Το Διαδίκτυο έχει ανοίξει τις πόρτες σε ανθρώπους που εκφράζουν ελεύθερα τις απόψεις, τις απόψεις και τις προτάσεις τους για σχεδόν οτιδήποτε στον κόσμο. social media, ιστότοπους και ιστολόγια. Εκτός από το να εκφράζουν τις απόψεις τους, οι άνθρωποι (πελάτες) επηρεάζουν επίσης τις αγοραστικές αποφάσεις των άλλων. Το συναίσθημα, είτε αρνητικό είτε θετικό, είναι κρίσιμο για κάθε επιχείρηση ή επωνυμία που ενδιαφέρεται για τις πωλήσεις των προϊόντων ή των υπηρεσιών της.
Βοηθώντας τις επιχειρήσεις να εξορύξουν τα σχόλια για επαγγελματική χρήση είναι Επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Μία στις τέσσερις επιχειρήσεις έχει σχέδια να εφαρμόσει την τεχνολογία NLP εντός του επόμενου έτους για να τροφοδοτήσει τις επιχειρηματικές τους αποφάσεις. Χρησιμοποιώντας την ανάλυση συναισθήματος, το NLP βοηθά τις επιχειρήσεις να αντλήσουν ερμηνεύσιμες πληροφορίες από ακατέργαστα και μη δομημένα δεδομένα.
Εξόρυξη γνώμης ή Ανάλυση συναίσθημα είναι μια τεχνική του NLP που χρησιμοποιείται για τον προσδιορισμό του ακριβούς συναισθήματος – θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο – σχετίζεται με σχόλια και σχόλια. Με τη βοήθεια του NLP, οι λέξεις-κλειδιά στα σχόλια αναλύονται για να προσδιοριστούν οι θετικές ή αρνητικές λέξεις που περιέχονται στη λέξη-κλειδί.
Τα συναισθήματα βαθμολογούνται σε ένα σύστημα κλιμάκωσης που εκχωρεί βαθμολογίες συναισθημάτων σε συναισθήματα σε ένα κομμάτι κειμένου (καθορίζοντας το κείμενο ως θετικό ή αρνητικό).
Τι είναι η Πολυγλωσσική Ανάλυση Συναισθημάτων;
Όπως υποδηλώνει το όνομα, πολυγλωσσική ανάλυση συναισθημάτων είναι η τεχνική της εκτέλεσης συναισθημάτων για περισσότερες από μία γλώσσες. Ωστόσο, δεν είναι τόσο απλό. Η κουλτούρα, η γλώσσα και οι εμπειρίες μας επηρεάζουν σε μεγάλο βαθμό την αγοραστική μας συμπεριφορά και τα συναισθήματά μας. Χωρίς καλή κατανόηση της γλώσσας, του πλαισίου και της κουλτούρας του χρήστη, είναι αδύνατο να κατανοηθούν με ακρίβεια οι προθέσεις, τα συναισθήματα και οι ερμηνείες του χρήστη.
Ενώ ο αυτοματισμός είναι η απάντηση σε πολλά από τα σύγχρονα προβλήματά μας, μηχανική μετάφραση το λογισμικό δεν θα είναι σε θέση να καταλάβει τις αποχρώσεις της γλώσσας, τις καθομιλουμένες, τις λεπτότητες και τις πολιτιστικές αναφορές στα σχόλια και κριτικές για το προϊόν μεταφράζεται. Το εργαλείο ML μπορεί να σας δώσει μια μετάφραση, αλλά μπορεί να μην είναι χρήσιμο. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο απαιτείται πολυγλωσσική ανάλυση συναισθημάτων.
Γιατί απαιτείται πολύγλωσση ανάλυση συναισθημάτων;
Οι περισσότερες επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τα αγγλικά ως μέσο επικοινωνίας τους, αλλά δεν χρησιμοποιούνται από τους περισσότερους καταναλωτές παγκοσμίως.
Σύμφωνα με το Ethnologue, περίπου το 13% του παγκόσμιου πληθυσμού μιλά αγγλικά. Επιπλέον, το Βρετανικό Συμβούλιο αναφέρει ότι περίπου το 25% του παγκόσμιου πληθυσμού έχει μια αξιοπρεπή κατανόηση της αγγλικής γλώσσας. Εάν πρέπει να γίνουν πιστευτοί αυτοί οι αριθμοί, τότε ένα μεγάλο μέρος των καταναλωτών αλληλεπιδρά μεταξύ τους και με την επιχείρηση σε γλώσσα διαφορετική από την αγγλική.
Εάν ο κύριος στόχος των επιχειρήσεων είναι να διατηρήσουν ανέπαφη τη βάση των πελατών τους και να προσελκύσουν νέους πελάτες, πρέπει να κατανοήσουν πλήρως τις απόψεις των πελατών τους που εκφράζονται στις μητρική γλώσσα. Η μη αυτόματη εξέταση κάθε σχολίου ή η μετάφρασή τους στα αγγλικά είναι μια κοπιαστική διαδικασία που δεν θα αποφέρει αποτελεσματικά αποτελέσματα.
Μια βιώσιμη λύση είναι η ανάπτυξη της πολυγλωσσίας συστήματα ανάλυσης συναισθήματος που εντοπίζουν και αναλύουν τις απόψεις, τα συναισθήματα και τις προτάσεις των πελατών σε μέσα κοινωνικής δικτύωσης, φόρουμ, έρευνες και πολλά άλλα.
Βήματα για την εκτέλεση της Πολυγλωσσικής Ανάλυσης Συναισθημάτων
Ανάλυση συναισθήματος, ανεξάρτητα από το εάν σε μία γλώσσα ή Πολλαπλών γλωσσών, είναι μια διαδικασία που απαιτεί την εφαρμογή μοντέλων μηχανικής μάθησης, επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και τεχνικών ανάλυσης δεδομένων για την εξαγωγή βαθμολόγηση πολυγλωσσικού συναισθήματος από τα δεδομένα.
Τα βήματα που εμπλέκονται στην πολυγλωσσική ανάλυση συναισθήματος είναι
Βήμα 1: Συλλογή δεδομένων
Η συλλογή δεδομένων είναι το πρώτο βήμα για την εφαρμογή της ανάλυσης συναισθημάτων. Για να δημιουργήσετε ένα πολύγλωσσο μοντέλο ανάλυσης συναισθήματος, είναι σημαντικό να αποκτήσετε δεδομένα σε διάφορες γλώσσες. Όλα θα εξαρτηθούν από την ποιότητα των δεδομένων που συλλέγονται, σχολιάζονται και επισημαίνονται. Μπορείτε να αντλήσετε δεδομένα από API, αποθετήρια ανοιχτού κώδικα και εκδότες.
Βήμα 2: Προεπεξεργασία
Τα δεδομένα ιστού που συλλέγονται πρέπει να καθαρίζονται και οι πληροφορίες να συλλέγονται από αυτά. Τα μέρη του κειμένου που δεν αποδίδουν ιδιαίτερο νόημα, όπως «το» «είναι» και άλλα, πρέπει να αφαιρεθούν. Περαιτέρω, το κείμενο θα πρέπει να ομαδοποιηθεί σε ομάδες λέξεων για να κατηγοριοποιηθεί ώστε να αποδώσει θετικό ή αρνητικό νόημα.
Για να βελτιωθεί η ποιότητα ταξινόμησης, το περιεχόμενο θα πρέπει να καθαριστεί από θόρυβο, όπως ετικέτες HTML, διαφημίσεις και σενάρια. Η γλώσσα, το λεξικό και η γραμματική που χρησιμοποιούν οι άνθρωποι διαφέρουν ανάλογα με το κοινωνικό δίκτυο. Είναι σημαντικό να ομαλοποιήσετε τέτοιο περιεχόμενο και να το προετοιμάσετε για προεπεξεργασία.
Ένα άλλο κρίσιμο βήμα στην προεπεξεργασία είναι η χρήση της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας για διαχωρισμό προτάσεων, αφαίρεση λέξεων τερματισμού, προσθήκη ετικετών σε μέρη της ομιλίας, μετατροπή λέξεων στη ρίζα τους και μετατροπή λέξεων σε σύμβολα και κείμενο.
Βήμα 3: Επιλογή μοντέλου
Μοντέλο βάσει κανόνων: Η απλούστερη μέθοδος πολυγλωσσικής σημασιολογικής ανάλυσης βασίζεται σε κανόνες. Ο αλγόριθμος που βασίζεται σε κανόνες εκτελεί την ανάλυση με βάση ένα σύνολο προκαθορισμένων κανόνων που έχουν προγραμματιστεί από τους ειδικούς.
Ο κανόνας θα μπορούσε να προσδιορίζει λέξεις ή φράσεις που είναι θετικές ή αρνητικές. Εάν κάνετε μια κριτική προϊόντος ή υπηρεσίας, για παράδειγμα, θα μπορούσε να περιέχει θετικές ή αρνητικές λέξεις όπως «υπέροχο», «αργή», «περιμένω» και «χρήσιμο». Αυτή η μέθοδος καθιστά εύκολη την ταξινόμηση λέξεων, αλλά θα μπορούσε να ταξινομήσει εσφαλμένα περίπλοκες ή λιγότερο συχνές λέξεις.
Αυτόματο μοντέλο: Το αυτόματο μοντέλο εκτελεί πολυγλωσσική ανάλυση συναισθημάτων χωρίς τη συμμετοχή ανθρώπινων συντονιστών. Παρόλο που το μοντέλο μηχανικής μάθησης έχει κατασκευαστεί χρησιμοποιώντας ανθρώπινη προσπάθεια, μπορεί να λειτουργήσει αυτόματα για να παρέχει ακριβή αποτελέσματα μόλις αναπτυχθεί.
Τα δεδομένα της δοκιμής αναλύονται και κάθε σχόλιο επισημαίνεται χειροκίνητα ως θετικό ή αρνητικό. Το μοντέλο ML θα μάθει στη συνέχεια από τα δεδομένα της δοκιμής συγκρίνοντας το νέο κείμενο με τα υπάρχοντα σχόλια και κατηγοριοποιώντας τα.
Βήμα 4: Ανάλυση και Αξιολόγηση
Τα μοντέλα που βασίζονται σε κανόνες και τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να βελτιωθούν και να βελτιωθούν με την πάροδο του χρόνου και της εμπειρίας. Ένα λεξικό με λέξεις που χρησιμοποιούνται λιγότερο συχνά ή ζωντανά αποτελέσματα για πολύγλωσσα συναισθήματα μπορεί να ενημερωθεί για ταχύτερη και ακριβέστερη ταξινόμηση.
Η πρόκληση της μετάφρασης
Δεν αρκεί η μετάφραση; Βασικά, όχι!
Η μετάφραση περιλαμβάνει τη μεταφορά κειμένου ή ομάδων κειμένου από μια γλώσσα και εύρεση ισοδύναμου σε μια άλλη. Ωστόσο, η μετάφραση δεν είναι ούτε απλή ούτε αποτελεσματική.
Αυτό συμβαίνει επειδή οι άνθρωποι χρησιμοποιούν τη γλώσσα όχι μόνο για να επικοινωνήσουν τις ανάγκες τους αλλά και για να εκφράσουν τα συναισθήματά τους. Επιπλέον, υπάρχουν έντονες διαφορές μεταξύ διαφορετικών γλωσσών, όπως τα Αγγλικά, τα Χίντι, τα Μανδαρινικά και τα Ταϊλανδέζικα. Προσθέστε σε αυτό το λογοτεχνικό μείγμα τη χρήση συναισθημάτων, αργκό, ιδιωματισμών, σαρκασμού και emojis. Δεν είναι δυνατή η ακριβής μετάφραση του κειμένου.
Μερικές από τις κύριες προκλήσεις του μηχανική μετάφραση are
- Υποκειμενικότητα
- Πλαίσιο
- Σλανγκ και Ιδιωματισμοί
- Σαρκασμός
- Συγκρίσεις
- Ουδετερότητα
- Emojis και σύγχρονη χρήση λέξεων.
Χωρίς να κατανοήσουν με ακρίβεια το επιδιωκόμενο νόημα των κριτικών, των σχολίων και της επικοινωνίας σχετικά με τα προϊόντα, τις τιμές, τις υπηρεσίες, τα χαρακτηριστικά και την ποιότητά τους, οι επιχειρήσεις δεν θα είναι σε θέση να κατανοήσουν τις ανάγκες και τις απόψεις των πελατών.
Η πολυγλωσσική ανάλυση συναισθημάτων είναι μια προκλητική διαδικασία. Κάθε γλώσσα έχει το μοναδικό της λεξικό, σύνταξη, μορφολογία και φωνολογία. Προσθέστε σε αυτό την κουλτούρα, την αργκό, συναισθήματα που εκφράστηκαν, σαρκασμός και τονικότητα, και έχετε ένα δύσκολο παζλ που χρειάζεται μια αποτελεσματική λύση ML με τροφοδοσία AI.
Απαιτείται ένα ολοκληρωμένο πολυγλωσσικό σύνολο δεδομένων για την ανάπτυξη ισχυρών πολυγλωσσικών εργαλεία ανάλυσης συναισθημάτων που μπορεί να επεξεργαστεί κριτικές και να παρέχει ισχυρές πληροφορίες στις επιχειρήσεις. Η Shaip είναι ο ηγέτης της αγοράς στην παροχή συνόλων δεδομένων προσαρμοσμένων στη βιομηχανία, με ετικέτα και σχολιασμό σε πολλές γλώσσες που βοηθούν στην ανάπτυξη αποτελεσματικών και ακριβών πολυγλωσσικές λύσεις ανάλυσης συναισθήματος.
