人是眾生；我們在90%的時間里都會體驗情緒、感覺和感受。情緒分析對于研究人員、企業(yè)和組織了解客戶反饋和確定改進領(lǐng)域變得越來越重要。它有多種應(yīng)用，但也面臨一些挑戰(zhàn)。

情緒是指由情緒驅(qū)動的想法、觀點和態(tài)度——持有或表達。例如，如今大多數(shù)人只是通過社交媒體在推文等內(nèi)容中表達他們的觀點。因此，文本挖掘研究人員致力于社交媒體情緒分析，以了解公眾輿論、預(yù)測趨勢并改善客戶體驗。

讓我們在下面詳細(xì)討論情緒分析。

什么是情緒分析？

自然語言處理(NLP) 技術(shù)分析文本數(shù)據(jù)（例如客戶評論）以了解文本背后的情緒并將其分類為正面、負(fù)面或中性，稱為情緒分析。

在線共享的文本數(shù)據(jù)量巨大。每天有超過5 億條帶有情感和觀點的推文被分享。通過培養(yǎng)分析這種大容量、高多樣性和高速數(shù)據(jù)的能力，組織可以做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

情緒分析主要有以下三種類型：

1. 多模態(tài)情感分析

這是一種情感分析，我們考慮多種數(shù)據(jù)模式，如視頻、音頻和文本，來分析內(nèi)容中表達的情感。考慮到面部表情等視覺和聽覺線索，語調(diào)給出了廣泛的情緒。

2. 基于方面的情感分析

基于方面的分析涉及NLP方法來分析和提取與產(chǎn)品和服務(wù)的特定方面或特征相關(guān)的情緒和意見。例如，在餐廳評論中，研究人員可以提取與食物、服務(wù)、氛圍等相關(guān)的情感。

3.多語言情感分析

每種語言都有不同的語法、句法和詞匯。每種語言表達的情緒都不同。在多語言情感分析中，每種語言都經(jīng)過專門訓(xùn)練以提取被分析文本的情感。

您可以使用哪些工具進行情緒分析？

在情感分析中，我們收集數(shù)據(jù)（客戶評論、社交媒體帖子、評論等），對其進行預(yù)處理（刪除不需要的文本、標(biāo)記化、POS 標(biāo)記、詞干提取/詞形還原）、提取特征（將單詞轉(zhuǎn)換為數(shù)字以進行建模）、并將文本分類為正面、負(fù)面或中性。

各種Python 庫和商用工具簡化了情緒分析過程，如下所示：

1. Python 庫

NLTK（自然語言工具包）是廣泛用于情感分析的文本處理庫。Vader（Valence Aware Dictionary 和 sEntiment Reasoner）和 TextBlob 等各種其他庫都構(gòu)建在 NLTK 之上。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種強大的語言表示模型，已在許多 NLP 任務(wù)上顯示出最先進的結(jié)果。

2. 市售工具

開發(fā)人員和企業(yè)可以為他們的應(yīng)用程序使用許多商業(yè)可用的工具。這些工具是可定制的，因此可以根據(jù)特定需求定制預(yù)處理和建模技術(shù)。流行的工具是：

IBM 沃森自然語言理解

IBM Watson NLU 是一種基于云的服務(wù)，可協(xié)助文本分析，例如情緒分析。它支持多種語言，并使用深度學(xué)習(xí)來識別情緒。

谷歌云自然語言 API

Google的自然語言API可以執(zhí)行各種NLP任務(wù)。API使用機器學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型來提供情緒和量級分?jǐn)?shù)。

情感分析的應(yīng)用

1.客戶體驗管理（CEM）

從反饋和評論中提取和分析客戶的情緒以改進產(chǎn)品和服務(wù)稱為客戶體驗管理。簡而言之，CEM——使用情緒分析——可以提高客戶滿意度，從而增加收入。當(dāng)客戶滿意時，72%的客戶會與他人分享他們的體驗。

2. 社交媒體分析

世界上大約65%的人口使用社交媒體。今天，我們可以找到人們對任何重大事件的看法和看法。研究人員可以通過收集有關(guān)特定事件的數(shù)據(jù)來評估公眾輿論。

例如，一項研究比較了西方國家和東方國家人們對 ISIS 的看法。研究得出結(jié)論，人們將 ISIS 視為一種威脅，無論他們來自哪里。

3.政治分析

通過分析社交媒體上的公眾情緒，政治運動可以了解他們的優(yōu)勢和劣勢，并對公眾最關(guān)心的問題做出回應(yīng)。此外，研究人員可以通過分析對政黨和候選人的情緒來預(yù)測選舉結(jié)果。

推特與投票數(shù)據(jù)的相關(guān)性高達94%，這意味著它在預(yù)測選舉方面高度一致。

情感分析的挑戰(zhàn)

1.歧義

歧義是指單詞或表達根據(jù)周圍上下文具有多重含義的情況。例如，根據(jù)上下文，單詞 sick 可以具有正面含義（“那場音樂會病了”）或負(fù)面含義（“我病了”）。

2. 諷刺

檢測文本中的諷刺可能具有挑戰(zhàn)性，因為受到刺激的人可以使用積極的詞語來表達消極情緒，反之亦然。例如，根據(jù)上下文，文本“太好了，另一次會議”可能是諷刺評論。

3.數(shù)據(jù)質(zhì)量

尋找沒有數(shù)據(jù)隱私和安全問題的高質(zhì)量特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)可能具有挑戰(zhàn)性。從社交媒體網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)始終是一個灰色地帶。Meta對兩家公司 BrandTotal 和 Unimania 提起訴訟，指控它們違反 Facebook 的條款和政策為 Facebook 進行抓取擴展。

4.表情符號

表情符號越來越多地被用來在社交媒體應(yīng)用程序的對話中表達情感。但是表情符號的解釋是主觀的并且依賴于上下文。大多數(shù)從業(yè)者從文本中刪除表情符號，這在某些情況下可能不是最佳選擇。因此，很難從整體上分析文本的情感。

2023 年及以后的情緒分析狀況！

像 BERT 和 GPT 這樣的大型語言模型已經(jīng)在許多 NLP 任務(wù)上取得了最先進的結(jié)果。研究人員正在使用表情符號嵌入和多頭自注意力架構(gòu)分別解決文本中表情符號和諷刺的挑戰(zhàn)。隨著時間的推移，此類技術(shù)將實現(xiàn)更好的準(zhǔn)確性、可擴展性和速度。