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Análise de sentimento – e por que os computadores não podem fazer isso sozinhos
Todo mundo tem uma opinião. Mas as máquinas não são capazes de ter as mesmas opiniões. Como as máquinas podem aprender a interpretar as opiniões das pessoas? Por que isso é importante? Essas são as questões que abordaremos no blog de hoje sobre análise de sentimento (um subconjunto de processamento de linguagem natural (PNL).
O que é análise de sentimento e por que ela é importante para você?
A análise de sentimento (também conhecida como mineração de opinião) é um método para extrair informações subjetivas de áudio e texto. Isso inclui avaliações on-line, solicitações de suporte ao cliente e análises on-line. A análise de sentimento, em sua forma mais básica, determina se a informação subjetiva é positiva, neutra ou negativa. No entanto, aprendizado de máquina permitiu que as marcas usassem a análise de sentimento em casos mais difíceis, como identificar emoções e entender usos de linguagem menos comuns ou monitorar o comportamento online.
A Amazon e outros varejistas online usam mecanismos de recomendação sofisticados que usam análise de sentimento para prever as preferências do consumidor. Esses sistemas sofisticados usam mais do que classificações de produtos para determinar a popularidade de um produto e por quê.
As marcas também podem usar a análise emocional para priorizar os tíquetes de suporte ao cliente e determinar os canais de comunicação mais eficazes. Essas informações podem ser usadas para planejar melhorias no produto. Esses insights podem ajudá-lo a criar melhores experiências para o cliente e novas oportunidades, o que, por sua vez, aumentará sua lucratividade.
Devido à abundância de informações disponíveis nas mídias sociais, os governos começaram a usar a análise de sentimento para aumentar a transparência, incentivar o envolvimento dos cidadãos e descobrir como as pessoas respondem ao COVID-19. Uma visão do sentimento ajuda governos e formuladores de políticas a identificar problemas sociais e epidemiológicos comuns antes que saiam do controle.
Qual é o processo de análise de sentimento?
O processamento de linguagem natural é o método moderno de análise de sentimento. Isso cria uma interface entre a ciência da computação e a linguagem humana. Essa interface permite que as máquinas entendam o texto e ouçam o áudio. Ele também permite que as máquinas forneçam informações numéricas além de avaliações simples.
A PNL nos permite ver o verdadeiro significado por trás do conteúdo escrito e falado. Esta é uma nova maneira de fazer análise de sentimento. As máquinas agora podem aprender com os dados e detectar palavras positivas, neutras e negativas. Isso permite que as marcas criem perfis emocionais abrangentes. Os sistemas também podem identificar e processar sentimentos no nível da frase. Isso é possível com uma abordagem mais precisa.
Mas há um porém. Esse modelo requer muitos dados de treinamento anotados contextualmente.
Por que a análise de sentimento é tão difícil?
A inteligência artificial é uma área difícil de análise, e a análise de sentimentos é uma das razões. Mesmo os humanos lutam para entender o sentimento com precisão, especialmente com palavras vagas, gírias e figuras de linguagem.
A subjetividade é outro problema. Outro desafio é a subjetividade. Também pode ser usado para fazer comentários sarcásticos. Considere adjetivos que descrevam tamanho e cor. Pode-se dizer que a cor de um produto é vermelha porque eles gostam ou para provar um ponto. A máquina deve entender o contexto e a intenção para saber a diferença.
Como as pessoas fazem declarações implícitas, o contexto é importante. Uma máquina não pode aprender o contexto se não for declarado explicitamente. Responda às perguntas “O que você gostou em nosso produto?” ou “Do que você não gostou?”. Dependendo da pergunta, respostas como “nada” ou “tudo”, cada uma mudará a polaridade do sentimento.
A análise de sentimentos também pode ser difícil porque as máquinas não têm muito senso de humor. No entanto, se a máquina não for capaz de detectar quando alguém usa ironia ou sarcasmo, ela pode produzir interpretações errôneas embaraçosas.
Esses não são os únicos desafios no desenvolvimento de modelos de análise de sentimentos. É importante reconhecer e entender o significado de frases comparativas e estabelecer uma linha de base para a neutralidade.
Esses desafios destacam a importância de manter os humanos informados (HITL) ao desenvolver modelos de análise de sentimentos. Somente os humanos podem experimentar o sentimento e, portanto, somente eles podem criar um modelo que seja viável.
Como você pode abordar o treinamento de análise de sentimento da maneira mais eficaz?
Uma grande quantidade de dados rotulados é necessária para construir um algoritmo de análise de sentimento. Os desenvolvedores de modelos de análise de sentimento devem considerar o contexto e a garantia de qualidade ao selecionar uma equipe de preparação de dados. Este estudo mostra que os anotadores que são pagos por hora são mais propensos do que aqueles que são pagos pela tarefa de rotular e preparar os dados corretamente. Trabalhadores colaborativos e trabalhadores temporários, por outro lado, são mais propensos a interpretar mal o sentimento ou optar pela opção 'outro' para concluir a tarefa.
O melhor dos dois mundos: força de trabalho gerenciada. Uma força de trabalho gerenciada oferece a vantagem de ter uma equipe avaliada e sob sua supervisão direta. Isso permite um melhor controle de qualidade e alinhamento com os objetivos do projeto. Uma força de trabalho gerenciada, que é um modelo terceirizado, oferece um nível de flexibilidade e escalabilidade que rivaliza com o oferecido pelo crowdsourcing ou pela parceria com trabalhadores temporários.
Tudo se resume a escolher a força de trabalho certa. Aquele que se preocupa com seus dados e recebe treinamento contínuo. A rotulagem de dados pode ser tão científica quanto arte. Considere colaborar com pessoas que tenham conhecimento sobre os aspectos técnicos e humanos da rotulagem de dados. É crucial para seus modelos e previsões.
