دليل المبتدئين لتحليل المشاعر في عام 2023

 البشر كائنات واعية. نختبر العواطف والأحاسيس والمشاعر 90٪ من الوقت. أصبح تحليل المشاعر ذا أهمية متزايدة للباحثين والشركات والمؤسسات لفهم ملاحظات العملاء وتحديد مجالات التحسين. لها تطبيقات مختلفة ، لكنها تواجه بعض التحديات أيضًا.

تشير المشاعر إلى الأفكار ووجهات النظر والمواقف - التي يتمسك بها أو التعبير عنها - بدافع العواطف. على سبيل المثال ، يدخل معظم الأشخاص اليوم إلى وسائل التواصل الاجتماعي للتعبير عن مشاعرهم في محتوى مثل تغريدة. ومن ثم ، يعمل باحثو التنقيب عن النصوص على تحليل المشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي لفهم الرأي العام والتنبؤ بالاتجاهات وتحسين تجربة العملاء.

دعونا نناقش تحليل المشاعر بالتفصيل أدناه.

ما هو تحليل المشاعر؟

تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل البيانات النصية ، مثل مراجعات العملاء ، لفهم العاطفة وراء النص وتصنيفها على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة تسمى تحليل المشاعر.

كمية البيانات النصية التي يتم مشاركتها عبر الإنترنت ضخمة. تتم مشاركة أكثر من 500 مليون تغريدة يوميًا مع المشاعر والآراء. من خلال تطوير القدرة على تحليل هذه البيانات كبيرة الحجم وعالية التنوع وعالية السرعة ، يمكن للمؤسسات اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.

هناك ثلاثة أنواع رئيسية من تحليل المشاعر:

1. تحليل المشاعر متعدد الوسائط

إنه نوع من تحليل المشاعر حيث نأخذ في الاعتبار أوضاع بيانات متعددة ، مثل الفيديو والصوت والنص ، لتحليل المشاعر المعبر عنها في المحتوى. بالنظر إلى الإشارات المرئية والسمعية مثل تعابير الوجه ، تعطي نبرة الصوت مجموعة واسعة من المشاعر.

2. تحليل المشاعر على أساس الجانب

يتضمن التحليل المستند إلى الجانب طرق البرمجة اللغوية العصبية لتحليل واستخراج المشاعر والآراء المتعلقة بجوانب أو ميزات معينة للمنتجات والخدمات. على سبيل المثال ، في مراجعة مطعم ، يمكن للباحثين استخلاص المشاعر المتعلقة بالطعام والخدمة والأجواء وما إلى ذلك.

3. تحليل المشاعر متعدد اللغات

لكل لغة قواعد مختلفة ، وبناء جملة ، ومفردات. يتم التعبير عن المشاعر بشكل مختلف في كل لغة. في تحليل المشاعر متعدد اللغات ، يتم تدريب كل لغة بشكل خاص لاستخراج المشاعر من النص الذي يتم تحليله.

ما هي الأدوات التي يمكنك استخدامها لتحليل المشاعر؟

في تحليل المشاعر ، نقوم بجمع البيانات (مراجعات العملاء ، منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، التعليقات ، إلخ) ، ومعالجتها مسبقًا (إزالة النص غير المرغوب فيه ، والترميز ، وعلامات نقاط البيع ، والاشتقاق / lemmatization) ، واستخراج الميزات (تحويل الكلمات إلى أرقام للنمذجة) ، وتصنيف النص على أنه إما إيجابي أو سلبي أو محايد.

تعمل مكتبات Python المختلفة والأدوات المتاحة تجاريًا على تسهيل عملية تحليل المشاعر ، وهي كالتالي:

1. مكتبات بايثون

NLTK (مجموعة أدوات اللغة الطبيعية) هي مكتبة معالجة النصوص المستخدمة على نطاق واسع لتحليل المشاعر. تم إنشاء العديد من المكتبات الأخرى مثل Vader (Valence Aware Dictionary و sEntiment Reasoner) و TextBlob فوق NLTK.

BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) هو نموذج تمثيل لغوي قوي أظهر نتائج متطورة في العديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية.

2. الأدوات المتاحة تجارياً

يمكن للمطورين والشركات استخدام العديد من الأدوات المتاحة تجاريًا لتطبيقاتهم. هذه الأدوات قابلة للتخصيص ، لذا يمكن تصميم تقنيات المعالجة المسبقة والنمذجة وفقًا لاحتياجات محددة. الأدوات الشعبية هي:

• فهم لغة IBM Watson الطبيعية

تعد IBM Watson NLU خدمة قائمة على السحابة تساعد في تحليلات النص ، مثل تحليل المشاعر. يدعم لغات متعددة ويستخدم التعلم العميق لتحديد المشاعر.

• واجهة برمجة تطبيقات Google Cloud Natural Language

يمكن لواجهة برمجة تطبيقات اللغة الطبيعية من Google تنفيذ مهام معالجة اللغات الطبيعية المختلفة. تستخدم API التعلم الآلي والنماذج المدربة مسبقًا لتوفير درجات المشاعر والحجم.

تطبيقات تحليل المشاعر

1. إدارة تجربة العملاء (CEM)

يُطلق على استخراج وتحليل آراء العملاء من التعليقات والمراجعات لتحسين المنتجات والخدمات إدارة تجربة العملاء. ببساطة ، يمكن لإدارة تجربة العملاء - باستخدام تحليل المشاعر - تعزيز رضا العملاء مما يؤدي بدوره إلى زيادة الإيرادات. وعندما يشعر العملاء بالرضا ، فإن 72٪ منهم سيشاركون تجربتهم مع الآخرين.

2. تحليل وسائل الاعلام الاجتماعية

يستخدم حوالي 65٪ من سكان العالم وسائل التواصل الاجتماعي. اليوم ، يمكننا أن نجد مشاعر وآراء الناس حول أي حدث مهم. يمكن للباحثين تقييم الرأي العام من خلال جمع البيانات حول أحداث معينة.

على سبيل المثال ، أجريت دراسة لمقارنة آراء الناس في الدول الغربية حول داعش مقارنة بالدول الشرقية. خلص البحث إلى أن الناس ينظرون إلى داعش على أنه تهديد بغض النظر عن مكانهم.

3. التحليل السياسي

من خلال تحليل المشاعر العامة على وسائل التواصل الاجتماعي ، يمكن للحملات السياسية فهم نقاط قوتها وضعفها والاستجابة للقضايا الأكثر أهمية للجمهور. علاوة على ذلك ، يمكن للباحثين توقع نتائج الانتخابات من خلال تحليل المشاعر تجاه الأحزاب السياسية والمرشحين.

لدى تويتر علاقة ارتباط بنسبة 94٪ ببيانات الاقتراع ، مما يعني أنه متسق للغاية في التنبؤ بالانتخابات.

تحديات تحليل المشاعر

1. الغموض

يشير الغموض إلى الحالات التي يكون فيها لكلمة أو تعبير معانٍ متعددة بناءً على السياق المحيط. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون لكلمة مريض دلالات إيجابية ("كانت الحفلة الموسيقية مريضة") أو دلالات سلبية ("أنا مريض") ، اعتمادًا على السياق.

2. السخرية

قد يكون اكتشاف السخرية في النص أمرًا صعبًا لأن الأشخاص الذين لديهم الحافز يمكنهم استخدام كلمات إيجابية للتعبير عن المشاعر السلبية أو العكس. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون النص "حسنًا ، اجتماع آخر" تعليقًا ساخرًا اعتمادًا على السياق.

3. جودة البيانات

يمكن أن يكون العثور على بيانات نوعية خاصة بالمجال مع عدم وجود مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات والأمان أمرًا صعبًا. يعد إلغاء البيانات من مواقع التواصل الاجتماعي دائمًا منطقة رمادية. رفعت Meta دعوى قضائية ضد شركتين BrandTotal و Unimania ، لعمل امتدادات تجريف لـ Facebook ضد شروط وسياسات Facebook.

4. الرموز التعبيرية

يتم استخدام الرموز التعبيرية بشكل متزايد للتعبير عن المشاعر في المحادثة على تطبيقات الوسائط الاجتماعية. لكن تفسير الرموز التعبيرية ذاتي ويعتمد على السياق. يقوم معظم الممارسين بإزالة الرموز التعبيرية من النص ، والتي قد لا تكون الخيار الأفضل في بعض الحالات. ومن ثم ، يصبح من الصعب تحليل شعور النص بشكل كلي.

تحليل حالة المشاعر في عام 2023 وما بعده!

حققت نماذج اللغات الكبيرة مثل BERT و GPT نتائج متطورة في العديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية. يستخدم الباحثون تضمين الرموز التعبيرية وهندسة الانتباه الذاتي متعددة الرؤوس لمواجهة التحدي المتمثل في الرموز التعبيرية والسخرية في النص ، على التوالي. بمرور الوقت ، ستحقق هذه التقنيات دقة وقابلية توسعة وسرعة أفضل.

لمزيد من المحتوى المتعلق بالذكاء الاصطناعي ، تفضل بزيارة موقع unite.ai .