We zijn allemaal omringd door apparaten die op internet draaien. Vroeger waren het alleen de computers, maar nu hebben we internet op mobiele telefoons en tablets die handig zijn. In zekere zin heeft de technologie niet alleen het bedrijf geprofiteerd en ons leven gemakkelijker gemaakt, maar heeft het ook onze online ervaring verrijkt. Het is een platform geworden waar mensen veel tijd doorbrengen, kennis zoeken, ideeën uitwisselen en zelfs winkelen!
Bijvoorbeeld : Wat doen we in eerste instantie als we online / offline een aankoop willen doen? We bladeren door verschillende websites en forums om te zien of mensen erover praten. We bekijken een paar online winkels die verkopen wat we zoeken. We lezen de recensies en opmerkingen die veel mensen hebben geschreven of geuit over het product en de online winkel. Pas nadat we een flink aantal beoordelingen hebben doorgenomen, beslissen we of we de aankoop doen of niet.
Belang van sentimentanalyse
De meeste aankoopbeslissingen in de virtuele wereld worden genomen na het doornemen van wat invloedrijke recensenten en collega's te zeggen hebben over het product / de dienst. Dit is de reden waarom de bedrijven nu gedwongen worden om te zien en te analyseren wat mensen op internet over hen praten. Vanuit het perspectief van het bedrijf worden de recensies en commentaren erg cruciaal. Daarom is het analyseren van de commentaren en recensies iets dat een organisatie niet mag missen.
Maar hoe worden deze commentaren of de recensies gezamenlijk genoemd?
Deze opmerkingen, meningen en recensies staan bekend als 'sentimentgegevens' en de taak om te bepalen of de opmerkingen en recensies positief of negatief zijn, staat bekend als 'sentimentgegevensanalyse' of 'sentimentanalyse'.
Sentimentanalyse & R
Sentimentanalyse is een van de prominente kenmerken van R, die waardevolle inzichten biedt aan marketeers en organisaties die de productiviteit willen verbeteren en hun merk / product willen optimaliseren.
R is het meest uitgebreide statistische analysepakket dat voor dit doel beschikbaar is. Het integreert alle standaard statistische tests, modellen en analyses, en biedt een complete taal voor het beheren en manipuleren van gegevens. De grafische mogelijkheden van R zijn uitstekend en bieden een volledig programmeerbare grafische taal die de meeste andere statistische en grafische pakketten overtreft. De kracht van sentimentanalyse en zijn grafische vaardigheden maken het een echt krachtig hulpmiddel voor een organisatie.
Methoden om ‘Sentimentgegevens’ te analyseren
Er zijn verschillende methoden om de ‘sentimentgegevens’ te analyseren. Laten we ze hier allemaal bekijken.
Sentimentanalyse op documentniveau
converteer string naar java
Meningen zijn meestal subjectieve uitdrukkingen die de gevoelens, beoordelingen of gevoelens van mensen ten opzichte van een entiteit of een gebeurtenis beschrijven. Op veel blogs of forums kunnen mensen hun mening geven in de vorm van recensies en commentaren. Wanneer meningen worden uitgedrukt in de vorm van recensies, in plaats van een simpel ‘Ja’ of ‘Nee’, zou het identificeren van de werkelijke emoties een subjectieve analyse van de woorden die in de recensie worden gebruikt nodig hebben
Bij sentimentanalyse op documentniveau richt elk document zich op een enkele entiteit of gebeurtenis en bevat het de mening van een enkele opiniehouder. De mening hier zijn kan worden ingedeeld in twee eenvoudige klassen: positief of negatief (waarschijnlijk neutraal). Bijvoorbeeld: een productrecensie: “Ik heb een paar dagen geleden een nieuwe telefoon gekocht. Het is een mooie telefoon, al is hij een beetje groot. Het aanraakscherm is goed. De stemhelderheid is beter. Ik hou gewoon van de telefoon ”. Gezien de woorden of zinsdelen die in de recensie worden gebruikt (leuk, goed, beter, liefde), wordt gezegd dat de subjectieve mening positief is. De objectieve meningen worden gemeten met behulp van het ster- of poll-systeem, waarbij 4 of 5 sterren positief zijn en 1 of 2 sterren negatief.
Zin-niveau van sentimentanalyse
Om een meer verfijnde kijk te krijgen op de verschillende meningen die in het document over de entiteiten worden uitgedrukt, moeten we naar het zinsniveau gaan. Dit niveau van sentimentanalyse - filtert die zinnen die geen mening bevatten en - bepaalt of de mening over de entiteit positief of negatief is.
Aspect-gebaseerde sentimentanalyse
Sentimentanalyse op documentniveau en zinsniveau werkt goed wanneer ze verwijzen naar een enkele entiteit. In veel gevallen praten mensen echter over entiteiten die veel aspecten of attributen hebben. Ze zullen ook verschillende meningen hebben over verschillende aspecten. Het gebeurt vaak in productreview- en discussieforums . Bijvoorbeeld: “Ik ben een liefhebber van Nokia-telefoons. Ik hou van het uiterlijk van de telefoon. Het scherm is groot en duidelijk. De camera is fantastisch. Maar er zijn ook enkele nadelen: de batterijduur is niet goed en de toegang tot Whatsapp is moeilijk. ' Het categoriseren van de positieve en negatieve punten van deze recensie verbergt de waardevolle informatie over het product. Daarom richt de op aspecten gebaseerde sentimentanalyse zich op de herkenning van alle sentimentuitingen binnen een bepaald document en de aspecten waarnaar de meningen verwijzen.
Vergelijkende sentimentanalyse
In veel gevallen geven gebruikers hun mening door het te vergelijken met een vergelijkbaar product of merk. Daarom is het doel hier om zinnen te identificeren die vergelijkende meningen bevatten.
Marionet chef ansible zoutvergelijking
Bijvoorbeeld : 'Ik reed in de Honda Civic, hij rijdt niet beter dan de Skoda Superb'
Sentiment lexicon verwerving
Deze methode voor sentimentanalyse maakt gebruik van een lijst met woorden en uitdrukkingen die worden gebruikt om de subjectieve gevoelens en gevoelens of meningen van mensen uit te drukken. Het gebruikt niet alleen bepaalde woorden, maar ook uitdrukkingen en idiomen. Bij de andere soorten sentimentanalyse hebben we gezien wat positieve en negatieve woorden zijn. Laten we een voorbeeld nemen: 'Auto X is beter dan auto Y.' Deze zin drukt geen mening uit dat een van de twee auto's goed of slecht is. Daarom worden dit soort zinnen / documenten verder geanalyseerd met behulp van 3 benaderingen: handmatige benadering, woordenboekgebaseerde benadering en corpusgebaseerde benadering.
Handmatige aanpak : Dit is niet haalbaar omdat het tijdrovend is.
Woordenboek gebaseerde aanpak : Deze benadering gebruikt ‘Word Net’ om geschikte woorden van het sentimentwoord te vinden om de analyse uit te voeren.
Corpus-gebaseerde benadering : Dit wordt gebruikt om een domeinspecifiek sentimentlexicon te creëren om de analyse uit te voeren.
Dit zijn de verschillende manieren om het sentiment van de consument te analyseren en te weten waar het bedrijf staat op de markt!