Všichni jsme obklopeni zařízeními, která běží na internetu. Dříve to byly jen počítače, ale nyní máme web pro mobily a tablety, které jsou užitečné. Svým způsobem tato technologie nejen prospěla podnikání a usnadnila nám život, ale také obohatila naši online zkušenost. Stala se platformou, kde lidé tráví spoustu času, hledají znalosti, vyměňují si nápady a dokonce nakupují!
Přejít na řádek C ++
Například : Když chceme provést nákup online / offline, co uděláme zpočátku? Procházíme různé webové stránky a fóra, abychom zjistili, zda o tom lidé mluví. Zkontrolovali jsme několik online obchodů, které prodávají to, co hledáme. Přečetli jsme si recenze a komentáře, které mnoho lidí napsalo nebo vyjádřilo k produktu a online obchodu. Teprve poté, co projdeme velkým počtem recenzí, se rozhodneme, zda nákup provedeme nebo ne.
Důležitost analýzy sentimentu
Většina rozhodnutí o nákupu ve virtuálním světě se provádí poté, co projdeme tím, co o produktu / službě říkají vlivní recenzenti a kolegové. To je důvod, proč jsou společnosti nyní nuceny vidět a analyzovat, co o nich lidé na webu mluví. Z pohledu společnosti se recenze a komentáře stávají velmi důležitými. Analýza komentářů a recenzí je tedy něco, co si organizace nemůže dovolit nechat ujít.
Jak se ale tyto komentáře nebo recenze souhrnně nazývají?
Tyto komentáře, názory a recenze se označují jako „data sentimentu“ a úkol zjistit, zda jsou komentáře a recenze pozitivní nebo negativní, se označuje jako „analýza dat sentimentu“ nebo „analýza sentimentu“
Analýza sentimentu a R.
Analýza sentimentu je jednou z prominentních funkcí společnosti R, která poskytuje cenné poznatky obchodníkům a organizacím, které chtějí zlepšit produktivitu a optimalizovat svou značku / produkt.
R je nejkomplexnější balíček statistické analýzy dostupný pro tento účel. Integruje všechny standardní statistické testy, modely a analýzy a poskytuje kompletní jazyk pro správu a manipulaci s daty. Grafické možnosti R jsou vynikající a poskytují plně programovatelný grafický jazyk, který předčí většinu ostatních statistických a grafických balíčků. Síla analýzy sentimentu spolu s jejími grafickými dovednostmi z ní činí skutečně výkonný nástroj pro organizaci.
Metody analýzy „údajů o sentimentu“
Existují různé metody pro analýzu „údajů o sentimentu“. Pojďme se zde podívat na každého z nich.
podobnosti mezi java a javascript
Analýza sentimentu na úrovni dokumentu
Názory jsou obvykle subjektivní výrazy, které popisují nálady, hodnocení nebo pocity lidí vůči entitě nebo události. Mnoho blogů nebo fór umožňuje lidem vyjádřit svůj názor formou recenzí a komentářů. Pokud jsou názory vyjádřeny ve formě recenzí, bude pro identifikaci skutečných emocí namísto jednoduchého „ano“ nebo „ne“ zapotřebí subjektivní analýza slov použitých v recenzi
V analýze sentimentu na úrovni dokumentu se každý dokument zaměřuje na jednu entitu nebo událost a obsahuje názor jednoho držitele stanoviska. Názor zde lze zařadit do dvou jednoduchých tříd: Pozitivní nebo negativní (pravděpodobně neutrální). Například: Recenze produktu: „Před několika dny jsem si koupil nový telefon. Je to pěkný telefon, i když je trochu velký. Dotyková obrazovka je dobrá. Čistota hlasu je lepší. Telefon prostě miluji. “ Vzhledem k slovům nebo frázím použitým v recenzi (pěkný, dobrý, lepší, láska) je subjektivní názor považován za pozitivní. Objektivní názory se měří pomocí hvězdného nebo hlasovacího systému, kde 4 nebo 5 hvězdiček je kladných a 1 nebo 2 hvězdičky záporných.
Úroveň věty sentimentální analýzy
Abychom měli podrobnější pohled na různé názory vyjádřené v dokumentu o entitách, měli bychom přejít na úroveň věty. Tato úroveň analýzy sentimentu - odfiltruje věty, které neobsahují žádný názor, a - určuje, zda je názor na entitu pozitivní nebo negativní.
Aspektová analýza sentimentu
Analýza sentimentu na úrovni dokumentu a věty funguje dobře, když odkazují na jednu entitu. V mnoha případech však lidé mluví o entitách, které mají mnoho aspektů nebo atributů. Budou mít také odlišné názory na různé aspekty. Často se to stává v recenzi produktu a diskusních fórech . Například: „Jsem milovník telefonů Nokia. Líbí se mi vzhled telefonu. Obrazovka je velká a jasná. Fotoaparát je fantastický. Existuje však i několik nevýhod. Životnost baterie není příliš vysoká a přístup k Whatsappu je obtížný. “ Kategorizace pozitiv a negativ této recenze skrývá cenné informace o produktu. Analýza sentimentu založená na Aspektu se proto zaměřuje na rozpoznání všech výrazů sentimentu v daném dokumentu a aspektů, kterých se stanoviska týkají.
Srovnávací analýza sentimentu
V mnoha případech uživatelé vyjadřují své názory srovnáním s podobným produktem nebo značkou. Cílem je zde tedy určit věty, které obsahují srovnávací názory.
Například : 'Řídil jsem Hondu Civic, nezvládá to lépe než Škoda Superb.'
Získávání lexikonu sentimentu
ruby on rails trh práce
Tato metoda analýzy sentimentu používá seznam slov a výrazů používaných k vyjádření subjektivních pocitů a sentimentu nebo názorů lidí. Používá nejen určitá slova, ale také fráze a idiomy. V ostatních typech sentimentální analýzy jsme viděli, co jsou pozitivní a negativní slova. Vezměme si příklad: 'Auto X je lepší než auto Y.' Tato věta nevyjadřuje názor, že kterýkoli z těchto dvou vozů je dobrý nebo špatný. Proto jsou tyto typy vět / dokumentů dále analyzovány pomocí 3 přístupů: manuální přístup, slovníkový přístup a korpusový přístup.
Ruční přiblížení : To není možné, protože je to časově náročné.
Přístup založený na slovníku : Tento přístup používá k vyhledání vhodných slov sentimentálního slova k provedení analýzy slovo Word Net.
Korpusový přístup : Používá se k vytvoření lexikonu sentimentu specifického pro doménu k provedení analýzy.
Jedná se o různé způsoby, jak analyzovat spotřebitelské nálady a vědět, kde společnost stojí na trhu!