Che cos’è l’analisi del sentiment nel 2023

 Gli esseri umani sono esseri senzienti; proviamo emozioni, sensazioni e sentimenti il 90% delle volte. L’analisi del sentiment sta diventando sempre più importante per ricercatori, aziende e organizzazioni per comprendere il feedback dei clienti e identificare le aree di miglioramento. Ha varie applicazioni, ma deve affrontare anche alcune sfide.

Il sentimento si riferisce a pensieri, punti di vista e atteggiamenti – tenuti o espressi – motivati dalle emozioni. Ad esempio, la maggior parte delle persone oggi accede ai social media solo per esprimere i propri sentimenti in contenuti come un tweet. Pertanto, i ricercatori di text mining lavorano sull’analisi del sentiment dei social media per comprendere l’opinione pubblica, prevedere le tendenze e migliorare l’esperienza del cliente.

Discutiamo l’analisi del sentiment in dettaglio di seguito.

Che cos’è l’analisi del sentiment?

La tecnica dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare i dati testuali, come le recensioni dei clienti, per comprendere l’emozione dietro il testo e classificarla come positiva, negativa o neutra è chiamata analisi del sentimento.

La quantità di dati testuali condivisi online è enorme. Ogni giorno vengono condivisi più di 500 milioni di tweet con sentimenti e opinioni. Sviluppando la capacità di analizzare questi dati ad alto volume, varietà e velocità, le organizzazioni possono prendere decisioni basate sui dati.

Esistono tre tipi principali di analisi del sentiment:

1. Analisi del sentiment multimodale È un tipo di analisi del sentiment in cui consideriamo più modalità di dati, come video, audio e testo, per analizzare le emozioni espresse nel contenuto. Considerando segnali visivi e uditivi come le espressioni facciali, il tono di voce offre un ampio spettro di sentimenti.

2. Analisi del sentiment basata sugli aspetti L’analisi basata sugli aspetti coinvolge metodi di PNL per analizzare ed estrarre emozioni e opinioni relative a specifici aspetti o caratteristiche di prodotti e servizi. Ad esempio, in una recensione di un ristorante, i ricercatori possono estrarre sentimenti relativi al cibo, al servizio, all’atmosfera, ecc.

3. Analisi del sentiment multilingue Ogni lingua ha una grammatica, una sintassi e un vocabolario diversi. Il sentimento è espresso in modo diverso in ogni lingua. Nell’analisi del sentiment multilingue, ogni lingua è specificamente addestrata per estrarre il sentiment del testo analizzato.

Quali strumenti puoi utilizzare per l’analisi del sentiment?

Nell’analisi del sentiment, raccogliamo i dati (recensioni dei clienti, post sui social media, commenti, ecc.), li preelaboriamo (rimuoviamo testo indesiderato, tokenizzazione, tagging POS, stemming/lemmatizzazione), estraiamo caratteristiche (conversione di parole in numeri per la modellazione), e classificare il testo come positivo, negativo o neutro.

Varie librerie Python e strumenti disponibili in commercio facilitano il processo di analisi del sentiment, che è il seguente:

1. Librerie Python NLTK (Natural Language Toolkit) è la libreria di elaborazione del testo ampiamente utilizzata per l’analisi del sentiment. Varie altre librerie come Vader (Valence Aware Dictionary e sEntiment Reasoner) e TextBlob sono basate su NLTK.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un potente modello di rappresentazione del linguaggio che ha mostrato risultati all’avanguardia in molte attività di PNL.

2. Strumenti disponibili in commercio Gli sviluppatori e le aziende possono utilizzare molti strumenti disponibili in commercio per le loro applicazioni. Questi strumenti sono personalizzabili, quindi le tecniche di pre-elaborazione e modellazione possono essere adattate a esigenze specifiche. Gli strumenti popolari sono:

• Comprensione del linguaggio naturale IBM Watson IBM Watson NLU è un servizio basato su cloud che assiste con l’analisi del testo, come l’analisi del sentiment. Supporta più lingue e utilizza il deep learning per identificare i sentimenti.

• API del linguaggio naturale di Google Cloud L’API Natural Language di Google può eseguire varie attività NLP. L’API utilizza machine learning e modelli pre-addestrati per fornire punteggi di sentiment e grandezza.

Applicazioni dell’analisi del sentiment Un’illustrazione di facce diverse impegnate in diverse attività sociali.

1. Gestione dell’esperienza del cliente (CEM) L’estrazione e l’analisi dei sentimenti dei clienti da feedback e recensioni per migliorare prodotti e servizi si chiama gestione dell’esperienza del cliente. In parole povere, il CEM, utilizzando l’analisi del sentiment, può migliorare la soddisfazione del cliente che a sua volta aumenta le entrate. E quando i clienti sono soddisfatti, il 72% di loro condividerà la propria esperienza con gli altri.

2. Analisi dei social media Circa il 65% della popolazione mondiale utilizza i social media. Oggi possiamo trovare sentimenti e opinioni delle persone su qualsiasi evento significativo. I ricercatori possono valutare l’opinione pubblica raccogliendo dati su eventi specifici.

Ad esempio, è stato condotto uno studio per confrontare le opinioni delle persone nei paesi occidentali sull’ISIS rispetto ai paesi orientali. La ricerca ha concluso che le persone vedono l’ISIS come una minaccia indipendentemente da dove provengano.

3. Analisi politica Analizzando il sentimento pubblico sui social media, le campagne politiche possono comprenderne i punti

Twitter ha una correlazione del 94% con i dati dei sondaggi, il che significa che è altamente coerente nel prevedere le elezioni.

Sfide dell’analisi del sentiment

1. Ambiguità L’ambiguità si riferisce a casi in cui una parola o un’espressione ha più significati in base al contesto circostante. Ad esempio, la parola “malato” può avere connotazioni positive (“Quel concerto era malato”) o negative (“Sono malato”), a seconda del contesto.

2. Sarcasmo Rilevare il sarcasmo in un testo può essere difficile perché le persone con lo stimolo possono usare parole positive per esprimere sentimenti negativi o viceversa. Ad esempio, il testo “Oh fantastico, un altro incontro” può essere un commento sarcastico a seconda del contesto.

3. Qualità dei dati Trovare dati specifici di dominio di qualità senza problemi di privacy e sicurezza dei dati può essere difficile. La rottamazione dei dati dai siti Web dei social media è sempre una zona grigia. Meta ha intentato una causa contro due società BrandTotal e Unimania, per aver realizzato estensioni di scraping per Facebook contro i termini e le politiche di Facebook.

4. Emoji Gli emoji vengono sempre più utilizzati per esprimere emozioni nelle conversazioni sulle app dei social media. Ma l’interpretazione degli emoji è soggettiva e dipendente dal contesto. La maggior parte dei praticanti rimuove gli emoji dal testo, il che potrebbe non essere l’opzione migliore in alcuni casi. Diventa quindi difficile analizzare in modo olistico il sentimento del testo.

Analisi dello stato del sentiment nel 2023 e oltre! Modelli linguistici di grandi dimensioni come BERT e GPT hanno raggiunto risultati all’avanguardia in molte attività di PNL. I ricercatori stanno utilizzando l’incorporamento di emoji e l’architettura di auto-attenzione multi-testa per affrontare rispettivamente la sfida degli emoji e del sarcasmo nel testo. Nel tempo, tali tecniche raggiungeranno una migliore precisione, scalabilità e velocità.

Di Haziqa Sajid da unite.ai