Paranna asiakaskokemusta

Tunneanalyysin avulla voidaan tutkia asiakkaiden suusta suuhun perustuvaa palautetta ja osoittaa, että taustalla olevat tunteet ovat erittäin negatiivisia. Samoin voimme tutkia positiivista asiakaspalautetta ymmärtääksemme, miksi asiakkaat olivat tyytyväisiä tuotteeseen tai palveluun. Kun asiakkaiden mielipiteet on otettu huomioon ja heille kerrottu positiivisista ja negatiivisista kohdista, voidaan tehdä parempia päätöksiä tuotteen tai palvelun mainostamisesta.

Lue Koneoppimisen ja tekoälyn sovellukset YouTubesta.

Kun tunneanalyysiä voidaan käyttää tekoälyn ja subjektianalyysin kanssa, voimme rajata tietoa ymmärtääksemme tarkalleen, mitkä ovat positiivisten tai negatiivisten tunteiden teemat.

Kaksi perusmenetelmää tunteiden analysointiin tekoälyllä

  1. Sääntöihin perustuva tunneanalyysi

Ensimmäinen tekniikka on sääntöpohjainen ja käyttää sanakirjaa nimeltä “emotion” tunnistamaan lauseen tunteet. Emotionaaliset luokitukset on yleensä yhdistettävä lisäsääntöihin, jotta vähennetään negatiivista, sarkasmia tai vastaavia lauseita sisältävien lauseiden arvioita. Esimerkki löytyy alla olevasta taulukosta.

Tunne Sana

0,5 hyvä

0,8 hienoa

0,8 kauheaa

0.1 OK

Positiivinen merkki tarkoittaa positiivista arviota ja negatiivinen merkki negatiivista arviota.

2. Koneoppimiseen perustuva tunneanalyysi

Täällä opetamme koneoppimismallia tunteiden tunnistamiseen sanojen ja järjestyksen perusteella sekä tunneleimatun harjoitussarjan käyttämiseen. Tämä lähestymistapa riippuu suurelta osin algoritmin tyypistä ja koulutuksessa käytetyn tiedon laadusta.

Katsotaanpa uudelleen edellä mainittua osakekaupan esimerkkiä. Tarkastelemme otsikoita, rajaamme ne sen yrityksen riveihin, joista olemme kiinnostuneita (usein käyttämällä toista NLP-tekniikkaa nimeltä Named Entity Recognition), ja nollaamme sitten tekstin takana olevat tunteet. Me mittaamme.

Yksi tapa mukauttaa tämä lähestymistapa muihin ongelmiin on mitata tunteita muista ulottuvuuksista. Voit kiinnittää huomiota tiettyihin tunteisiin. Ajattele esimerkiksi, kuinka vihainen hän oli kirjoittaessaan tekstiä. Tai kuinka paljon pelkoa tekstissä välittyy?

Mitä etuja on tekoälyanalyysien käyttämisestä tunteiden kanssa?

Käytä tunneanalyysiä mitataksesi asiakkaiden mielipiteitä yrityksesi eri osa-alueista ilman, että sinun tarvitsee lukea tuhansia asiakasarvosteluja kerralla. Kun saat tuhansia vastauksia joka kuukausi, yksi henkilö ei voi lukea kaikkia vastauksia. Käyttämällä emotionaalista analytiikkaa ja automatisoimalla tämän prosessin voit helpommin perehtyä yrityksesi eri asiakaskohtaisiin alueisiin ja ymmärtää paremmin asiakkaiden tunteita näillä alueilla.

Tunneanalyysin haitat

Vaikka tunneanalyysi on hyödyllinen, se ei silti ole täydellinen vaihtoehto asiakasarvostelujen ja kyselyiden lukemiselle. Joskus kommentit sisältävät hienovaraisia, hienovaraisia ​​ja hyödyllisiä kohtia. Voidaan sanoa, että jos tunneanalyysi voi auttaa sinua päättämään tarkalleen, mitä ideoita haluat lukea, otat myös tekoälyltä piilotetut vivahteet huomioon. The

Miten tunneanalyysi toimii tekoälyn kanssa? The

Perinteinen tunteiden analysointimenetelmä on käyttää hakusanakirjoja sanojen arvosanan määrittämiseen ja laskea sitten näiden arvioiden keskiarvo tekstin tunnearvosanaksi. The

Luokitukseen käytetään sitten yksinkertaista mallinnuskonemallia. Tämä tehdään tunnistamalla joitain Ominaisuuksia tekstistä ja ennustamalla sitten tunniste. Esimerkki ominaisuuden luomisesta on jakaa teksti sanoiksi ja käyttää sitten näitä sanoja ja niiden taajuuksia tekstissä ominaisuutena. The

Käytä koneoppimista arvioidaksesi, miltä positiiviset tai negatiiviset sanat näyttävät

“Etiketti” mittaa kuinka positiiviset tai negatiiviset tunteet ovat. Kun ongelma on tunnistettu, mallin luomiseen käytetään matemaattisia optimointitekniikoita. Suurin ero koneoppimisen välillä on se, että se määrittää, kuinka positiivisia tai negatiivisia ne ovat, sen sijaan, että tarkistaisi sanatietojen tai attribuuttien tiedot. The

Perinteiset koneoppimistekniikat voivat tuottaa loogisia tuloksia, mutta niissä on myös ongelmia, kuten manuaalinen työ ominaisuuksia luotaessa. Heillä ei myöskään ole hyvää ratkaisua sanajärjestykseen. Nämä ongelmat johtuivat koneoppimistekniikoiden perheestä, joka tunnetaan nimellä “syväoppiminen”.

Erilaisia ​​syväoppimisen tekniikoita

Syväoppimistekniikat tunnetaan myös keinotekoisina hermoverkkoina. Nämä tekniikat ovat edistyneet luonnollisen kielen käsittelyssä viime vuosina. The

Viime vuosina useimmat NLP:hen liittyvät tapaukset ovat ottaneet käyttöön erityisen LSTM- tai Long-Short-Term Memory -mallin edistyneimpien tulosten saavuttamiseksi. LSTM-menetelmä lukee tekstin loogisesti ja tallentaa tapahtumiin liittyvää tietoa. The

LSTM:ssä jotkin solut hallitsevat tietoa ja tietoa, jota siellä ei ole. Tunneanalyysin alalla kieltäminen on erittäin tärkeää. Esimerkiksi ero “Hieno” ja “Ei hieno” välillä on merkittävä. Tunteiden ennustamiseen koulutettu LSTM oppii, että kieltäminen on tärkeää ja on hyvä ymmärtämään, mitkä sanat tulisi hylätä. LSTM voi oppia kieliopin sääntöjä lukemalla paljon tekstiä. The

Syväoppimisrakenteet kehittyvät edelleen innovaatioiden, kuten aistihermoston, OpenAI:n (järjestelmä, joka ei vaadi merkittyjä harjoitustietoja) kehittämä valvomaton järjestelmä. Google kehitti myös Transformerin ja viime aikoina “Pre-Trainingin” (Pre-training tarkoittaa mallin kouluttamista eri tehtävään).

ennen tarpeidesi hienosäätöä tietyllä tietojoukolla) lisätyn BERT-tekniikan avulla, jolloin saavutettiin myös poikkeuksellisia tuloksia.

Esimerkki tunneanalyysistä open.ai:sta

Kuinka käyttää emotionaalista analytiikkaa asiakaspalautteen arvioimiseen?

Mitä teet tunneanalyysituloksilla? Helpoin tapa on mitata tunteiden voimakkuus kussakin vastauksessasi ja käyttää keskiarvoa palvelusi tai tuotteesi kokonaistunteen mittaamiseen. Täältä voit tarkastella tietojen segmentointia ja verrata eri osioita. Jos yrityksesi esimerkiksi toimii eri paikoissa tai sillä on demografisia tietoja, voit käyttää niitä asiakkaiden segmentointiin.

Sisällysluettelo