Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: 7 Schritte zu einer besseren Stimmungsanalyse – Auf dem Weg zur KI
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Ein Blog darüber, wie Sie Ihre Stimmungsanalyse besser verbessern können.
1. Bauen Sie Ihre Wissensdatenbank auf
Die Stimmungsanalyse ist eine schwierige Aufgabe. Zunächst muss eine Wissensbasis aufgebaut werden. Das ist ein riesiges Unterfangen, weshalb man klein anfangen sollte. Erstellen Sie zunächst eine Wissensdatenbank zu Themen, zu denen Sie bereits über viele Daten verfügen. Dies wird Ihnen helfen, im Laufe der Zeit eine größere und bessere Wissensbasis aufzubauen. Mithilfe dieser Wissensdatenbank können Sie aus Ihren Fehlern lernen und sogar Ihr Stimmungsanalysesystem intelligenter machen.
Die Stimmungsanalyse ist in den Händen eines erfahrenen Vermarkters ein nützliches Werkzeug. Damit lassen sich Kundenmeinungen analysieren und die allgemeine Einstellung der Kunden einschätzen. Es ist jedoch kein leicht zu beherrschendes Werkzeug. Die Stimmungsanalyse ist ein hochtechnisches Gebiet. Es gibt viele Fallstricke und Fallen, die sich leicht vermeiden lassen. Es gibt zwei Arten der Stimmungsanalyse: prädiktiv und deskriptiv. Die prädiktive Analyse wird verwendet, um zukünftige und gegenwärtige Trends durch die Analyse von Daten vorherzusagen. Die deskriptive Analyse wird verwendet, um die aktuelle Stimmung der Kunden zu beschreiben. Um eine gute Menge an Informationen aus der Stimmungsanalyse zu gewinnen, müssen Sie über eine umfangreiche Datenbank verfügen, mit der Sie arbeiten können. Es gibt viele Möglichkeiten, eine Datenbank aufzubauen, einschließlich Crowdsourcing, Scraping und Umfragen.
2. Richten Sie Ihre Umgebung ein
Wenn Sie eine Stimmungsanalyse durchführen möchten, müssen Sie zunächst Ihre Umgebung einrichten. Sentimentanalyse ist ein weit gefasster Begriff, der die Analyse der Gefühle von Menschen zu einem bestimmten Thema oder einer bestimmten Marke darstellt. Dies geschieht durch die Analyse von Textdaten wie Blogbeiträgen und Tweets und anschließender Sentimentanalysen. Im Grunde ist es eine Möglichkeit herauszufinden, was die Leute über ein bestimmtes Thema denken. Der schwierige Teil besteht darin, festzustellen, ob die Menschen über das jeweilige Thema tatsächlich glücklich oder traurig sind. Die Sprache ist nicht immer einfach und die Menschen neigen dazu, Slang und andere Wörter zu verwenden, die nicht immer leicht zu verstehen sind.
Unter Stimmungsanalyse versteht man den Prozess der Identifizierung und Kategorisierung der in einem Text ausgedrückten Stimmung. Zu den Anwendungen gehören Finanzanalyse, Marketing, Opinion Mining, Medienbeobachtung und Kundenfeedback. Um zu verstehen, ob ein Text negativ oder positiv ist, müssen Sie ihn in Phrasen/Phrasen, Wörter und Konzepte zerlegen können. Der erste Schritt in jedem Stimmungsanalysesystem besteht darin, den Text so aufzuschlüsseln, dass er interpretiert werden kann. Dies geschieht mithilfe eines Prozesses namens Tokenisierung.
Bei der Stimmungsanalyse (auch Opinion Mining genannt) werden Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, um positive oder negative Meinungen zu identifizieren und zu extrahieren und die Polarität dieser Meinungen zu einem bestimmten Text oder einer Reihe von Texten zu bestimmen. Die Stimmungsanalyse wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Umfragen zur Kundenzufriedenheit, Marktforschung und Online-Bewertungen. Die Stimmung eines Dokuments kann positiv, negativ oder neutral sein. Die Anwendungen, die von der Stimmungsanalyse profitieren, sind vielfältig. Sie reichen von Online-Kundenfeedback bis hin zu medizinischen Diagnosen. Beispielsweise möchte eine Bank möglicherweise wissen, ob die Bewertungen, die sie von Personen erhält, die einen Kredit beantragt haben, positiv oder negativ sind.
3. Trainieren Sie Ihren Motor
Tools zur Stimmungsanalyse gibt es überall im Internet, aber sie funktionieren nicht alle auf die gleiche Weise. Sie kamen vielleicht zum gleichen Ergebnis, aber sie kamen nicht auf die gleiche Weise dorthin. Es hat keinen Sinn, herumzusitzen und darauf zu warten, dass die Kraft der Künstlichen Intelligenz (KI) alle unsere Probleme löst. Im Moment müssen wir einen Großteil der Arbeit selbst erledigen, und die gute Nachricht ist, dass wir unsere Sentiment-Analysetools viel intelligenter machen können. Wie? Indem wir sie mit mehr Daten trainieren. Wenn Sie Ihre Sentiment-Analyse-Tools optimal nutzen möchten, müssen Sie sie trainieren. Daten sind die Nahrung für Stimmungsanalysen, und je mehr man sie füttert, desto schlauer werden sie.
Bei der Stimmungsanalyse geht es darum, festzustellen, ob ein Test positiv, negativ oder neutral ist. Wenn Sie beispielsweise ein Unternehmen betreiben, das Produkte verkauft, möchten Sie möglicherweise wissen, ob die Kunden mit dem Produkt zufrieden sind. Wenn ein Kunde eine schlechte Bewertung zu Ihrem Produkt schreibt, können Sie mithilfe einer Sentimentanalyse feststellen, was genau passiert ist und wie Sie die Situation verbessern können. Die Stimmungsanalyse wird auch verwendet, um die Meinungen von Verbrauchern zu Unternehmen oder Produkten zu verstehen. Es kann Unternehmen dabei helfen, herauszufinden, was die Leute über ihre Produkte sagen, um festzustellen, ob sie die Erwartungen der Kunden erfüllen oder übertreffen.
4. Testen und validieren Sie Ihren Motor
Wenn Sie eine Sentiment-Analyse-Engine erstellen, müssen Sie deren Leistungsfähigkeit und Genauigkeit testen. Hier sind sieben Schritte, um sicherzustellen, dass Ihre Sentiment-Analyse-Engine ordnungsgemäß funktioniert und die Analyse liefert, die Sie benötigen. 1. Sammeln Sie einen Beispielsatz. Sammeln Sie einen Beispielsatz von Tweets zu Ihrem Thema. Es ist wichtig, die Tweets so zu stichproben, dass sie leicht mit der Art und Weise vergleichbar sind, wie Sie planen, alle Tweets zu sammeln. Wenn Sie beispielsweise planen, alle Tweets auf einmal zu sammeln, sammeln Sie jeweils einen Beispielsatz. Wenn Sie vorhaben, alle Tweets über einen bestimmten Zeitraum zu sammeln, erfassen Sie über denselben Zeitraum einen Stichprobensatz. Wenn Sie Zugriff auf Echtzeitdaten haben, führen Sie gleichzeitig eine Probenahme durch. 2. Testen Sie Ihre Tweets auf Stimmung
Der jüngste Aufstieg der sozialen Medien hat eine neue Welle der Konversation zwischen Unternehmen und Verbrauchern gefördert. Daher suchen Unternehmen nach Möglichkeiten, soziale Medien zu nutzen, um mit ihren Kunden in Kontakt zu treten. Mit dem Aufkommen dieser Social-Media-Kanäle konnten Unternehmen riesige Datenmengen sammeln. Es ist jedoch wichtig, die Daten richtig zu interpretieren und sicherzustellen, dass die Daten korrekt sind. Die Stimmungsanalyse ist eine Möglichkeit, die Meinungen zu ermitteln, die Menschen zu einem bestimmten Thema haben. Auf diese Weise können Sie anhand einer großen Textmenge feststellen, ob sie positiv, negativ oder neutral ist. Wenn ein Unternehmen versucht, seine Social-Media-Strategie zu verbessern, muss es die Daten analysieren und nach Trends in den Daten suchen, um sein Geschäft zu verbessern. Die Stimmungsanalyse dient Unternehmen als Werkzeug, das ihnen hilft, ihre Kunden zu verstehen und ihre Arbeitsweise zu verbessern.
5. Erweitern Sie Ihre Domain
Stimmungsanalyse ist ein riesiges Thema, und ich könnte wahrscheinlich Tausende von Wörtern darüber schreiben, aber ich werde versuchen, es kurz und bündig zu halten. Bei der Stimmungsanalyse wird anhand eines Textblocks die Stimmung (positiv oder negativ) einzelner Wörter ermittelt und diese Stimmung dann zu einer insgesamt positiven oder negativen Stimmung zusammengefasst. Um besser zu verstehen, warum die Stimmungsanalyse wichtig ist, schauen wir uns ein Beispiel an. Nehmen wir an, Sie sind eine Bekleidungsmarke, die Produkte über Ihre Website verkauft, und Sie möchten das Kundenerlebnis verbessern. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, die positiven und negativen Gefühle gegenüber Ihrer Marke zu verstehen. Dadurch können Sie besser verstehen, was Ihre Kunden über Sie denken, was zu Verbesserungen Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung führen kann. Von dort aus können Sie Änderungen und Verbesserungen an Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung vornehmen, die die Stimmung Ihrer Kunden widerspiegeln.
Der Kern der Sentimentanalyse besteht darin, die Einstellung einer Person zu einem bestimmten Thema zu messen. Es ist nicht immer einfach, an die richtigen Daten zu kommen, aber durch die Erweiterung Ihrer Domain können Sie ganz einfach noch mehr Informationen erhalten. Wenn Sie beispielsweise die Stimmung Ihrer Kunden analysieren möchten, können Sie deren Social-Media-Profile aufrufen und deren Kommentare und Likes analysieren. Diese Technik kann Ihnen helfen, das Verhalten Ihrer Kunden zu verstehen und die Gesamtqualität Ihres Produkts zu verbessern.
6. Befragen Sie Personen und fügen Sie sie zu Ihrer Domain hinzu
Wenn es um die Welt der sozialen Medien und die Nutzung von Daten geht, scheinen die Möglichkeiten endlos. Sie können Daten nutzen, um Ihren Zielmarkt zu verstehen, Ihr Geschäft aufzubauen und wertvolle Einblicke in die Welt um Sie herum zu gewinnen. Damit ein Unternehmen Daten jedoch effektiv nutzen kann, muss es zunächst ein umfassendes Verständnis der bereits verfügbaren Daten sowie ein Verständnis dafür haben, wie Daten gesammelt werden. Viele Unternehmen sammeln Daten, indem sie Interviews, Umfragen und Umfragen durchführen. Die Durchführung dieser Aktivitäten ist eine großartige Möglichkeit, Informationen zu sammeln und Einblicke zu gewinnen, aber es ist nicht die einzige Möglichkeit. Daten können auch auf andere Weise erhoben werden, beispielsweise durch die Nutzung sozialer Medien. Social-Media-Plattformen wie Twitter Und Facebooksind großartige Ressourcen zum Sammeln von Daten.
Die Stimmung der Menschen ist vielleicht nicht das aufregendste Thema der Welt, aber sie ist ein ziemlich wichtiger Teil einer guten Benutzererfahrung. Wenn Menschen über etwas verärgert und verärgert sind, sollten Sie wahrscheinlich davon erfahren und versuchen, es zu beheben. Wie soll man wissen, was die Leute sagen, wenn man sie nicht fragt? Sie können Umfragen nutzen oder einfach direkt fragen. Aber wenn Sie herausfinden wollen, was die Leute hinter Ihrem Rücken über Sie sagen, müssen Sie auf ein wenig Detektivarbeit zurückgreifen. Es ist nicht so schwer, wie es sich anhört, aber es ist ein wenig zeitaufwändig, also schaffen Sie es in einer langsamen Zeit aus dem Weg. Es wird wahrscheinlich einige Wochen dauern, bis eine anständige Datenmenge vorliegt.
7. Fügen Sie immer mehr Inhalte hinzu
Die Stimmungsanalyse ist interessant, aber auch schwierig und erfordert viel Zeit für die Entwicklung. Wenn Sie den Prozess beschleunigen möchten, können Sie einige Dinge tun, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Sie haben wahrscheinlich schon gehört, dass die Ergebnisse umso besser ausfallen, je mehr Daten Sie für Ihre Analyse verwenden. Das gilt auch für die Stimmungsanalyse, aber es ist nicht so einfach, die größte Wortliste auszuwählen, die Sie finden können. Ein besserer Ansatz besteht darin, Ihrer Analyse immer mehr Inhalte hinzuzufügen. Mit dem Hinzufügen von Inhalten meinen wir die Verwendung derselben Wörter in unterschiedlichen Kontexten und mit unterschiedlichen Bedeutungen. Sie können Synonyme oder sogar verschiedene Formen desselben Wortes verwenden. Die Größe des Wortschatzes ist die Grundlage Ihrer Analyse, aber je mehr Sie hinzufügen, desto besser wird sie sein.
Sentimentanalyse ist die Sprache des Internets. Auf diese Weise können Unternehmen die Meinung ihrer Kunden zu einem Produkt verstehen, damit sie ihre Produkte und Dienstleistungen verbessern können. Die Theorie ist ziemlich einfach: Wenn Sie ein Produkt haben und eine Menge Leute Meinungen zu dem Produkt haben, dann sollten diese Meinungen für den Produktbesitzer nützlich sein. Wenn Sie der Eigentümer sind und nach Meinungen zu einem Produkt suchen, sollten Sie in der Lage sein, alle Meinungen einzuholen und herauszufinden, was mit dem Produkt los ist. Genau das macht die Sentiment-Analyse! Es ist eine schicke Art zu sagen: „Wir nehmen alle Meinungen zu einem Produkt, werfen sie in eine Maschine und finden heraus, wie wir unser Produkt verbessern können!“
Abschluss:
Sie haben also verstanden, was Sentiment-Analyse ist, und können jetzt mit der Verbesserung Ihres KI-Modells beginnen.
„7 Steps to Better Sentiment Analysis“ wurde ursprünglich in Towards AI auf Medium veröffentlicht, wo die Leute das Gespräch fortsetzen, indem sie diese Geschichte hervorheben und darauf antworten.
Veröffentlicht über Towards AI
