Analiza nastrojów - i dlaczego komputery nie mogą tego zrobić samodzielnie
Każdy ma swoje zdanie. Ale maszyny nie mogą mieć tych samych opinii. Jak maszyny mogą nauczyć się interpretować opinie ludzi? Dlaczego to jest ważne? To są pytania, na które odpowiemy w dzisiejszym blogu na temat analizy nastrojów (podzbiór przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
Czym jest analiza nastrojów i dlaczego ma dla Ciebie znaczenie?
Analiza nastrojów (znana również jako eksploracja opinii) to metoda wydobywania subiektywnych informacji z dźwięku i tekstu. Obejmuje to recenzje online, prośby o wsparcie klienta i recenzje online. Analiza nastrojów w swojej najbardziej podstawowej formie określa, czy subiektywna informacja jest pozytywna, neutralna czy negatywna. Jednakże, nauczanie maszynowe umożliwiło markom wykorzystanie analizy nastrojów w trudniejszych przypadkach, takich jak identyfikacja emocji i zrozumienie mniej powszechnych zastosowań językowych lub monitorowanie zachowań w sieci.
Amazon i inni sprzedawcy internetowi korzystają z zaawansowanych silników rekomendacji, które wykorzystują analizę nastrojów do przewidywania preferencji konsumentów. Te wyrafinowane systemy wykorzystują nie tylko oceny produktów, aby określić, jak popularny jest produkt i dlaczego.
Marki mogą również wykorzystywać analizę emocji do ustalania priorytetów zgłoszeń do obsługi klienta i określania najskuteczniejszych kanałów komunikacji. Informacje te można wykorzystać do planowania ulepszeń produktu. Te spostrzeżenia mogą pomóc w stworzeniu lepszych doświadczeń klientów i nowych możliwości, co z kolei poprawi Twoją rentowność.
Ze względu na obfitość informacji dostępnych w mediach społecznościowych rządy zaczęły wykorzystywać analizę nastrojów, aby zwiększyć przejrzystość, zachęcić obywateli do zaangażowania i dowiedzieć się, jak ludzie reagują na COVID-19. Analiza nastrojów pomaga rządom i decydentom identyfikować powszechne problemy społeczne i epidemiologiczne, zanim wymkną się one spod kontroli.
Jak przebiega proces analizy nastrojów?
Przetwarzanie języka naturalnego to nowoczesna metoda analizy nastrojów. Tworzy to interfejs między informatyką a ludzkim językiem. Ten interfejs umożliwia maszynom rozumienie tekstu i słuchanie dźwięku. Pozwala również maszynom na dostarczanie danych liczbowych wykraczających poza proste oceny.
NLP pozwala nam zobaczyć prawdziwe znaczenie treści pisanej i mówionej. Jest to nowy sposób przeprowadzania analizy nastrojów. Maszyny mogą teraz uczyć się na podstawie danych i wykrywać pozytywne, neutralne i negatywne sformułowania. Dzięki temu marki mogą tworzyć kompleksowe profile emocjonalne. Systemy mogą również identyfikować i przetwarzać nastroje na poziomie zdania. Jest to możliwe dzięki bardziej precyzyjnemu podejściu.
Ale jest w tym haczyk. Ten model wymaga wielu danych szkoleniowych z adnotacjami kontekstowymi.
Dlaczego analiza nastrojów jest taka trudna?
Sztuczna inteligencja jest trudnym obszarem analizy, a analiza nastrojów jest jednym z powodów. Nawet ludzie mają trudności z dokładnym zrozumieniem uczuć, zwłaszcza w przypadku niejasnych słów, slangu i figur retorycznych.
Subiektywność to kolejny problem. Kolejnym wyzwaniem jest subiektywizm. Może być również używany do robienia sarkastycznych uwag. Rozważ przymiotniki opisujące rozmiar i kolor. Można powiedzieć, że kolor produktu jest czerwony, ponieważ im się podoba, lub aby coś udowodnić. Maszyna musi rozumieć kontekst i intencje, aby odróżnić.
Ponieważ ludzie wypowiadają się w sposób dorozumiany, ważny jest kontekst. Maszyna nie może nauczyć się kontekstu, jeśli nie jest on wyraźnie określony. Odpowiedz na pytania „Co Ci się podobało w naszym produkcie?” lub „Co ci się nie podobało?”. W zależności od pytania, odpowiedzi takie jak „nic” lub „wszystko” zmienią polaryzację nastrojów.
Analiza nastrojów może być również trudna, ponieważ maszyny nie mają wielkiego poczucia humoru. Jeśli jednak maszyna nie jest w stanie wykryć, kiedy ktoś używa ironii lub sarkazmu, może wprowadzić zawstydzające błędne interpretacje.
To nie jedyne wyzwania związane z opracowywaniem modeli analizy nastrojów. Ważne jest, aby rozpoznać i zrozumieć znaczenie wyrażeń porównawczych i ustalić punkt odniesienia dla neutralności.
Wyzwania te podkreślają znaczenie informowania ludzi (HITL) podczas opracowywania modeli analizy nastrojów. Tylko ludzie mogą doświadczać uczuć i dlatego tylko oni mogą stworzyć model, który jest wykonalny.
Jak najskuteczniej podejść do szkolenia z analizy nastrojów?
Do zbudowania algorytmu analizy nastrojów wymagana jest duża ilość danych z etykietami. Twórcy modeli analizy nastrojów muszą wziąć pod uwagę kontekst i zapewnienie jakości przy wyborze zespołu przygotowującego dane. To badanie pokazuje, że adnotatorzy, którym płaci się za godzinę, są bardziej skłonni do prawidłowego etykietowania i przygotowywania danych niż ci, którym płaci się za zadanie. Z drugiej strony, pracownicy korzystający z crowdsourcingu i pracujący na zlecenie są bardziej skłonni do błędnej interpretacji nastrojów lub wybrania opcji „inne”, aby zakończyć zadanie.
To, co najlepsze z obu światów: zarządzana siła robocza. Zarządzana siła robocza daje przewagę w postaci zweryfikowanego zespołu, który znajduje się pod Twoim bezpośrednim nadzorem. Pozwala to na lepszą kontrolę jakości i zgodność z celami projektu. Zarządzana siła robocza, która jest modelem outsourcingu, oferuje poziom elastyczności i skalowalności, który dorównuje tym oferowanym przez crowdsourcing lub współpracę z pracownikami na zlecenie.
Wszystko sprowadza się do doboru odpowiednich pracowników. Takiego, który dba o Twoje dane i przechodzi ciągłe szkolenia. Etykietowanie danych może być równie naukowe, co artystyczne. Rozważ współpracę z osobami, które mają wiedzę zarówno na temat technicznych, jak i ludzkich aspektów etykietowania danych. Ma to kluczowe znaczenie dla twoich modeli i prognoz.
