Internet on avannut ovet ihmisille, jotka voivat ilmaista vapaasti mielipiteitään, näkemyksiään ja ehdotuksiaan melkein mistä tahansa maailmassa. sosiaalinen media, verkkosivustot ja blogit. Mielipiteidensä ilmaisemisen lisäksi ihmiset (asiakkaat) vaikuttavat myös muiden ostopäätöksiin. Mieliala, olipa se negatiivinen tai positiivinen, on kriittinen kaikille yrityksille tai tuotemerkeille, jotka ovat huolissaan tuotteidensa tai palveluidensa myynnistä.
Auttaa yrityksiä louhimaan kommentit yrityskäyttöön Luonnollinen kielen käsittely. Joka neljäs yritys aikoo ottaa NLP-teknologian käyttöön seuraavan vuoden aikana liiketoimintapäätösten tekemiseksi. Sentimenttianalyysin avulla NLP auttaa yrityksiä saamaan tulkittavia oivalluksia raaka- ja strukturoimattomista tiedoista.
Mielipidelouhinta tai tunteiden analyysi on NLP-tekniikka, jota käytetään tarkan tunteen tunnistamiseen - positiivinen, negatiivinen tai neutraali – liittyy kommentteihin ja palautteeseen. NLP:n avulla kommenteissa olevia avainsanoja analysoidaan avainsanan sisältämien positiivisten tai negatiivisten sanojen määrittämiseksi.
Tunteet pisteytetään skaalausjärjestelmällä, joka antaa tunnepisteet tunteille tekstissä (määrittää tekstin positiiviseksi tai negatiiviseksi).
Mitä on monikielinen tunneanalyysi?
Kuten nimestä voi päätellä, monikielinen tunneanalyysi on tekniikka, jolla tehdään mielipiteitä useammalle kuin yhdelle kielelle. Se ei kuitenkaan ole niin yksinkertaista. Kulttuurimme, kielemme ja kokemuksemme vaikuttavat suuresti ostokäyttäytymiseemme ja tunteisiimme. Ilman hyvää ymmärrystä käyttäjän kielestä, kontekstista ja kulttuurista on mahdotonta ymmärtää tarkasti käyttäjän aikomuksia, tunteita ja tulkintoja.
Vaikka automaatio on vastaus moniin nykyajan ongelmiimme, konekäännös ohjelmisto ei pysty poimimaan kielen vivahteita, puhekieltä, hienouksia ja kulttuurisia viittauksia kommenteissa ja Tuotearvioita se on kääntämässä. ML-työkalu saattaa antaa sinulle käännöksen, mutta se ei välttämättä ole hyödyllinen. Tästä syystä tarvitaan monikielistä mielipideanalyysiä.
Miksi monikielistä tunneanalyysiä tarvitaan?
Useimmat yritykset käyttävät englantia viestintävälineenä, mutta useimmat kuluttajat maailmanlaajuisesti eivät käytä sitä.
Ethnologuen mukaan noin 13 prosenttia maailman väestöstä puhuu englantia. Lisäksi British Council toteaa, että noin 25 % maailman väestöstä ymmärtää kunnollisesti englantia. Jos näitä lukuja on uskoa, niin suuri osa kuluttajista on vuorovaikutuksessa keskenään ja yritysten kanssa muulla kielellä kuin englanniksi.
Jos yritysten päätavoitteena on pitää asiakaskuntansa ennallaan ja houkutella uusia asiakkaita, sen on ymmärrettävä läheisesti asiakkaidensa mielipiteet äidinkieli. Jokaisen kommentin manuaalinen tarkistaminen tai kääntäminen englanniksi on työläs prosessi, joka ei tuota tehokkaita tuloksia.
Kestävä ratkaisu on kehittää monikielisyyttä tunneanalyysijärjestelmät jotka havaitsevat ja analysoivat asiakkaiden mielipiteitä, tunteita ja ehdotuksia sosiaalisessa mediassa, foorumeilla, kyselyissä ja muissa.
Monikielisen tunneanalyysin vaiheet
Tunneanalyysi, riippumatta siitä onko yhdellä kielellä vai useita kieliä, on prosessi, joka edellyttää koneoppimismallien soveltamista, luonnollisen kielen käsittelyä ja data-analyysitekniikoita monikielinen mielipidepisteytys tiedoista.
Monikielisen tunneanalyysin vaiheet ovat
Vaihe 1: Tietojen kerääminen
Tietojen kerääminen on ensimmäinen askel tunneanalyysin soveltamisessa. Luodaksesi monikielisen tunneanalyysimalli, on tärkeää hankkia tietoja useilla kielillä. Kaikki riippuu kerättyjen, merkittyjen ja merkittyjen tietojen laadusta. Voit kerätä tietoja sovellusliittymistä, avoimen lähdekoodin tietovarastoista ja julkaisijoista.
Vaihe 2: Esikäsittely
Kerätyt verkkotiedot tulee puhdistaa ja niistä kerätä tietoa. Tekstin osat, joilla ei ole erityistä merkitystä, kuten "on" ja enemmän, tulisi poistaa. Lisäksi teksti tulee ryhmitellä sanaryhmiin, jotka luokitellaan välittämään positiivinen tai negatiivinen merkitys.
Luokituksen laadun parantamiseksi sisältö tulee puhdistaa kohinasta, kuten HTML-tageista, mainoksista ja skripteistä. Ihmisten käyttämä kieli, sanasto ja kielioppi vaihtelevat sosiaalisen verkoston mukaan. On tärkeää normalisoida tällainen sisältö ja valmistella se esikäsittelyä varten.
Toinen kriittinen vaihe esikäsittelyssä on luonnollisen kielen prosessoinnin käyttö lauseiden jakamiseen, lopetussanojen poistamiseen, puheen osien merkitsemiseen, sanojen muuntamiseen juurimuotoonsa ja sanojen symboleiksi ja tekstiksi muuttamiseksi.
Vaihe 3: Mallin valinta
Sääntöihin perustuva malli: Yksinkertaisin menetelmä monikieliseen semanttiseen analyysiin on sääntöpohjainen. Sääntöpohjainen algoritmi suorittaa analyysin asiantuntijoiden ohjelmoimien ennalta määrättyjen sääntöjen perusteella.
Sääntö voi määrittää sanoja tai lauseita, jotka ovat positiivisia tai negatiivisia. Jos otat esimerkiksi tuote- tai palveluarvostelun, se voi sisältää positiivisia tai negatiivisia sanoja, kuten "hyvä", "hidas", "odota" ja "hyödyllinen". Tämä menetelmä helpottaa sanojen luokittelua, mutta se voi luokitella väärin monimutkaiset tai harvemmin esiintyvät sanat.
Automaattinen malli: Automaattinen malli suorittaa monikielisen tunneanalyysin ilman ihmismoderaattoreiden osallistumista. Vaikka koneoppimismalli on rakennettu ihmisen ponnisteluilla, se voi toimia automaattisesti ja tuottaa tarkkoja tuloksia, kun se on kehitetty.
Testitiedot analysoidaan, ja jokainen kommentti merkitään manuaalisesti positiiviseksi tai negatiiviseksi. ML-malli oppii sitten testitiedoista vertaamalla uutta tekstiä olemassa oleviin kommentteihin ja luokittelemalla ne.
Vaihe 4: Analyysi ja arviointi
Sääntöihin perustuvia ja koneoppimismalleja voidaan parantaa ja parantaa ajan ja kokemuksen myötä. Harvemmin käytettyjen sanojen tai monikielisten tunteiden reaaliaikaisten tulosten sanastoa voidaan päivittää nopeampaa ja tarkempaa luokittelua varten.
Kääntämisen haaste
Eikö käännös riitä? Itseasiassa ei!
Kääntäminen tarkoittaa tekstin tai tekstiryhmien siirtämistä yhdestä kielestä ja vastaavan löytämistä toisesta kielestä. Kääntäminen ei kuitenkaan ole yksinkertaista eikä tehokasta.
Tämä johtuu siitä, että ihmiset käyttävät kieltä paitsi kommunikoimaan tarpeistaan myös ilmaisemaan tunteitaan. Lisäksi eri kielten, kuten englannin, hindin, mandariinikiinan ja thain, välillä on suuria eroja. Lisää tähän kirjalliseen sekoitukseen tunteiden, slängin, idiomien, sarkasmin ja emojien käyttö. Tekstistä ei ole mahdollista saada tarkkaa käännöstä.
Jotkut tärkeimmistä haasteista konekäännös olemme
- subjektiivisuus
- Tausta
- Slangi ja idioomit
- sarkasmi
- Vertailut
- puolueettomuus
- Emojit ja moderni sanojen käyttö.
Yritykset eivät pysty ymmärtämään asiakkaiden tarpeita ja mielipiteitä, jos ne eivät ymmärrä tarkasti tuotteidensa, hintojensa, palveluidensa, ominaisuuksiensa ja laatunsa koskevien arvostelujen, kommenttien ja viestinnän tarkoitusta.
Monikielinen tunneanalyysi on haastava prosessi. Jokaisella kielellä on ainutlaatuinen sanasto, syntaksi, morfologia ja fonologia. Lisää tähän kulttuuri, slangi, ilmaistuja tunteita, sarkasmia ja tonaalisuutta, ja sinulla on itsellesi haastava pulma, joka tarvitsee tehokkaan tekoälyllä toimivan ML-ratkaisun.
Kattava monikielinen tietojoukko tarvitaan vankan monikielisen kielen kehittämiseen mielipiteen analyysityökalut jotka voivat käsitellä arvosteluja ja tarjota tehokkaita oivalluksia yrityksille. Shaip on markkinajohtaja toimialakohtaisesti räätälöityjen, merkittyjen ja huomautuksilla varustettujen tietojoukkojen tarjoajana useilla kielillä, jotka auttavat kehittämään tehokkaita ja tarkkoja tietoja. monikieliset tunneanalyysiratkaisut.
