Treceți la conținutul principal

Metodologia analizei sentimentelor explicată pas cu pas pentru clienți și companii

Analiza Sentimentelor folosește algoritmi de extragere a textului și procesare a limbajului natural care analizează date nestructurate și obțin informații care ajută companiile să își înțeleagă în profunzime clienții și concurenții.

Mai jos este fluxul de proces al unui proces generic de analiză a sentimentelor

Colectare de date

Pe măsură ce Analiza sentimentelor folosește conținut vast generat de utilizatori, datele brute din diverse surse de date, cum ar fi rețelele sociale, blogurile, forumurile de discuții, site-urile de recenzii și comerțul electronic sunt colectate și stocate într-un lac de date. În acest moment, datele sunt foarte dezorganizate și nestructurate.

Pregătirea textului

Această fază implică curățarea datelor extrase și le pregătește pentru analize ulterioare. Pentru o analiză eficientă, informațiile irelevante, cum ar fi zgomotul, conținutul non-contextual, metadatele și cuvintele stop sunt identificate și eliminate.

metode explicate prin care se face analiza sentimentelor clientilor

Detectarea sentimentelor

Înainte de a trece la următoarea fază, este esențial să filtrați datele în continuare pentru o analiză eficientă. În acest proces, toate propozițiile textuale din setul de date sunt testate pentru subiectivitate. 

Doar propozițiile cu expresii subiective sunt reținute în setul de date care va fi utilizat pentru analize ulterioare, în timp ce restul sunt aruncate.

Clasificarea sentimentelor

În această fază, datele subiective text sunt clasificate în diferite clasificări de sentimente. 

După clasificarea sentimentelor, polaritatea sentimentului este detectată și determinată dacă textul exprimă emoție pozitivă, negativă sau neutră. În linii mari, există trei tipuri de algoritmi de clasificare a sentimentelor.

Analiza sentimentelor bazată pe Machine Learning: Această metodă utilizează algoritmi de învățare automată, care utilizează modele de predicție antrenate extensiv folosind date etichetate preexistente.

Analiza sentimentelor bazat pe lexic: această abordare folosește un dicționar de cuvinte în care fiecare cuvânt este mapat cu polaritatea sa emoțională și puterea sentimentelor. Apoi, dicționarul este corelat cu datele pentru a calcula scorul general de polaritate.

Modelul Hibrid: Această metodă folosește cele mai bune dintre cele două de mai sus. Utilizează algoritmi bazați pe Lexicon pentru antrenarea modelului de predicție, unde Lexicon este dovedit a fi mai eficient. Aceleași modele de predicție sunt utilizate pentru a analiza datele folosind ML pentru o redresare mai rapidă.

Prezentarea rezultatelor analizei sentimentelor

În mod convențional, perspectivele analizei de sentiment sunt publicate ca rapoarte și grafice independente. 

Dar, odată cu creșterea tehnologiei de procesare a unei cantități mari de date în timp real, sunt utilizate în prezent tablouri de bord interactive cu caracteristici detaliate de vizualizare a datelor.
👉 VEZI AICI PREȚURI REDUCERI FARMACIA DR. MAX