Mindannyiunkat interneten futó eszközök vesznek körül. Korábban csak a számítógépek voltak, de most már mobilok és táblagépek segítségével van webünk. Bizonyos szempontból a technológia nemcsak az üzleti élet javát szolgálta és megkönnyítette az életünket, hanem online tapasztalatainkat is gazdagította. Olyan platform lett, ahol az emberek sok időt töltenek, tudást keresnek, ötleteket cserélnek és még vásárolhatnak is!
Például : Amikor online / offline szeretnénk vásárolni, mit csinálunk kezdetben? Különböző webhelyeken és fórumokon böngészünk, hátha az emberek beszélnek erről. Megnézünk néhány online áruházat, amelyek eladják, amit keresünk. Végigolvastuk azokat a véleményeket és megjegyzéseket, amelyeket sokan írtak vagy kifejeztek a termékről és az online áruházról. Csak miután számos felülvizsgálatot végeztünk, eldöntöttük, hogy vásárolunk-e vagy sem.
A hangulatelemzés fontossága
A virtuális világban a legtöbb vásárlási döntést azután hozzák meg, hogy átélték volna a befolyásos véleményezők és társaik véleményét a termékről / szolgáltatásról. Ez az oka annak, hogy a vállalatok kénytelenek most megnézni és elemezni, hogy az emberek mit beszélnek róluk az interneten. A vállalat szempontjából nagyon fontosak lesznek a vélemények és megjegyzések. Ezért a megjegyzések és vélemények elemzése olyan dolog, amit egy szervezet nem engedhet meg magának.
De hogy hívják ezeket a megjegyzéseket vagy összefoglalókat?
Ezeket a megjegyzéseket, véleményeket és áttekintéseket „hangulatadatoknak” nevezik, és annak a feladatának az azonosítása, hogy a megjegyzések és vélemények pozitívak vagy negatívak-e, „hangulatadatok elemzésének” vagy „hangulatelemzéseknek” nevezik.
google adattudós interjúk kérdései
Hangulatelemzés és R
A hangulatelemzés az R egyik kiemelkedő jellemzője, amely értékes betekintést nyújt a marketingesek és szervezetek számára, akik javítani kívánják a termelékenységet és optimalizálják márkájukat / termékeiket.
Az R az e célra rendelkezésre álló legátfogóbb statisztikai elemzési csomag. Integrálja az összes standard statisztikai tesztet, modellt és elemzést, valamint teljes nyelvet biztosít az adatok kezeléséhez és kezeléséhez. Az R grafikai képességei kiemelkedőek, egy teljesen programozható grafikai nyelvet nyújtanak, amely felülmúlja a legtöbb más statisztikai és grafikus csomagot. A hangulatelemzés ereje és grafikus képességei valóban hatékony eszközzé teszik a szervezet számára.
Módszerek az „érzelmi adatok” elemzésére
Különböző módszerek léteznek a „hangulatadatok” elemzésére. Vessünk egy pillantást mindegyikre itt.
A hangulatelemzés dokumentumszintje
A vélemények általában szubjektív kifejezések, amelyek leírják az emberek érzelmét, értékelését vagy érzéseit egy entitás vagy esemény iránt. Számos blog vagy fórum lehetővé teszi az emberek számára, hogy vélemények és vélemények formájában kifejtsék véleményüket. Ha a véleményeket vélemények formájában fejezik ki, egyszerű „Igen” vagy „Nem” helyett, a tényleges érzelmek azonosításához a felülvizsgálatban használt szavak szubjektív elemzésére lenne szükség
A hangulat-elemzés dokumentumszintjén minden dokumentum egyetlen entitásra vagy eseményre összpontosít, és egyetlen véleménytulajdonos véleményét tartalmazza. Az itt szereplő vélemény két egyszerű osztályba sorolható: Pozitív vagy negatív (valószínűleg semleges). Például: Termékismertető: „Néhány napja vettem egy új telefont. Ez egy szép telefon, bár egy kicsit nagy. Az érintőképernyő jó. A hang tisztasága jobb. Egyszerűen imádom a telefont ”. Figyelembe véve a recenzióban használt szavakat vagy kifejezéseket (kedves, jó, jobb, szeretet), a szubjektív véleményt pozitívnak mondják. Az objektív véleményeket a csillag vagy a szavazórendszer segítségével mérik, ahol 4 vagy 5 csillag pozitív, 1 vagy 2 csillag pedig negatív.
A hangulatelemzés mondatszintje
Ahhoz, hogy finomabb képet kapjunk a dokumentumban az entitásokról megfogalmazott különféle véleményekről, a mondat szintjére kell lépnünk. A hangulatelemzés ezen szintje - kiszűri azokat a mondatokat, amelyek nem tartalmaznak véleményt, és - meghatározza, hogy az entitással kapcsolatos vélemény pozitív vagy negatív.
modell nézet vezérlő példa java
Szemponton alapuló hangulatelemzés
A dokumentumszint és a mondatszintű hangulatelemzés jól működik, ha egyetlen entitásra vonatkoznak. Az emberek azonban sok esetben olyan entitásokról beszélnek, amelyeknek sok szempontjuk vagy tulajdonságuk van. Különböző véleményeik lesznek a különböző szempontokról is. Gyakran előfordul a termékek felülvizsgálata és a vitafórumok . Például: „Nokia telefonszerető vagyok. Tetszik a telefon kinézete. A képernyő nagy és tiszta. A kamera fantasztikus. De kevés hátránya van annak is, hogy az akkumulátor élettartama nem felel meg a jelzésnek, és a Whatsapp-hoz való hozzáférés nehéz. ' A felülvizsgálat pozitív és negatív kategóriáinak kategorizálása elrejti a termékkel kapcsolatos értékes információkat. Ezért az Aspect alapú hangulatelemzés az adott dokumentumon belüli összes hangulatkifejezés felismerésére és azokra a szempontokra összpontosít, amelyekre a vélemények hivatkoznak.
Összehasonlító hangulatelemzés
Sok esetben a felhasználók véleményüket úgy fejezik ki, hogy összehasonlítják egy hasonló termékkel vagy márkával. Ezért itt a cél az összehasonlító véleményeket tartalmazó mondatok azonosítása.
Például : „A Honda Civic-et vezettem, ez nem bírja jobban, mint a Skoda Superb”
mi a különbség az absztrakt osztály és az interfész között
Hangulatlexikon elsajátítás
Ez az érzéselemzési módszer az emberek szubjektív érzéseinek, hangulatának vagy véleményének kifejezésére használt szavak és kifejezések listáját használja. Nemcsak bizonyos szavakat használ, hanem kifejezéseket és szólásokat is. A hangulatelemzés egyéb típusaiban láttuk, hogy melyek a pozitív és a negatív szavak. Vegyünk egy példát: 'Az X autó jobb, mint az Y autó.' Ez a mondat nem fejezi ki azt a véleményt, hogy a két autó bármelyike jó vagy rossz. Ezért az ilyen típusú mondatokat / dokumentumokat 3 megközelítéssel elemzik: kézi megközelítés, szótár alapú megközelítés és korpusz alapú megközelítés.
Kézi megközelítés : Ez nem kivitelezhető, mivel időigényes.
Szótár alapú megközelítés : Ez a megközelítés a „Word Net” alkalmazásával megtalálja az érzelmi szó megfelelő szavakat az elemzés elvégzéséhez.
Corpus-alapú megközelítés : Ez egy doménspecifikus hangulat-lexikon létrehozására szolgál az elemzés elvégzéséhez.
Ezek a különböző módszerek a fogyasztói érzelmek elemzésére és annak megismerésére, hogy hol áll a vállalat a piacon!