Internett har åpnet dørene for at folk fritt kan uttrykke sine meninger, synspunkter og forslag om omtrent alt i verden på sosiale medier, nettsteder og blogger. I tillegg til å gi uttrykk for sine meninger, påvirker folk (kunder) også andres kjøpsbeslutninger. Følelsen, enten den er negativ eller positiv, er kritisk for enhver bedrift eller merkevare som er opptatt av salget av produktene eller tjenestene.
Å hjelpe bedrifter med å gruve kommentarene for bedriftsbruk er Natural Language Processing. Én av fire virksomheter har planer om å implementere NLP-teknologi i løpet av det neste året for å styre deres forretningsbeslutninger. Ved å bruke sentimentanalyse hjelper NLP bedrifter med å få tolkbar innsikt fra rå og ustrukturerte data.
Meningsgruvedrift eller sentiment analyse er en NLP-teknikk som brukes til å identifisere den eksakte følelsen – positiv, negativ eller nøytral – knyttet til kommentarer og tilbakemeldinger. Ved hjelp av NLP analyseres nøkkelord i kommentarene for å finne de positive eller negative ordene i søkeordet.
Sentimenter scores på et skaleringssystem som tildeler sentimentpoeng til følelser i et tekststykke (bestemmer teksten som positiv eller negativ).
Hva er flerspråklig sentimentanalyse?
Som navnet antyder, flerspråklig sentimentanalyse er teknikken for å utføre sentiment score for mer enn ett språk. Det er imidlertid ikke så enkelt som det. Vår kultur, språk og erfaringer påvirker i stor grad vår kjøpsatferd og følelser. Uten en god forståelse av brukerens språk, kontekst og kultur, er det umulig å nøyaktig forstå brukerintensjoner, følelser og tolkninger.
Selv om automatisering er svaret på mange av våre moderne problemer, maskinoversettelse programvare vil ikke kunne fange opp nyansene i språket, samtaleemner, finesser og kulturelle referanser i kommentarene og produktomtaler den oversetter. ML-verktøyet kan gi deg en oversettelse, men det er kanskje ikke nyttig. Det er grunnen til at flerspråklig sentimentanalyse er nødvendig.
Hvorfor er det nødvendig med flerspråklig sentimentanalyse?
De fleste bedrifter bruker engelsk som kommunikasjonsmedium, men det brukes ikke av de fleste forbrukere over hele verden.
I følge Ethnologue snakker omtrent 13 % av verdens befolkning engelsk. I tillegg uttaler British Council at omtrent 25 % av verdens befolkning har en anstendig forståelse av engelsk. Hvis man skal tro disse tallene, samhandler en stor del av forbrukerne med hverandre og virksomheten på et annet språk enn engelsk.
Hvis hovedmålet til bedrifter er å holde kundebasen intakt og tiltrekke seg nye kunder, må de forstå meningene til kundene deres uttrykt i deres morsmål. Å se hver kommentar manuelt eller oversette dem til engelsk er en tungvint prosess som ikke vil gi effektive resultater.
En bærekraftig løsning er å utvikle flerspråklig systemer for sentimentanalyse som oppdager og analyserer kundenes meninger, følelser og forslag i sosiale medier, fora, undersøkelser og mer.
Trinn for å utføre flerspråklig sentimentanalyse
Sentimentanalyse, uavhengig av om det er på et enkelt språk eller flere språk, er en prosess som krever bruk av maskinlæringsmodeller, naturlig språkbehandling og dataanalyseteknikker for å trekke ut flerspråklig sentiment scoring fra dataene.
Trinnene involvert i flerspråklig sentimentanalyse er
Trinn 1: Innsamling av data
Innsamling av data er det første trinnet i å bruke sentimentanalyse. For å lage en flerspråklig sentimentanalysemodell, er det viktig å skaffe data på en rekke språk. Alt vil avhenge av kvaliteten på data som samles inn, kommenteres og merkes. Du kan trekke data fra APIer, åpen kildekode-repositorier og utgivere.
Trinn 2: Forhåndsbehandling
Nettdataene som samles inn bør renses, og informasjon hentes fra dem. De delene av teksten som ikke gir noen spesiell betydning, for eksempel 'det' 'er' og mer, bør fjernes. Videre bør teksten grupperes i ordgrupper for å bli kategorisert for å formidle en positiv eller negativ betydning.
For å forbedre klassifiseringskvaliteten bør innholdet renses for støy, slik som HTML-tagger, annonser og skript. Språk, leksikon og grammatikk som brukes av folk er forskjellig avhengig av det sosiale nettverket. Det er viktig å normalisere slikt innhold og forberede det for forhåndsbehandling.
Et annet kritisk trinn i forhåndsbehandling er å bruke naturlig språkbehandling for å dele setninger, fjerne stoppord, merke deler av tale, transformere ord til rotform og tokenisere ord til symboler og tekst.
Trinn 3: Modellvalg
Regelbasert modell: Den enkleste metoden for flerspråklig semantisk analyse er regelbasert. Den regelbaserte algoritmen utfører analysen basert på et sett med forhåndsbestemte regler programmert av ekspertene.
Regelen kan spesifisere ord eller uttrykk som er positive eller negative. Hvis du for eksempel tar en produkt- eller tjenesteanmeldelse, kan den inneholde positive eller negative ord som «bra», «sakte», «vent» og «nyttig». Denne metoden gjør det enkelt å klassifisere ord, men den kan feilklassifisere kompliserte eller sjeldnere ord.
Automatisk modell: Den automatiske modellen utfører flerspråklig sentimentanalyse uten involvering av menneskelige moderatorer. Selv om maskinlæringsmodellen er bygget med menneskelig innsats, kan den fungere automatisk for å levere nøyaktige resultater når den er utviklet.
Testdata analyseres, og hver kommentar merkes manuelt som positiv eller negativ. ML-modellen vil da lære av testdataene ved å sammenligne den nye teksten med de eksisterende kommentarene og kategorisere dem.
Trinn 4: Analyse og evaluering
De regelbaserte og maskinlæringsmodellene kan forbedres og forbedres over tid og erfaring. Et leksikon med sjeldnere brukte ord eller live score for flerspråklige følelser kan oppdateres for raskere og mer nøyaktig klassifisering.
Oversettelsesutfordringen
Er ikke oversettelse nok? Faktisk nei!
Oversettelse innebærer å overføre tekst eller grupper av tekst fra ett språk og finne tilsvarende på et annet. Imidlertid er oversettelse verken enkel eller effektiv.
Det er fordi mennesker bruker språket ikke bare for å kommunisere sine behov, men også for å uttrykke sine følelser. Dessuten er det store forskjeller mellom forskjellige språk, som engelsk, hindi, mandarin og thai. Legg til denne litterære blandingen bruken av følelser, slang, idiomer, sarkasme og emojis. Det er ikke mulig å få en nøyaktig oversettelse av teksten.
Noen av hovedutfordringene ved maskinoversettelse er
- Subjektivitet
- Kontekst
- Slang og idiomer
- Sarkasme
- Sammenligninger
- nøytralitet
- Emojis og moderne bruk av ord.
Uten nøyaktig forståelse av den tiltenkte betydningen av anmeldelser, kommentarer og kommunikasjon angående deres produkter, priser, tjenester, funksjoner og kvalitet, vil bedrifter ikke være i stand til å forstå kundenes behov og meninger.
Flerspråklig sentimentanalyse er en utfordrende prosess. Hvert språk har sitt unike leksikon, syntaks, morfologi og fonologi. Legg til dette kulturen, slangen, følelser uttrykt, sarkasme og tonalitet, og du har et utfordrende puslespill som trenger en effektiv AI-drevet ML-løsning.
Et omfattende flerspråklig datasett er nødvendig for å utvikle robust flerspråklig sentimentanalyseverktøy som kan behandle anmeldelser og gi kraftig innsikt til bedrifter. Shaip er markedsleder i å tilby bransjetilpassede, merkede, kommenterte datasett på flere språk som hjelper til med å utvikle effektive og nøyaktige flerspråklige sentimentanalyseløsninger.
