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​情感分析引擎:市场聆听系统多核利器之一

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2022-06-12 08:01
2022-06-12 08:01
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客户如何看待您的产品或服务?这是每个企业都不该忽视的重要问题。客户反馈内容中积极的信息和消极的信息都非常重要,积极的信息可以促使企业的业务快速增长,消极的信息也可以给企业造成信用危机。情感分析的作用就是帮助企业衡量客户满意度,及时采取相应的策略去应对。随着电子商务、SaaS工具和数字技术的发展,情感分析将会有更加广泛的应用。

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什么是情感分析?
情感分析,也称为意见挖掘或情感AI,归结为一件事——“分析在线文字以确定它们承载的情感基调的过程”,简单来说,情感分析能够找出作者对某个话题的态度,通过情感分析工具将态度分类为正面、中性或负面。
博鼎国际旗下消费者洞察及体验管理SaaS平台adtarg新近推出MLS(Market Listening System)市场聆听系统。MLS可以准确处理来源于各种电商平台的商品评价、社媒平台提及话题在内的大量数据。情感分析揭示了客户对企业的业务、产品和服务、甚至是竞争对手的业务、产品和服务的话题的正面或负面看法。甚至,企业可以对任何想要了解的话题或内容进行情感分析。

通过进行情感分析,企业将能够:

✓ 更好地了解客户对自己品牌的感受

✓ 获得有助于改进产品和服务的策略

✓ 让企业对客户反馈更加敏感

✓ 对负面情感迅速做出反应并扭转局面

✓ 实时监控您的品牌声誉

✓ 始终把客户的感受放在首位,提升客户满意度

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MLS如何进行情感分析?

评估情感的方法之一是情感评分,它是一个缩放系统,能够反映一段文本的情感深度。

情感评分检测情感,并为其分配情感分数,例如:从0分到10分,对应的是从最消极到最积极的情感,情感评分使了解客户的感受变得更加直观。
计算情感得分的方法有很多种,但最常用的方法是:建立包含否定词、中性词或肯定词的词典,然后分析文本以查看它包含多少否定词和肯定词。这么做可以让我们很好的了解文本的整体情感。
计算情感分数,需要考虑各种因素,例如:表达情感的数量和类型、这些情感的强度以及使用它们的场景。情感分数可用于多种用途,例如:计算客户满意度,或确定文本在本质上是正面的还是负面的。
MLS系统使用最先进的深度学习方法进行情感分析,我们的神经网络接受了数千个文本的训练,以获取有关人类语言的知识并很好地识别情感。
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MLS情感分析引擎是如何工作的?

这个过程是基于自然语言处理和机器学习的算法,将文章分类为正面、中性或负面。情感分析可能会使用各种类型的算法:
1.自动的

这种算法完全依赖于机器学习技术并根据接收到的数据进行学习,机器学习是人工智能最基本的方面。自动情感分析首先创建一个数据集,该数据集包含一组分类为正面、中性或负面的文本,有了这个,学习开始并继续作为一个半自动的过程。该算法对数据进行学习,直到系统达到一定程度的独立性,能够正确评估新的未知文本的情感。如果该算法之前没有遇到特定示例,它将无法执行准确的分析,因此,算法输入的数据非常重要。该算法的最大优势之一是:它可以分析的数据量,远远超过基于规则的算法。

但它也有缺点,该算法很难解释文本分析背后的决定,也就是说,不可能说出它为什么将特定文本分类为正面或负面。
2.基于规则
该算法基于手动创建的定义正负单词串的词典,然后通过算法分析正面或负面词的数量以查看哪些占主导地位,制定规则的时候,可以围绕文本的其他方面设置规则,比如:词性、句法等。当涉及分析算法背后的规则时,这种方法易于实施且透明。
3.组合
这种方式结合了上述两种算法,似乎也是最有效的解决方案。因此它同时具备机器学习提供的高精度和基于规则、基于词典方法的稳定性。

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情感分析挑战

尽管情感分析有很多好处,但也需要意识到它的挑战,由于语言的复杂性,情感分析至少会面临几个问题。在某些情况下,很难将情感分类分配给短语。这就是基于自然语言处理的情感分析派上用场的地方,因此该算法努力模仿常规人类语言。
对比连词
情感分析系统必须面对的一个问题是对比连词,当一篇文章或一个句子由两个矛盾的词(正面和负面)组成时,就会发生对比连词,例如:“天气很糟糕,但是徒步旅行很棒!”

命名实体识别

算法面临的另一个大问题是命名实体识别,上下文中的单词具有不同的含义。例如“珠穆朗玛峰”指的是山还是电影名称?

照应分辨率

也称为代词解析,描述了句子中的引用问题:代词或名词所指的内容。例如:“我们去剧院吃晚饭。太可怕了。” 
讽刺式 - 例如:“我很高兴飞机延误了。”

互联网语言

在线使用的任何语言都有自己的形式。懒人语言和作为媒介的互联网导致拼写错误、特殊缩写、首字母缩略词、大小写混乱以及糟糕的语法等等现象。这些文字可能会导致情感算法出现问题。


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企业可以使用MLS情感分析做什么?

MLS的文本分析和意见挖掘在电子商务、营销、广告、市场研究和任何其他研究中都可以进行大量的应用。

1、品牌声誉管理

互联网是消费者谈论品牌、产品、服务、分享经历和建议的地方。社交平台、产品评论、博客文章和论坛上充斥着各种观点和评论,如果将这些观点和评论收集并进行分析,它们就是商业信息的来源。

在品牌声誉管理方,MLS情感分析可用于品牌监控,收集网络和社交媒体关于企业自身或竞争对手的产品、服务、品牌或营销活动的热议,在线分析结果有助于衡量品牌声誉、了解消费者的看法。

这种方式能够帮助企业了解消费者、媒体和专家对其产品、服务、营销活动和品牌在论坛、电商平台、社交媒体以及其他公开在线资源中所表达的态度。

品牌监控是公关专家的重要业务领域,情感分析应该成为他们日常使用的工具之一。

2、客户反馈

企业主可以使用MLS情感分析对客户的意见进行分析。消费者在社交平台分享他们对品牌的正面或负面体验,情感分析工具可以有效识别用户信息传达的积极内容、消极内容或者是差评等信息,此时如果客户支持团队实时了解到负面评论,可以迅速响应并进行处理,消除不良影响同时也为客户提供了良好的服务体验。因为工具的检测速度非常快,为客服的快速反应提供了时间优势,同时也使客户体验管理更加无缝和愉快。

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3、市场研究

情感分析提供了大量数据,使其能够成为任何类型市场研究的绝佳补充。

无论是分析整体市场、细分市场、产品及其特定功能,还是评估任何市场动态,情感分析都能提供大量宝贵信息,例如:消费者喜欢什么、不喜欢什么、或者他们的期望是什么。

所有这些数据都可以辅助企业进行具体的市场调查,从而做出更好的决策。

4、危机预防

情感分析工具,也是媒体监控工具,实时从网站、新闻媒体、论坛等公开资源收集预定义关键字的内容。

通过情感分析工具的使用,公关专家可以实时接收到任何在线平台出现负面内容的通知,在看到提及负面客户情感时,公司迅速做出反应,在问题升级为品牌声誉危机之前将问题扼杀在萌芽状态。

结论

情感分析是一种用于理解文本情感基调的技术,它可用于识别一篇文章或一段评价中的积极、消极或中性情感,帮助企业主快速了解客户对其公司产品或服务的感受,并通过了解客户情感,将导致不满意的因素去除或者改善。企业的营销人员通过情感分析可以更好地了解客户反馈,并及时调整策略以便提高客户群的忠诚度。此外,情感分析还可以用于分析特定活动或产品是否能够以积极或消极的情感与客户产生共鸣。


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2022-06-12 08:01
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什么是情感分析?
情感分析,也称为意见挖掘或情感AI,归结为一件事——“分析在线文字以确定它们承载的情感基调的过程”,简单来说,情感分析能够找出作者对某个话题的态度,通过情感分析工具将态度分类为正面、中性或负面。
博鼎国际旗下消费者洞察及体验管理SaaS平台adtarg新近推出MLS(Market Listening System)市场聆听系统。MLS可以准确处理来源于各种电商平台的商品评价、社媒平台提及话题在内的大量数据。情感分析揭示了客户对企业的业务、产品和服务、甚至是竞争对手的业务、产品和服务的话题的正面或负面看法。甚至,企业可以对任何想要了解的话题或内容进行情感分析。

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MLS如何进行情感分析?

评估情感的方法之一是情感评分,它是一个缩放系统,能够反映一段文本的情感深度。

情感评分检测情感,并为其分配情感分数,例如:从0分到10分,对应的是从最消极到最积极的情感,情感评分使了解客户的感受变得更加直观。
计算情感得分的方法有很多种,但最常用的方法是:建立包含否定词、中性词或肯定词的词典,然后分析文本以查看它包含多少否定词和肯定词。这么做可以让我们很好的了解文本的整体情感。
计算情感分数,需要考虑各种因素,例如:表达情感的数量和类型、这些情感的强度以及使用它们的场景。情感分数可用于多种用途,例如:计算客户满意度,或确定文本在本质上是正面的还是负面的。
MLS系统使用最先进的深度学习方法进行情感分析,我们的神经网络接受了数千个文本的训练,以获取有关人类语言的知识并很好地识别情感。
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MLS情感分析引擎是如何工作的?

这个过程是基于自然语言处理和机器学习的算法,将文章分类为正面、中性或负面。情感分析可能会使用各种类型的算法:
1.自动的

这种算法完全依赖于机器学习技术并根据接收到的数据进行学习,机器学习是人工智能最基本的方面。自动情感分析首先创建一个数据集,该数据集包含一组分类为正面、中性或负面的文本,有了这个,学习开始并继续作为一个半自动的过程。该算法对数据进行学习,直到系统达到一定程度的独立性,能够正确评估新的未知文本的情感。如果该算法之前没有遇到特定示例,它将无法执行准确的分析,因此,算法输入的数据非常重要。该算法的最大优势之一是:它可以分析的数据量,远远超过基于规则的算法。

但它也有缺点,该算法很难解释文本分析背后的决定,也就是说,不可能说出它为什么将特定文本分类为正面或负面。
2.基于规则
该算法基于手动创建的定义正负单词串的词典,然后通过算法分析正面或负面词的数量以查看哪些占主导地位,制定规则的时候,可以围绕文本的其他方面设置规则,比如:词性、句法等。当涉及分析算法背后的规则时,这种方法易于实施且透明。
3.组合
这种方式结合了上述两种算法,似乎也是最有效的解决方案。因此它同时具备机器学习提供的高精度和基于规则、基于词典方法的稳定性。

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情感分析挑战

尽管情感分析有很多好处,但也需要意识到它的挑战,由于语言的复杂性,情感分析至少会面临几个问题。在某些情况下,很难将情感分类分配给短语。这就是基于自然语言处理的情感分析派上用场的地方,因此该算法努力模仿常规人类语言。
对比连词
情感分析系统必须面对的一个问题是对比连词,当一篇文章或一个句子由两个矛盾的词(正面和负面)组成时,就会发生对比连词,例如:“天气很糟糕,但是徒步旅行很棒!”

命名实体识别

算法面临的另一个大问题是命名实体识别,上下文中的单词具有不同的含义。例如“珠穆朗玛峰”指的是山还是电影名称?

照应分辨率

也称为代词解析,描述了句子中的引用问题:代词或名词所指的内容。例如:“我们去剧院吃晚饭。太可怕了。” 
讽刺式 - 例如:“我很高兴飞机延误了。”

互联网语言

在线使用的任何语言都有自己的形式。懒人语言和作为媒介的互联网导致拼写错误、特殊缩写、首字母缩略词、大小写混乱以及糟糕的语法等等现象。这些文字可能会导致情感算法出现问题。


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企业可以使用MLS情感分析做什么?

MLS的文本分析和意见挖掘在电子商务、营销、广告、市场研究和任何其他研究中都可以进行大量的应用。

1、品牌声誉管理

互联网是消费者谈论品牌、产品、服务、分享经历和建议的地方。社交平台、产品评论、博客文章和论坛上充斥着各种观点和评论,如果将这些观点和评论收集并进行分析,它们就是商业信息的来源。

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2、客户反馈

企业主可以使用MLS情感分析对客户的意见进行分析。消费者在社交平台分享他们对品牌的正面或负面体验,情感分析工具可以有效识别用户信息传达的积极内容、消极内容或者是差评等信息,此时如果客户支持团队实时了解到负面评论,可以迅速响应并进行处理,消除不良影响同时也为客户提供了良好的服务体验。因为工具的检测速度非常快,为客服的快速反应提供了时间优势,同时也使客户体验管理更加无缝和愉快。

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3、市场研究

情感分析提供了大量数据,使其能够成为任何类型市场研究的绝佳补充。

无论是分析整体市场、细分市场、产品及其特定功能,还是评估任何市场动态,情感分析都能提供大量宝贵信息,例如:消费者喜欢什么、不喜欢什么、或者他们的期望是什么。

所有这些数据都可以辅助企业进行具体的市场调查,从而做出更好的决策。

4、危机预防

情感分析工具,也是媒体监控工具,实时从网站、新闻媒体、论坛等公开资源收集预定义关键字的内容。

通过情感分析工具的使用,公关专家可以实时接收到任何在线平台出现负面内容的通知,在看到提及负面客户情感时,公司迅速做出反应,在问题升级为品牌声誉危机之前将问题扼杀在萌芽状态。

结论

情感分析是一种用于理解文本情感基调的技术,它可用于识别一篇文章或一段评价中的积极、消极或中性情感,帮助企业主快速了解客户对其公司产品或服务的感受,并通过了解客户情感,将导致不满意的因素去除或者改善。企业的营销人员通过情感分析可以更好地了解客户反馈,并及时调整策略以便提高客户群的忠诚度。此外,情感分析还可以用于分析特定活动或产品是否能够以积极或消极的情感与客户产生共鸣。


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