Was ist die Stimmungsanalyse und warum ist es wichtig?

Wir leben in einer Welt der Mehrdeutigkeit. Nachrichten werden oft ohne die wahre Absicht oder Emotion dahinter gesendet. Dies ist in unseren täglichen Interaktionen sowie in groß angelegten Kommunikationen wie denjenigen zwischen Unternehmen und Kunden zu sehen. Es ist einer der Hauptgründe, warum wir uns oft falsch verstehen.

Wenn Sie also eine Nachricht sehen, was ist das Gefühl dahinter? Ist der Autor glücklich, traurig, wütend oder frustriert? Die Dunkelheit in Nachrichten und schriftlichen Inhalten kann manchmal schwierig zu entschlüsseln sein. Aber was wäre, wenn es eine Möglichkeit gäbe, den emotionalen Aspekt hinter einer Botschaft zu verstehen?

Mit der Stimmungsanalyse können Sie den emotionalen Aspekt hinter der Botschaft verstehen. In diesem Blog -Beitrag werden wir untersuchen, was die Stimmungsanalyse ist und warum es so wichtig ist.

Was ist die Stimmungsanalyse?

Die Sentiment -Analyse, auch als Meinungsabbau oder Emotion AI bezeichnet, bezieht sich auf die Verwendung von Verarbeitung natürlicher Sprache, Textanalyse, Computerlinguistik und Biometrie, um affektive Zustände und subjektive Informationen systematisch zu identifizieren, zu extrahieren, zu quantifizieren und zu studieren.

In einfachen Worten: Es handelt sich um eine Methode, um die Emotionen hinter einem Textstück zu verstehen. Der Text kann alles aus einem Satz, einem Absatz, einem Artikel oder sogar einem ganzen Buch sein.

Es ist eine Automatisierung, die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwendet, um den emotionalen Ton hinter Wörtern zu bestimmen. Die Automatisierung wird von KI -Bots durchgeführt, die im Lesen und Verständnis von Millionen von Texten geschult sind, um den emotionalen Ton hinter dem Text zu identifizieren, dh positiv, neutral oder negativ.

Diese KI -Bots arbeiten, indem sie den Text in winzige Stücke zerfressen und dann jedem Fragment eine Stimmungsbewertung geben. Danach setzen sie diese Fragmente zusammen, um ein Verständnis der Stimmung im gesamten Text aufzubauen.

Wie funktioniert die Stimmungsanalyse?

Die Entscheidung, ob der analysierte Text einen negativen, positiven oder neutralen Ton aufweist, kann schwierig sein. Dies liegt daran, dass die menschliche Sprache kompliziert ist und es viele Möglichkeiten gibt, dasselbe zu sagen.

Zum Beispiel kann der Ausdruck „Ich bin nicht glücklich“ mit einem negativen Gefühl interpretiert werden. Wenn Sie jedoch den Kontext ändern, z. B. in der Phrase „Ich bin nicht zufrieden mit den Ergebnissen der Wahl“, wird das Gefühl positiver.

Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel. Maschinen können geschult werden, um Millionen von Texten zu lesen und zu verstehen, um die Stimmung dahinter zu identifizieren.

Im Gegensatz zu Menschen, die 80% der Zeit miteinander zustimmen, können Maschinen bis zu einer höheren Genauigkeit erreichen, die sich nur im Laufe der Zeit verbessert.

Die vier Hauptschritte in der Stimmungsanalyse

Um die verschiedenen Anwendungen der Stimmungsanalyse zu verstehen, müssen wir zunächst die vier Hauptschritte verstehen, die an der Stimmungsanalyse beteiligt sind:

Schritt eins: Datenerfassung

Um eine Stimmungsanalyse durchzuführen, benötigen Sie zunächst einen Datensatz. Dieser Datensatz sollte korrekt gesammelt und gekennzeichnet werden, damit der Algorithmus für maschinelles Lernen daraus lernen kann.

Nach dem Sammeln der Daten können Sie die API -Daten über Live -APIs für soziale Medien hochladen. Beispielsweise können Sie die Twitter -API verwenden, um Tweets zu sammeln. Oder eine Nachrichten -API kann Nachrichtenartikel aus dem gesamten Web sammeln.

Wenn Sie ein CRM -Tool zur Datenerfassung verwenden, können Sie manuell hochladen, wenn Sie die API als .csv -Datei verwenden.

Schritt 2: Datenverarbeitung

Nachdem die Daten gesammelt wurden, muss sie verarbeitet werden. Die Datenverarbeitung hängt jedoch hauptsächlich von der Art der verarbeiteten Daten ab. Bilder, Text, Audio und Video erfordern alle verschiedene Arten der Verarbeitung.

Zum Beispiel müssen für Audio und Videos wie YouTube-Videos zunächst die Daten mit einem Sprach-Text-Konverter in Text transkribiert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass keine Daten ausgelassen werden und dass der Algorithmus zur Stimmungsanalyse den Text verstehen kann.

Andererseits ist die Datenverarbeitung für Textanalyseansätze wie Social -Media -Beiträge oder Online -Bewertungen etwas anders. Der Text muss gereinigt und formatiert werden, damit der Algorithmus für maschinelles Lernen ihn lesen kann.

Schritt drei: Datenanalyse

In dieser Phase werden verschiedene Schritte unternommen, um die Daten zu verstehen und Muster zu finden.

Training des Modells

Der erste Schritt besteht darin, das Modell des maschinellen Lernens mit vorverarbeiteten und manuell beschrifteten Daten zu trainieren. Dies ist so, dass das Modell weiß, wonach er suchen und in der Lage ist, verschiedene Arten von Daten zu identifizieren, zu vergleichen und zu klassifizieren.

Mehrsprachige Daten

Da sich die Stimmungsanalyse mit viel Text befasst, ist es wichtig, mehrsprachige Daten analysieren zu können. Auf diese Weise können Sie das Gefühl eines in einer Sprache geschriebenen Textes verstehen, ohne seine Bedeutung aufgrund einer schlechten Übersetzung zu beeinträchtigen.

Benutzerdefinierte Tags

Nach Abschluss des Trainings des Modells können Sie auch benutzerdefinierte Tags erstellen. Diese Tags helfen Ihnen dabei, Ihre Daten besser zu verstehen und die Kategorisierung der Textdaten zu erleichtern.

Themenklassifizierung

Hier klassifiziert das Modell den Text in verschiedene Themen. Dies ist hilfreich, um zu verstehen, worum es in dem Text tatsächlich geht, und erleichtert es, das Gefühl des Textes zu identifizieren.

Stimmungsanalyse

Danach wird jeder Aspekt getrennt analysiert, um seine Stimmung zu bestimmen. Anschließend erhält jeder eine Stimmungsbewertung, die von -1 bis +1 reicht und neutrale Gefühle 0 beträgt.

Schritt vier: Datenvisualisierung

Im letzten Schritt werden die Daten visualisiert, um Erkenntnisse zu erstellen und bessere Entscheidungen zu treffen. Die Daten können auf verschiedene Arten wie Tabellen, Diagramme und Grafiken visualisiert werden.

Eine der beliebtesten Möglichkeiten zur Visualisierung von Stimmungsdaten ist eine Wortwolke. Eine Wortwolke ist eine grafische Darstellung der häufigsten Wörter, die in einem Text verwendet werden. Die Größe des Wortes entspricht, wie oft es im Text verwendet wird.

Eine andere Möglichkeit, die Stimmungsdaten zu visualisieren, ist über ein Balkendiagramm. Ein Balkendiagramm kann die allgemeine Stimmung eines Textes sowie das Gefühl jedes Aspekts anzeigen.

Herausforderungen zur Stimmungsanalyse

Während die Sentiment -Analyse ein leistungsstarkes Werkzeug ist, ist es kein perfektes System und kommt mit seinen eigenen Herausforderungen, wie z. B.:

Ton

Der Ton eines Textes kann sowohl verbal als auch in geschriebener Form schwer zu entschlüsseln sein. Vor diesem Hintergrund besteht der Grund für gute Stimmungsanalyse, objektive Aussagen von subjektiven zu erkennen.

Polarität

Das Gefühl berücksichtigt nicht nur Gegensätze wie „gut“ und „schlecht“ oder „glücklich“ und „traurig“. Einige Gefühle befinden sich in der Mitte dieser beiden Gegensätze wie „Durchschnitt“, „okay“ oder sogar „nicht so schlimm“.

Mit Sentiment Analysis -Anwendungen können Sie diese komplexen Aussagen mit Kontext hervorheben.

Sarkasmus

Sarkasmus und Ironie sind zu einer Hauptstütze des Internet -Humors geworden, insbesondere mit dem Anstieg der Popularität von Meme. Natürlich kann es für die Sentiment -Analyse -Software schwierig sein, Sarkasmus zu erkennen, insbesondere ohne Kontext. Der erste Schritt zur Lösung dieses Problems besteht daher darin, das Gefühl hinter der Nachricht nicht nur zu verstehen, sondern auch den wahren Kontext der Nachricht hervorzuheben.

Emojis

Emojis sind auch zu einem Grundnahrungsmittel geworden, um sich auszudrücken, insbesondere in den sozialen Medien. Während Emojis häufig verwendet werden kann, um das Gefühl einer Nachricht auszudrücken, können sie auch verwendet werden, um das Gefühl einer Nachricht zu verbergen. Zum Beispiel kann die Verwendung eines Smiley -Gesichts -Emoji oft verwendet werden, um ein negatives Gefühl herunterzuspielen.

Die Stimmungsanalyse kann die Emotionen hinter den Bildern erfassen, und Emojis sind eine Sprache für sich.

Redewendungen

Redewendungen werden oft verwendet, um ein Gefühl auszudrücken, kann aber schwierig sein, wörtlich zu übersetzen. Wenn Redewendungen, Ausdrücke oder Sprachfiguren in Testimonials und Überprüfungen verwendet werden, können sie durch die Software zur Stimmungsanalyse übersehen werden.

Negationen

Beispiele für Negationen sind Wörter wie „nicht“, „nicht“ und „nicht“. Diese Wörter verwechseln oft den Algorithmus zur Stimmungsanalyse, insbesondere wenn doppelte Negation verwendet wird. Zum Beispiel kann der Ausdruck „Ich bin nicht unglücklich“ als positive oder negative Stimmung interpretiert werden.

Vergleichende Sätze

Es ist schwierig, die Emotionen hinter einem vergleichenden Satz zu verstehen. Dies liegt einfach daran, dass beim Vergleich keine positiven oder negativen Gefühle dahinter stehen. Vielmehr ist es eine Tatsachenaussage. Beispielsweise bietet „dieses Telefon besser als das andere“ keinerlei Gefühle.

Angestellte Voreingenommenheit

In einigen Fällen werden die Mitarbeiter gebeten, Bewertungen oder Zeugnisse über ihr Unternehmen zu hinterlassen, um die Veränderung ihrer Arbeitskultur und -ziele zu beeinflussen. Obwohl das Feedback der Mitarbeiter vorteilhaft ist, müssen Unternehmen vor einer Verzerrung vorsichtig sein, die von beiden Parteien stammen und dazu führen können, dass das Feedback ignoriert wird.

Mehrsprachige Stimmungsanalyse

Wenn Sie eine Stimmungsanalyse durchführen, ist es wichtig, die verschiedenen verwendeten Sprachen zu berücksichtigen. Dies liegt daran, dass jede Sprache ihre einzigartige Grammatik, Redewendungen und Wörter hat, die in der Übersetzung oft verloren gehen können. All dies kann eine Herausforderung bei der Durchführung von Stimmungsanalysen darstellen.

Audio-visuelle Daten

Nicht alle Daten sind in schriftlicher Form, ein Teil davon in Audio- oder visueller Form. Dies kann eine Herausforderung für die Stimmungsanalyse sein, da es oft schwierig ist, alle Aspekte des Videos zu analysieren. Dies schließt Audio, Bilder und sogar die von den Zuschauern hinterlassenen Kommentaren ein. Um dies zu lösen, verwenden Unternehmen häufig eine Kombination aus Textanalyse, Audioanalyse und Videoanalyse, um das Gefühl genauer zu verstehen.

Beispiel für Stimmungsanalyse

Wenn Sie ein paar Beispiele für die Stimmungsanalyse erfassen, werden Sie besser verstehen, wie es funktioniert. Hier sind einige Beispiele für verschiedene Arten der Stimmungsanalyse und deren zugrunde liegender Stimmung.

Standard -Stimmungsanalyse

Dies ist eine der häufigsten Arten von Stimmungsanalysen und wird häufig verwendet, um Social -Media -Beiträge, Bewertungen und Testimonials zu analysieren. Es ist ein unkomplizierter Prozess, der den Text untersucht und feststellt, ob er positiv, negativ oder neutral ist.

Hier ist ein Beispiel für eine Standard -Sentiment -Analyse und deren zugrunde liegende Stimmung:

„Ich liebe es, wie einfach diese App ist.“

Dies ist ein einfaches, positives Gefühl. Es ist leicht zu erkennen, dass das Gefühl aufgrund der Verwendung des Wortes „Liebe“ positiv ist.

„Ich bin mir nicht sicher, ob mir diese App gefällt, ich muss sie weiter ausprobieren.“

Dies ist ein komplizierteres Gefühl wegen der Negation. In diesem Fall ist das Gefühl neutral, weil die Person unentschlossen ist.

„Diese App ist für mich viel zu verwirrend und kompliziert.“

Dieses Gefühl ist aufgrund der Verwendung von Wörtern wie „verwirrend“ und „kompliziert“ negativ. Diese werden typischerweise als negative Wörter angesehen, wenn es um die grundlegende Stimmungsanalyse geht.

Feinkörniges Gefühl

Diese Art der Stimmungsanalyse ist nuancierter und untersucht die verschiedenen Emotionen, die ausgedrückt werden. Anstatt beispielsweise ein klares Gefühl zu haben, sicher zu sein, müssen Sie auch den zugrunde liegenden Kontext und die Emotionen verstehen.

„Die ältere Version war anspruchsvoller.“

Das Gefühl hier ist negativ, obwohl die Wörter „anspruchsvoll“ und „mehr“ typischerweise als positiv angesehen werden. Dies liegt daran, dass die Person es mit der älteren Version vergleicht, die sie mehr mochte.

„Ich bin nicht unglücklich.“

Dieses Gefühl ist positiv, obwohl das Wort „unglücklich“ normalerweise als negativ angesehen wird. Dies liegt daran, dass die Person das Wort negiert, was das Gefühl ändert. Es zeigt, dass der Kunde zufrieden und nicht unglücklich ist.

„Ich bin so glücklich, dass ich es nicht einmal in Worte fassen kann.“

Dieses Gefühl ist aufgrund der Verwendung von Wörtern wie „glücklich“ und „gleichmäßiger“ äußerst positiv. Dies zeigt, dass die Person sehr glücklich ist und sie Schwierigkeiten haben, die Worte zu finden, um sie auszudrücken. Dies ist ein klares Beispiel dafür, wie die Stimmungsanalyse nuancierter und schwer zu verstehen ist.

„Ich kümmere mich nicht wirklich um diese App.“

Trotz der negativen Worte „nicht“, „wirklich“ und „Fürsorge“ ist dieses Gefühl neutral. Dies liegt daran, dass die Person ausdrückt, dass sie keine starke Meinung auf die eine oder andere Weise hat. Sie sind der App gleichgültig.

Emotionserkennung

Die Erkennung von Emotionen ist eine Art von Stimmungsanalyse, die sich darauf konzentriert, die Emotionen zu verstehen, die ausgedrückt werden. Wenn Sie eine Stimmungsanalyse in Marketing und Kunden durchführen, bietet es eine Menge Vorteile, um die Emotionen und Bedürfnisse der Kunden gegenüber Ihrem Produkt zu verstehen. Hier sind einige Beispiele, um zu verstehen, wie dies funktioniert.

„Diese App erleichtert es mir, meinen Tag zu organisieren.“

Das Gefühl hier ist positiv wegen des Wortes „einfacher“. Es ist aber auch hilfreich, die zugrunde liegenden Emotionen zu verstehen. In diesem Fall drückt die Person aus, dass sie sich glücklich fühlen, da sie organisierter und kontrollierter ist. Dies ist ein hilfreiches Gefühl für den Kundenservice und sogar das Marketing, um sie zu verstehen.

„Ich bin so frustriert über diese App, dass es nie so funktioniert, wie ich es möchte.“

Das Gefühl hier ist negativ wegen des Wortes „frustriert“. Trotzdem nehmen wir uns weiter mit dem Verständnis der Emotionen des Kunden ein. Dieses Beispiel zeigt, dass der Kunde wütend ist und das Gefühl hat, nicht die Kontrolle zu haben. Ihr Team kann diese Informationen nutzen, um dieses spezielle Problem so zu beheben, dass es für den Kunden besser funktioniert.

„Was kann diese App noch tun?“

Das Gefühl hier ist neutral, aber die Emotion ist merkwürdig. Der Kunde möchte mehr über die App und ihre Fähigkeiten erfahren. Dies ist eine gute Gelegenheit für den Kundendienst oder das Marketing, weitere Informationen bereitzustellen.

Die Stimmungsanalyse ist ein komplizierter Prozess, bei dem viele verschiedene Faktoren berücksichtigt werden müssen. Das Gefühl eines Textes kann oft anders sein als das, was die Wörter selbst anzeigen scheinen. Aus diesem Grund ist es wichtig, mehrere Methoden zur Analyse der Analyse wie Textanalyse, Audioanalyse und Videoanalyse zu verwenden.

Die Zukunft ist da! Leistungsstarke KI kann jetzt Emotionen in Daten erkennen

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Grundlegende sentimentale Analysen wurden entwickelt, um die Stimmung im Text genau zu erkennen. Diese Methoden sind jedoch nicht perfekt und es gibt immer noch viele Herausforderungen, die als Sarkasmus, Emoji und andere Kommunikationsformen falsch interpretiert werden müssen.

Aber die Zukunft sieht für die Stimmungsanalyse gut aus. Mit dem fortgesetzten Fortschritt der KI können wir nur erwarten, dass die Stimmungsanalyse genauer und zuverlässiger wird.

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