چالش های تحلیل احساسات و نحوه غلبه بر آنها

در اینجا ما در حال بررسی پیچیده ترین پردازش زبان طبیعی (NLP) هستیم: چالش های تحلیل احساسات ، و نحوه غلبه بر آنها. تجزیه و تحلیل احساسات به بخشی جدایی ناپذیر از بازاریابی تبدیل شده است. نه تنها دقت تجزیه و تحلیل احساسات به سازمانها کمک می کند تا چگونگی درک آنها را تعیین کنند ، بلکه می تواند به آنها در شناسایی مشکلات احتمالی در عملیات بازاریابی و محتوای برندسازی که به موقع با آنها پرداخته می شود ، کمک کند. اگرچه بسیاری از شرکت ها با چالش های تجزیه و تحلیل احساسات روبرو هستند ، غلبه بر راه حل های مناسب و شرکای همکاری بسیار دشوار نیست. در این راهنما ، ما برخی از چالش های مشترک و تمام آنچه را که برای حل آنها لازم است ، تجزیه خواهیم کرد.

چالش های تحلیل احساسات چیست؟

وقتی صحبت از چالش های تجزیه و تحلیل احساسات می شود ، مواردی وجود دارد که شرکت ها برای دستیابی به دقت تجزیه و تحلیل احساسات با آنها تلاش می کنند. تجزیه و تحلیل احساسات یا احساسات می تواند در پردازش زبان طبیعی دشوار باشد زیرا ماشین ها باید برای تجزیه و تحلیل و درک احساسات همانطور که مغز انسان انجام می دهد ، آموزش ببینند. این علاوه بر درک تفاوت های ظریف زبان های مختلف است. از آنجا که علم داده همچنان در حال تحول است ، نرم افزار تجزیه و تحلیل احساسات قادر به مقابله بهتر این مسائل است. در اینجا سد های اصلی در تجزیه و تحلیل احساسات آورده شده است.

1. تن

مسئله

تفسیر کلامی می تواند دشوار باشد و حتی تشخیص آن در کلمه نوشتاری دشوارتر است. وقتی فرد سعی در تجزیه و تحلیل حجم گسترده ای از داده ها دارد که می تواند حاوی پاسخ های ذهنی و عینی باشد ، همه چیز پیچیده تر می شود. برندها می توانند در یافتن احساسات ذهنی و تجزیه و تحلیل صحیح آنها به دلیل لحن مورد نظر خود با مشکل روبرو شوند.

راه حل

اساس هر نرم افزار تجزیه و تحلیل احساسات خوب شامل توانایی رمزگشایی بیانیه های ذهنی از موارد عینی و سپس پیدا کردن لحن مناسب در آن است. به عنوان مثال: "محصول زرق و برق دار است اما با آن قیمت" یک احساسات ذهنی است اما با یک تنش پذیری که می گوید قیمت محصول را جذاب تر می کند. با یک API احساسات هوشمند ، شرکت ها می توانند چنین ظرافت هایی را در مقیاس ، در مقیاس رمزگشایی کنند.

2. قطبیت

مسئله

کلماتی مانند "عشق" و "نفرت" دارای امتیاز مثبت (1+) و منفی (-1) در قطبیت هستند. درک اینها آسان است. اما بین کلمات صرف شده مانند "نه چندان بد" وجود دارد که می تواند به معنای "متوسط" باشد و از این رو در قطب میانی قرار گیرد (75-). گاهی اوقات عباراتی مانند این حذف می شوند، که نمره احساسات را کم می کند.

راه حل

ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات می توانند به راحتی این عبارات و کلمات قطب میانی را کشف کنند تا دیدگاهی جامع از یک نظر ارائه دهند. در این زمینه، یک تحلیل احساسات مبتنی بر موضوع می تواند تحلیلی جامع ارائه دهد، اما با تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه، می توان دید عمیقی از بسیاری از جنبه های یک نظر داشت.

3. طعنه

مسئله

مردم از کنایه و کنایه در مکالمات و میم های معمولی در شبکه های اجتماعی استفاده می کنند. عمل ابراز احساسات منفی با استفاده از تعارفات پشت سر می تواند برای ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات در تشخیص زمینه واقعی آنچه که پاسخ واقعاً متضمن آن است، دشوار کند. این اغلب می تواند منجر به حجم بالاتری از بازخورد "مثبت" شود که در واقع منفی است.

راه حل

یک API تجزیه و تحلیل احساسات سطح بالا می تواند زمینه زبان مورد استفاده و هر چیز دیگری را که در ایجاد احساسات واقعی زمانی که شخصی چیزی پست می کند، تشخیص دهد. برای این، مجموعه داده زبانی که مدل تحلیل احساسات بر روی آن آموزش داده شده است، نه تنها باید دقیق باشد، بلکه گسترده باشد.

تحقیق برای ارجاع:

4. ایموجی ها

مسئله

مشکل محتوای رسانه های اجتماعی که مبتنی بر متن هستند، مانند توییتر، این است که آنها مملو از ایموجی ها هستند. وظایف NLP به گونه ای آموزش داده می شوند که مختص زبان باشند. در حالی که آنها می توانند متن را حتی از تصاویر استخراج کنند، ایموجی ها به خودی خود یک زبان هستند. اکثر راه حل های تجزیه و تحلیل احساسات با ایموجی ها مانند کاراکترهای خاصی برخورد می کنند که در طی فرآیند احساسات کاوی از داده ها حذف می شوند. اما انجام این کار به این معنی است که شرکت ها بینش کل نگر را از داده ها دریافت نخواهند کرد.

راه حل

برای رویارویی با چالش های تجزیه و تحلیل احساسات مانند این، یک شرکت باید از یک ابزار تحلیلگر احساسات استفاده کند که بتواند زبان را در ایموجی ها رمزگشایی کند و آن ها را با کاراکترهای خاص مانند کاما، فاصله یا نقطه جمع نکند. این به خودی خود یک برنامه بسیار پیشرفته است که در آن مدل هایی مانند Repustate به طور خاص برای آن آموزش داده شده اند. دانشمندان داده ابتدا تجزیه و تحلیل می کنند که آیا افراد بیشتر از ایموجی ها در رویدادهای مثبت یا منفی استفاده می کنند، و سپس به مدل ها آموزش می دهند تا ارتباط بین کلمات و ایموجی های مختلف را بیاموزند.

5. اصطلاحات

مسئله

برنامه های یادگیری ماشین لزوماً چهره ای از گفتار را درک نمی کنند. به عنوان مثال ، یک اصطلاح مانند "نه فنجان چای من" الگوریتم را به هم می ریزد زیرا چیزهایی را به معنای واقعی کلمه می فهمد. از این رو ، هنگامی که یک اصطلاح در یک نظر یا یک بررسی استفاده می شود ، این جمله را می توان با الگوریتم اشتباه گرفت یا حتی نادیده گرفت. برای غلبه بر این مشکل ، یک پلت فرم تجزیه و تحلیل احساسات باید در درک اصطلاحات آموزش دیده باشد. وقتی صحبت از چندین زبان می شود ، این مشکل چند برابر می شود.

راه حل

تنها راهی که می توان این چالش را با دقت تجزیه و تحلیل احساسات برآورده کرد این است که اگر شبکه های عصبی در یک API معدن احساسات برای درک و تفسیر اصطلاحات آموزش دیده باشند. اصطلاحات مطابق با اسمهایی نقشه برداری می شوند که نشان دهنده احساسات مانند عصبانیت ، شادی ، عزم ، موفقیت و غیره است و سپس مدل ها بر این اساس آموزش داده می شوند. کافی است بگوییم ، فقط در این صورت می تواند ابزاری برای تجزیه و تحلیل احساسات بینش دقیقی از چنین متن ارائه دهد.

بگذارید تجزیه و تحلیل احساسات Repustate بینش های پنهان شما را کشف کند

نسخه ی نمایشی خود را امروز رزرو کنید

6. نفی

مسئله

نفی ، داده شده توسط کلماتی مانند نه ، هرگز ، نمی توانند ، و غیره باشند ، و غیره می توانند مدل ML را اشتباه بگیرند. به عنوان مثال ، یک الگوریتم ماشین باید درک کند که عبارتی که می گوید ، "من نمی توانم به کلاس کلاس خود بروم" ، به این معنی است که شخص قصد دارد به اتحاد کلاس برود.

راه حل

یک سکوی تجزیه و تحلیل احساسات باید آموزش داده شود تا درک کند که منفی های مضاعف از یکدیگر بالاتر هستند و یک جمله را به مثبت تبدیل می کنند. این کار فقط می تواند انجام شود در شرایطی که جسد کافی برای آموزش الگوریتم وجود داشته باشد و حداکثر تعداد کلمات نفی را برای ایجاد تعداد بهینه از مجوزها و ترکیبات ممکن دارد.

7. جملات تطبیقی

مسئله

جملات تطبیقی می توانند مشکل باشند زیرا ممکن است همیشه نظری نداشته باشند. بخش اعظم آن باید استنباط شود. به عنوان مثال ، وقتی شخصی می نویسد ، "Galaxy S20 از Apple iPhone12 بزرگتر است" ، این جمله هیچ احساسی منفی یا مثبت را ذکر نمی کند بلکه یک سفارش نسبی را از نظر اندازه دو تلفن بیان می کند.

راه حل

در این مورد می توان دقت تجزیه و تحلیل احساسات را بدست آورد که یک مدل احساسات می تواند میزان داشتن یک موجودیت یک خاصیت را به میزان بیشتر یا کمتر از خاصیت دیگری مقایسه کند. و سپس آن را به یک احساسات منفی یا مثبت گره بزنید. این مسئله ای نیست که به سادگی داشتن یک گروه از کلمات خاص یا مثبت احساسات ، بلکه در آموزش دستگاه هوش مصنوعی برای جمع آوری اطلاعات از نمودار دانش خود و تجزیه و تحلیل رابطه بین موجودات ، کلمات و احساسات باشد.

8. تعصب کارمندان

مسئله

بازخورد کارمندان هنگام شکل گیری فرهنگ شرکت ، بهبود تاکتیک های فروش و کاهش گردش مالی کارکنان بسیار ارزشمند است. با این حال ، بسیاری از شرکت ها به دلیل تعصب ، خود را برای تجزیه اطلاعات می دانند. اینها می توانند یا از کارمند باشند ، یا از دیدگاه نقشه بردار که ممکن است پاسخ یک کارمند سابق را جدی نگیرد.

راه حل

ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات می توانند به شما در درک احساسات کارمندان از نظرسنجی ها و وب سایت های بررسی اشتغال آنلاین مانند Glassdoor ، با دقت بیشتری کمک کنند. تجزیه و تحلیل متن می تواند به خواندن احساسات واقعی در بازخورد کارمندان و تجزیه و تحلیل پاسخ های عاطفی برای تعیین تعصب و از بین بردن خطاهای انسانی کمک کند.

9. تجزیه و تحلیل احساسات چند زبانه

مسئله

تجزیه و تحلیل احساسات چند زبانه تمام مشکلات ذکر شده در بالا را تشکیل می دهد که وقتی ترکیبی از زبانها به داخل آن پرتاب می شود ، پیچیده می شوند. هر زبان برای درک مذاهب به یک برچسب بخش منحصر به فرد گفتار ، لیمماتیزر و گرامری نیاز دارد. از آنجا که هر زبان منحصر به فرد است ، نمی توان آن را به یک زبان پایه مانند انگلیسی ، انگلیسی ، ترجمه کرد تا بینش را استخراج کند. یک مثال ساده ، اگر یک اصطلاح "مانند ماهی به آب می رسد" به آلمانی ترجمه می شود ، اصطلاحات معنای خود را از دست می داد.

راه حل

تنها راهی که این چالش های تجزیه و تحلیل احساسات برای داده های چند زبانه می تواند برطرف شود ، راه سخت است. این بدان معنی است که مدل تجزیه و تحلیل احساسات باید یک بستر آموزش دیده منحصر به فرد داشته باشد و برای هر زبانی مانند Repustate مدل تشخیص موجودیت موجودیت را داشته باشد. هیچ میانبر در این مورد وجود ندارد زیرا این مدل باید در هر زبان به صورت دستی توسط دانشمندان داده آموزش داده شود. این یک فرآیند وقت گیر است که به دقت و کوشش نیاز دارد. اما نتایج ارزش آن را دارند زیرا بالاترین نمرات دقت تجزیه و تحلیل احساسات را در حد امکان به شما می دهد.

10. داده های صوتی و تصویری

مسئله

فیلم ها با داده های متن یکسان نیستند. این چالش نه تنها این است که فیلم ها باید رونویسی شوند بلکه ممکن است زیرنویس هایی داشته باشند که برای آرم های برند باید مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند. فیلم های رسانه های اجتماعی علاوه بر داده های ویدئویی با نظرات همراه هستند.

راه حل

اگر اطلاعاتی از محتوای ویدیویی را به آسانی از داده های متن استخراج کند ، یک آنالایزر احساساتی می تواند بینش دقیقی از داده های شما ارائه دهد. برای این کار ، باید یک مدل تجزیه و تحلیل محتوای ویدیویی داشته باشد که می تواند فیلم ها را برای استخراج اشخاص و بینش در مورد نظر مشتری ، بینش محصول و آرم های برند تجزیه کند.

راه حل تجزیه و تحلیل احساسات Repustate را در عمل مشاهده کنید.

نسخه ی نمایشی خود را امروز رزرو کنید

چرا شرکت ها به تجزیه و تحلیل احساسات بستگی دارند؟

شرکت ها برای به دست آوردن درک عمیق تری از ذهنیت مصرف کننده به تجزیه و تحلیل احساسات بستگی دارند. این امر به بازده بهتر سرمایه گذاری از استراتژی های سودآورتر بازاریابی تبدیل می شود. بینش تجزیه و تحلیل احساسات جمع آوری شده از منابع مختلف منجر به بهبود ویژگی های محصول ، قیمت گذاری ، مکان های فروشگاه ، تجربه مشتری و رضایت کلی کارمندان می شود. در زیر زمینه های اصلی که تجزیه و تحلیل احساسات به مشاغل کمک می کند.

1. صدای صبور
2. گوش دادن به رسانه های اجتماعی
3. هوش تجاری
4. بینش برند
5. مدیریت شهرت
6. تحلیل رقابتی
7. نظر معدن
8. صدای کارمند (VOE)
9. صدای مشتری (VOC)

چگونه مارک ها دقت تجزیه و تحلیل احساسات را بهبود می بخشند

هر چالشی که ما پوشش داده ایم می تواند با استفاده از API تجزیه و تحلیل احساسات قوی ، با هوشمندی روبرو شود. نرم افزار Repustate حتی می تواند احساسات در زمان واقعی را تجزیه و تحلیل کند و همه چیز مربوط به احساسات مشتری را گزارش کند ، از لحن اظهار نظر گرفته تا عبارات با چند قطبی تا بازخورد کارمندان. این کار از طریق طیف گسترده ای از تکنیک های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند تجزیه و تحلیل متن ، پردازش زبان طبیعی و وظایف تشخیص نهاد به نام انجام می شود. پلت فرم تجزیه و تحلیل احساسات Repustate 23 زبان را به صورت بومی درک می کند ، این بدان معنی است که هر کجا که تجارت شما باشد ، و هر کس که مشتریان شما باشد ، می توانید بدون در نظر گرفتن ، غرفه های عمیق در بینش مصرف کننده بدست آورید.

با ما در مورد چه چالش هایی که می خواهید بر آن غلبه کنید صحبت کنید. ما دوست داریم نیازهای شما را بهتر درک کنیم و با شما همکاری کنیم تا به شما در رسیدن به اهداف تجاری خود کمک کنیم.