Všetci sme obklopení zariadeniami, ktoré fungujú na internete. Predtým to boli iba počítače, ale teraz máme web pre mobily a tablety, ktoré sú užitočné. Technológia svojím spôsobom priniesla nielen úžitok pre podnikanie a uľahčenie nášho života, ale tiež obohatila našu online skúsenosť. Stala sa platformou, kde ľudia trávia veľa času, hľadajú vedomosti, vymieňajú si nápady a dokonca nakupujú!
ako sa stať vývojárom tablo
Napríklad : Čo chceme urobiť, keď chceme uskutočniť nákup online / offline? Prechádzame rôzne webové stránky a fóra, aby sme zistili, či o tom ľudia hovoria. Skontrolujeme niekoľko internetových obchodov, ktoré predávajú to, čo hľadáme. Prečítali sme si recenzie a komentáre, ktoré veľa ľudí napísalo alebo vyjadrilo k produktu a online obchodu. Až po vykonaní veľkého počtu recenzií sa rozhodneme, či nákup uskutočníme alebo nie.
Dôležitosť analýzy sentimentu
Väčšina rozhodnutí o nákupe vo virtuálnom svete sa prijíma po absolvovaní toho, čo povedia vplyvní recenzenti a kolegovia o produkte / službe. To je dôvod, prečo sú spoločnosti teraz nútené vidieť a analyzovať, čo o nich ľudia na webe hovoria. Z pohľadu spoločnosti sú recenzie a komentáre veľmi dôležité. Preto si analýza komentárov a recenzií nemôže nechať ujsť organizáciu.
Ako sa však tieto komentáre alebo recenzie všeobecne volajú?
Tieto komentáre, názory a recenzie sú známe ako „údaje zo sentimentu“ a úloha identifikovať, či sú komentáre a recenzie pozitívne alebo negatívne, sú známe ako „analýza sentimentálnych údajov“ alebo „analýza sentimentu“.
Analýza sentimentu a R.
Analýza sentimentu je jednou z prominentných funkcií spoločnosti R, ktorá poskytuje cenné informácie obchodníkom a organizáciám, ktoré sa snažia zvýšiť produktivitu a optimalizovať svoju značku / produkt.
R je najkomplexnejší balík štatistických analýz, ktorý je k dispozícii na tento účel. Integruje všetky štandardné štatistické testy, modely a analýzy a poskytuje kompletný jazyk pre správu a manipuláciu s údajmi. Grafické možnosti programu R sú vynikajúce a poskytujú plne programovateľný grafický jazyk, ktorý prekonáva väčšinu ostatných štatistických a grafických balíkov. Sila analýzy sentimentu spolu s jej grafickými schopnosťami z nej robí skutočne silný nástroj pre organizáciu.
Metódy analýzy „údajov o sentimente“
Na analýzu „údajov o sentimente“ existujú rôzne metódy. Pozrime sa tu na každú z nich.
twitterová analýza sentimentu
Analýza sentimentu na úrovni dokumentu
Názory sú zvyčajne subjektívne výrazy, ktoré popisujú pocity, ocenenia alebo pocity ľudí voči entite alebo udalosti. Mnoho blogov alebo fór umožňuje ľuďom vyjadriť svoj názor vo forme recenzií a komentárov. Ak sú názory vyjadrené vo forme recenzií, na identifikáciu skutočných emócií bude namiesto jednoduchého „áno“ alebo „nie“ potrebná subjektívna analýza slov použitých v recenzii.
Pri analýze sentimentu na úrovni dokumentu sa každý dokument zameriava na jeden subjekt alebo udalosť a obsahuje názor jedného držiteľa stanoviska. Stanovisko je možné rozdeliť do dvoch jednoduchých tried: kladné alebo záporné (pravdepodobne neutrálne). Napríklad: Recenzia produktu: „Pred niekoľkými dňami som si kúpil nový telefón. Je to pekný telefón, aj keď je trochu veľký. Dotykový displej je dobrý. Čistota hlasu je lepšia. Jednoducho milujem telefón “. Ak vezmeme do úvahy slová alebo frázy použité v recenzii (pekné, dobré, lepšie, láska), hovorí sa, že subjektívny názor je pozitívny. Objektívne názory sa merajú pomocou systému hviezd alebo hlasovania, kde 4 alebo 5 hviezdičiek je kladných a 1 alebo 2 hviezdičky sú záporné.
Úroveň vety sentimentálnej analýzy
Aby sme mali podrobnejší pohľad na rôzne názory vyjadrené v dokumente o entitách, mali by sme sa presunúť na úroveň vety. Táto úroveň analýzy sentimentu - filtruje vety, ktoré neobsahujú žiadny názor, a - určuje, či je názor na entitu pozitívny alebo negatívny.
Analýza sentimentu založená na aspekte
Analýza sentimentu na úrovni dokumentu a vety funguje dobre, keď sa týkajú jednej entity. V mnohých prípadoch však ľudia hovoria o entitách, ktoré majú veľa aspektov alebo atribútov. Budú mať tiež odlišné názory na rôzne aspekty. Často sa to stáva v recenziách produktov a diskusných fórach . Napríklad: „Som milovníkom telefónov Nokia. Páči sa mi vzhľad telefónu. Obrazovka je veľká a jasná. Fotoaparát je fantastický. Existuje však aj niekoľko negatívnych stránok. Výdrž batérie nie je na vysokej úrovni a prístup k aplikácii Whatsapp je zložitý. “ Kategorizácia pozitív a negatív tejto recenzie ukrýva cenné informácie o produkte. Analýza sentimentu založená na aspekte sa preto zameriava na rozpoznanie všetkých výrazov sentimentu v danom dokumente a aspektov, na ktoré sa tieto stanoviská vzťahujú.
Porovnávacia analýza sentimentu
V mnohých prípadoch používatelia vyjadrujú svoje názory porovnaním s podobným produktom alebo značkou. Cieľom je preto identifikovať vety, ktoré obsahujú porovnávacie názory.
Napríklad : 'Jazdil som na Honde Civic, nezvláda to lepšie ako Škoda Superb.'
Získanie lexikónu sentimentu
ako spustiť atómový python
Táto metóda analýzy sentimentu používa zoznam slov a výrazov používaných na vyjadrenie subjektívnych pocitov a sentimentu alebo názorov ľudí. Používa nielen určité slová, ale aj frázy a frázy. Pri ďalších druhoch sentimentálnej analýzy sme videli, čo sú pozitívne a negatívne slová. Uveďme si príklad: 'Auto X je lepšie ako auto Y.' Táto veta nevyjadruje názor, že ktorékoľvek z týchto dvoch automobilov je dobré alebo zlé. Preto sú tieto typy viet / dokumentov ďalej analyzované pomocou 3 prístupov: manuálny prístup, prístup založený na slovníku a prístup založený na korpuse.
Ručné priblíženie : To nie je možné, pretože je to časovo náročné.
Prístup založený na slovníku : Tento prístup využíva slovo Word Net na vyhľadanie vhodných slov sentimentálneho slova na vykonanie analýzy.
Korpusový prístup : Používa sa na vytvorenie lexikónu sentimentu špecifického pre doménu na vykonanie analýzy.
Toto sú rôzne spôsoby, ako analyzovať spotrebiteľské nálady a vedieť, kde stojí spoločnosť na trhu!