Naturlig språkbehandling (NLP), även allmänt kallad sentimentanalys, identifierar den känslomässiga tonen bakom en text med hjälp av sentimentanalys. Med hjälp av denna metod kan organisationer fastställa och kategorisera åsikter om produkter, tjänster och idéer. Processen innebär att man utvinner text för sentiment och subjektiv information med hjälp av datautvinning, maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI).
Användningen av system för sentimentanalys kan ge insikt i oorganiserad och ostrukturerad text som finns i flera onlinekällor, inklusive e-postmeddelanden, blogginlägg, ärenden, webbchattar, sociala mediekanaler, forum och kommentarer. Genom att implementera regelbaserade, automatiska eller hybridalgoritmer ersätts manuell databehandling. Ett automatiskt system lär sig av data med hjälp av maskininlärningstekniker, medan regelbaserade system analyserar sentiment baserat på fördefinierade, lexikonbaserade regler. Båda metoderna kombineras i hybrid sentimentanalys. Båda metoderna kombineras i hybrid sentimentanalys.
Förutom att identifiera sentiment kan opinionsanalys även avgöra polariteten (eller mängden positivitet och negativitet), ämnet och opinionsinnehavaren. Dessutom kan sentimentanalys tillämpas på olika områden, såsom dokument, stycken, meningar och delmeningar.
Sentimentanalys på en finare granularitetsnivå ger en mer exakt polaritetsnivå, vanligtvis från mycket positiv till mycket negativ. På en 5-stjärnig skala kan detta jämföras med en opinionsbedömning.
Till skillnad från positivitet och negativitet identifierar känslodetektering specifika känslor. Några exempel inkluderar lycka, frustration, chock, ilska och sorg.
Förutom att identifiera åsikter identifierar intentionsbaserad analys även handlingar bakom en text. Om en kundkommentar uttrycker frustration över att byta batteri kan kundtjänst kontakta dem för att lösa problemet.
I aspektbaserad analys samlas specifika komponenter in som omnämns positivt eller negativt. En produkts batteritid kan till exempel kritiseras av en kund. I det här fallet kommer systemet att återge att den negativa uppfattningen inte handlar om produkten som helhet, utan om batteritiden.
Den vanligaste utmaningen i samband med sentimentanalys kretsar kring felaktiga träningsmodeller. Det är vanligt att system felidentifierar kommentarer som är objektiva eller neutrala i sitt sentiment. Det skulle anses vara neutralt om en kund fick en vara i fel färg och kommenterade "Produkten är blå", när det borde anses vara negativt.
Ett systems oförmåga att förstå sammanhanget eller tonen kan också göra det svårt att identifiera känslor. Om sammanhanget inte anges kan svar på omröstningar eller undersökningar som "ingenting" eller "allt" kategoriseras som positiva eller negativa beroende på frågan. Dessutom kan ironi och sarkasm inte explicit tränas och kan leda till att falska känslor tillskrivs.
På liknande sätt ställer datorprogram till med mycket problem när de stöter på emojis och irrelevant information. Det är viktigt att träna modeller med neutral data och emojis för att undvika att felaktigt flagga texter.
Inom sentimentanalys, såväl som opinionsutvinning, används algoritmer för naturlig språkbehandling (NLP) och maskininlärning för att automatiskt bedöma den känslomässiga tonen i onlinekonversationer.
Sentimentanalysmodeller kan implementeras med en mängd olika algoritmer, beroende på hur mycket data du behöver analysera och hur noggrann din modell behöver vara.
Det finns tre huvudtyper av sentimentanalysalgoritmer: