感情分析とは何ですか?
多くの対人コミュニケーションは、人が使う言葉だけではありません。人間は自然に、非言語的な合図や声の調子を解釈して使用して、悲しみ、怒り、幸福などの感情を伝えることができます。これらの非言語的合図は、絵文字や句読点、GIF などの画像の形でオンラインで見つけることができます。
ただし、コンピューターは人間の感情の全領域を理解できるように訓練する必要があります。感情分析は、非構造化テキスト データセット、単語の分類、肯定的/否定的/中立的な表現に基づいて構築され、フレーズ内のさまざまなカテゴリ、トピック、エンティティの無限の複雑さを網羅する貴重な NLP アプリケーションです。
感情を分析する最良の方法は、感情を 3 つのカテゴリに分類することです。
- ルールベース: これらのシステムは、手動で作成された一連のルールに基づいて感情分析を自動的に実行します。
- Automat: これらのシステムは機械学習アルゴリズムに依存してデータを学習します
- ハイブリッド: これらのシステムは、手動とルールベースのアプローチの両方を組み合わせています。
感情分析サービスの重要性
感情分析はどのように機能しますか?
感情分析は、自然言語処理 (NLP) および機械学習 (ML) の手法とアルゴリズムを利用して、次のことを実現します。
1. テキスト文書を文、トークン、品詞などの基本コンポーネントに分離します。
2. 感情に関連する各フレーズとコンポーネントが特定されます。
3. フレーズ/コンポーネントの各コンポーネントには、1 から 2 までの範囲のセンチメント スコアが割り当てられます。
感情分析プロセス
Labelify の対象分野の専門家が、カスタマイズされたエンドツーエンドのワークフローを開発するプロセスをガイドします。
1. 専門家による相談
革新的なソリューションベースのアプローチ。学際的な問題解決。回復力と機敏性が向上しました。
2. トレーニング
ターゲットとなるリソース。カスタムスキル。焦点を絞った深いマイクロラーニング。ドメインの専門知識。名簿作成のためのツール。
3. ワークフローのカスタマイズ
プロセスとツール間の調整。構造化された開発マイルストーン。実稼働および QA アノテーションは 2 つのステップで実行できます。
4. フィードバックサイクル
分析は、透明性のリアルタイム監視とサービス配信の洞察を実現するのに役立ちます。エッジケースの洞察。動的モデルの改善。
5. 評価
成果物の評価。最も重要な指標と品質保証手順の評価。モデルの見直し。ビジネスのパフォーマンスの分析。