Duyarlılık Analizi – ve Neden Bilgisayarlar Bunu Tek Başına Yapamıyor?
Herkesin bir fikri var. Ancak makineler aynı görüşlere sahip olamazlar. Makineler insanların fikirlerini yorumlamayı nasıl öğrenebilir? Bu neden önemli? Bunlar, bugünün duygu analizi blogunda ele alacağımız sorulardır (bir altküme) doğal dil işleme (NLP).
Duygu analizi nedir ve sizin için neden önemli?
Duygu analizi (görüş madenciliği olarak da bilinir), ses ve metinden sübjektif bilgileri çıkarmak için kullanılan bir yöntemdir. Buna çevrimiçi incelemeler, müşteri destek talepleri ve çevrimiçi incelemeler dahildir. Duygu analizi, en temel haliyle, sübjektif bilginin olumlu, tarafsız veya olumsuz olup olmadığını belirler. Fakat, makine öğrenme markaların duyguları tanımlama ve daha az yaygın dil kullanımlarını anlama veya çevrimiçi davranışları izleme gibi daha zor durumlarda duyarlılık analizini kullanmasına izin verdi.
Amazon ve diğer çevrimiçi perakendeciler, tüketici tercihlerini tahmin etmek için duyarlılık analizini kullanan gelişmiş öneri motorları kullanır. Bu gelişmiş sistemler, bir ürünün ne kadar popüler olduğunu ve nedenini belirlemek için ürün derecelendirmelerinden daha fazlasını kullanır.
Markalar, müşteri destek biletlerine öncelik vermek ve en etkili iletişim kanallarını belirlemek için duygu analizini de kullanabilir. Bu bilgi, ürün iyileştirmelerini planlamak için kullanılabilir. Bu içgörüler, daha iyi müşteri deneyimleri ve yeni fırsatlar yaratmanıza yardımcı olabilir ve bu da karlılığınızı artırır.
Sosyal medyada mevcut olan bilgi bolluğu nedeniyle hükümetler şeffaflığı artırmak, vatandaş katılımını teşvik etmek ve insanların COVID-19'a nasıl tepki verdiğini anlamak için duygu analizini kullanmaya başladı. Bir duygu görüşü, hükümetlerin ve politika yapıcıların ortak toplumsal ve epidemiyolojik sorunları kontrolden çıkmadan önce belirlemelerine yardımcı olur.
Duygu analizi süreci nedir?
Doğal dil işleme, duygu analizinin modern yöntemidir. Bu, bilgisayar bilimi ve insan dili arasında bir arayüz oluşturur. Bu arabirim, makinelerin metni anlamasını ve ses dinlemesini sağlar. Ayrıca, makinelerin basit derecelendirmelerin ötesinde sayısal bilgiler sağlamasına olanak tanır.
NLP, yazılı ve sözlü içeriğin ardındaki gerçek anlamı görmemizi sağlar. Bu, duygu analizi yapmanın yeni bir yoludur. Makineler artık verilerden öğrenebilir ve olumlu, tarafsız ve olumsuz ifadeleri algılayabilir. Bu, markaların kapsamlı duygusal profiller oluşturmasına olanak tanır. Sistemler ayrıca duyguları cümle düzeyinde tanımlayabilir ve işleyebilir. Bu daha kesin bir yaklaşımla mümkündür.
Ama bir sorun var. Bu model, çok sayıda bağlamsal olarak açıklamalı eğitim verisi gerektirir.
Duygu analizi neden bu kadar zor?
Yapay zeka zor bir analiz alanıdır ve duygu analizi bunun nedenlerinden biridir. İnsanlar bile, özellikle belirsiz kelimeler, argo ve mecazlarla ilgili duyguları doğru bir şekilde anlamakta zorlanıyor.
Öznellik başka bir sorundur. Diğer bir zorluk ise öznelliktir. Alaycı sözler söylemek için de kullanılabilir. Boyutu ve rengi tanımlayan sıfatları düşünün. Bir ürünün rengi, beğendiği için veya bir noktayı kanıtlamak için kırmızıdır denilebilir. Makine, bağlamı ve farkı anlama amacını anlamalıdır.
İnsanlar üstü kapalı beyanlarda bulunduğundan, bağlam önemlidir. Bir makine, açıkça belirtilmemişse bağlamı öğrenemez. "Ürünümüzün nesini beğendiniz?" sorularını yanıtlayın. veya "Neyi beğenmedin?" Soruya bağlı olarak, “hiçbir şey” veya “her şey” gibi cevaplar, her biri duygunun kutuplarını değiştirecektir.
Makinelerin harika bir mizah anlayışı olmadığı için duygu analizi de zor olabilir. Ancak makine, birinin ironi veya iğneleme kullandığını algılayamazsa, utanç verici yanlış yorumlara neden olabilir.
Duyarlılık analizi modellerinin geliştirilmesindeki zorluklar bunlarla sınırlı değildir. Karşılaştırmalı ifadelerin anlamını tanımak ve anlamak ve tarafsızlık için bir temel oluşturmak önemlidir.
Bu zorluklar, duyarlılık analizi modelleri geliştirirken insanları bilgilendirmenin (HITL) önemini vurgulamaktadır. Yalnızca insanlar duyguları deneyimleyebilir ve bu nedenle yalnızca onlar uygulanabilir bir model yaratabilir.
Duygu analizi eğitimine en etkili şekilde nasıl yaklaşabilirsiniz?
Bir duyarlılık analizi algoritması oluşturmak için büyük miktarda etiketlenmiş veri gerekir. Duyarlılık analizi modellerinin geliştiricileri, bir veri hazırlama ekibi seçerken bağlamı ve kalite güvencesini dikkate almalıdır. Bu çalışma, saat başına ücret alan noterlerin, verileri doğru bir şekilde etiketleme ve hazırlama konusunda görev tarafından ödenen kişilere göre daha muhtemel olduğunu göstermektedir. Öte yandan, kitle kaynaklı çalışanlar ve esnek çalışanların duyguları yanlış yorumlamaları veya görevi bitirmek için 'diğer' seçeneğini varsayılan olarak seçmeleri daha olasıdır.
Her iki dünyanın da en iyisi: yönetilen iş gücü. Yönetilen bir iş gücü, incelenmiş ve doğrudan sizin gözetiminiz altında olan bir ekibe sahip olmanın avantajını sunar. Bu, daha iyi kalite kontrolü ve proje hedefleriyle uyum sağlar. Dış kaynaklı bir model olan yönetilen iş gücü, kitle kaynak kullanımı veya esnek çalışanlarla ekip çalışması tarafından sunulanlara rakip olan bir düzeyde esneklik ve ölçeklenebilirlik sunar.
Her şey doğru iş gücünü seçmekten geçiyor. Verilerinizi önemseyen ve sürekli eğitim alan. Veri etiketleme sanat olduğu kadar bilimsel de olabilir. Veri etiketlemenin hem teknik hem de insani yönleri hakkında bilgi sahibi kişilerle işbirliği yapmayı düşünün. Modelleriniz ve tahminleriniz için çok önemlidir.
