Tunneanalyysi – ja miksi tietokoneet eivät voi tehdä sitä yksin
Jokaisella on mielipide. Mutta koneet eivät voi olla samoilla mielipiteillä. Miten koneet voivat oppia tulkitsemaan ihmisten mielipiteitä? Miksi tämä on tärkeää? Nämä ovat kysymyksiä, joita käsittelemme tämän päivän tunneanalyysiblogissa (osajoukko luonnollisen kielen käsittely (NLP).
Mitä tunneanalyysi on ja miksi sillä on sinulle merkitystä?
Tunneanalyysi (tunnetaan myös mielipidetutkimuksena) on menetelmä subjektiivisen tiedon poimimiseksi äänestä ja tekstistä. Tämä sisältää online-arvostelut, asiakastukipyynnöt ja online-arvostelut. Sentimenttianalyysi sen yksinkertaisimmassa muodossa määrittää, onko subjektiivinen informaatio positiivista, neutraalia vai negatiivista. Kuitenkin, koneoppiminen on antanut brändeille mahdollisuuden käyttää tunneanalyysiä vaikeammissa tapauksissa, kuten tunteiden tunnistamisessa ja harvemman kielenkäytön ymmärtämisessä tai verkkokäyttäytymisen seurannassa.
Amazon ja muut verkkokauppiaat käyttävät kehittyneitä suositusmoottoreita, jotka käyttävät mielipideanalyysiä kuluttajien mieltymysten ennustamiseen. Nämä kehittyneet järjestelmät käyttävät muutakin kuin tuotearvioita määrittääkseen, kuinka suosittu tuote on ja miksi.
Brändit voivat myös käyttää tunneanalyysiä priorisoidakseen asiakastuen lippuja ja määrittääkseen tehokkaimmat viestintäkanavat. Näitä tietoja voidaan käyttää tuoteparannusten suunnitteluun. Nämä oivallukset voivat auttaa sinua luomaan parempia asiakaskokemuksia ja uusia mahdollisuuksia, mikä puolestaan parantaa kannattavuuttasi.
Sosiaalisessa mediassa saatavilla olevan tiedon runsaan tiedon vuoksi hallitukset ovat alkaneet käyttää tunneanalyysiä lisätäkseen avoimuutta, rohkaistakseen kansalaisten sitoutumista ja selvittääkseen, miten ihmiset reagoivat COVID-19:ään. Näkemys tunteesta auttaa hallituksia ja päättäjiä tunnistamaan yhteiset yhteiskunnalliset ja epidemiologiset ongelmat ennen kuin ne karkaavat hallinnasta.
Mikä on tunneanalyysiprosessi?
Luonnollisen kielen käsittely on nykyaikainen tunneanalyysimenetelmä. Tämä luo rajapinnan tietojenkäsittelytieteen ja ihmiskielen välille. Tämän käyttöliittymän avulla koneet voivat ymmärtää tekstiä ja kuunnella ääntä. Sen avulla koneet voivat myös tarjota numeerisia näkemyksiä yksinkertaisten arvioiden lisäksi.
NLP antaa meille mahdollisuuden nähdä kirjoitetun ja puhutun sisällön todellisen merkityksen. Tämä on uusi tapa tehdä tunneanalyysiä. Koneet voivat nyt oppia tiedoista ja havaita positiivisen, neutraalin ja negatiivisen sanamuodon. Näin brändit voivat luoda kattavia tunneprofiileja. Järjestelmät voivat myös tunnistaa ja käsitellä tunteita lausetasolla. Tämä on mahdollista tarkemmalla lähestymistavalla.
Mutta siinä on saalis. Tämä malli vaatii paljon kontekstuaalisesti merkittyä harjoitusdataa.
Miksi tunteiden analysointi on niin vaikeaa?
Tekoäly on vaikea analyysialue, ja tunteiden analysointi on yksi syy siihen. Jopa ihmisillä on vaikeuksia ymmärtää tunteita tarkasti, varsinkin epämääräisten sanojen, slangin ja puhekuvioiden avulla.
Subjektiivisuus on toinen ongelma. Toinen haaste on subjektiivisuus. Sitä voidaan käyttää myös sarkastisten huomautusten tekemiseen. Harkitse kokoa ja väriä kuvaavia adjektiiveja. Voidaan sanoa, että tuotteen väri on punainen, koska he pitävät siitä tai todistaakseen asian. Koneen on ymmärrettävä konteksti ja aikomus kertoa ero.
Koska ihmiset esittävät implisiittisiä lausuntoja, konteksti on tärkeä. Kone ei voi oppia kontekstia, jos sitä ei ole nimenomaisesti ilmaistu. Vastaa kysymyksiin "Mistä pidit tuotteestamme?" tai "Mistä et pitänyt?". Riippuen kysymyksestä vastaukset, kuten "ei mitään" tai "kaikki", jokainen muuttaa tunteen napaisuutta.
Sentimenttianalyysi voi myös olla vaikeaa, koska koneilla ei ole suurta huumorintajua. Jos kone ei kuitenkaan pysty havaitsemaan, kun joku käyttää ironiaa tai sarkasmia, se voi tuottaa kiusallisia väärintulkintoja.
Nämä eivät ole ainoita haasteita tunneanalyysimallien kehittämisessä. On tärkeää tunnistaa ja ymmärtää vertailevien lauseiden merkitys ja luoda lähtökohta neutraaliudelle.
Nämä haasteet korostavat ihmisten informoinnin tärkeyttä (HITL) tunneanalyysimalleja kehitettäessä. Vain ihmiset voivat kokea tunteita ja siksi vain he voivat luoda mallin, joka on elinkelpoinen.
Kuinka voit lähestyä tunneanalyysikoulutusta tehokkaimmalla tavalla?
Tunneanalyysialgoritmin rakentamiseen tarvitaan suuri määrä merkittyjä tietoja. Tunneanalyysimallien kehittäjien on otettava huomioon konteksti ja laadunvarmistus valitessaan tiedon valmistelutiimiä. Tämä tutkimus osoittaa, että tuntipalkkaiset annotaattorit merkitsevät ja valmistelevat tiedot todennäköisemmin kuin ne, joille palkka maksetaan. Joukkolähdetyöntekijät ja keikkatyöntekijät sen sijaan todennäköisemmin joko tulkitsevat tunteensa väärin tai valitsevat oletuksena "toisen"-vaihtoehdon suorittaakseen tehtävän loppuun.
Molempien maailmojen parhaat puolet: hallitut työvoimat. Hallittu työvoima antaa sinulle edun, kun sinulla on tarkastettu ja sinun suorassa valvonnassasi oleva tiimi. Tämä mahdollistaa paremman laadunvalvonnan ja yhdenmukaistamisen projektin tavoitteiden kanssa. Hallittu työvoima, joka on ulkoistettu malli, tarjoaa joustavuutta ja skaalautuvuutta, joka kilpailee joukkoistamisen tai keikkatyöntekijöiden kanssa tekemisen tarjoaman kanssa.
Kaikki riippuu oikean työvoiman valinnasta. Sellainen, joka välittää tiedoistasi ja saa jatkuvaa koulutusta. Tietojen merkitseminen voi olla yhtä tieteellistä kuin taidetta. Harkitse yhteistyötä ihmisten kanssa, jotka ovat perillä tietomerkintöjen teknisistä ja inhimillisistä näkökohdista. Se on ratkaisevan tärkeää mallien ja ennusteiden kannalta.
