Vi är alla omgivna av enheter som körs på internet. Tidigare var det bara datorerna, men nu har vi webb på mobiler och surfplattor som är praktiska. På ett sätt har tekniken inte bara gynnat verksamheten och gjort våra liv enklare utan har också berikat vår online-upplevelse. Det har blivit en plattform där människor tillbringar mycket tid, söker kunskap, utbyter idéer och till och med handlar!
Till exempel : Vad gör vi initialt när vi vill göra ett köp online / offline? Vi bläddrar igenom olika webbplatser och forum för att se om folk pratar om det. Vi kolla in några nätbutiker som säljer det vi letar efter. Vi läser igenom de recensioner och kommentarer som många har skrivit eller uttryckt om produkten och onlinebutiken. Först efter att ha gått igenom ett stort antal recensioner bestämmer vi om vi ska göra köpet eller inte.
Betydelsen av sentimentanalys
De flesta köpbeslut i den virtuella världen fattas efter att ha gått igenom vad inflytelserika granskare och kamrater har att säga om produkten / tjänsten. Detta är anledningen till att företagen nu tvingas se och analysera vad folk pratar om dem på webben. Ur företagets perspektiv blir recensionerna och kommentarerna mycket viktiga. Analys av kommentarer och recensioner är därför något som en organisation inte har råd att missa.
Men vad heter dessa kommentarer eller recensionerna kollektivt?
Fibonacci-serie c ++
Dessa kommentarer, åsikter och recensioner är kända som 'sentimentdata' och uppgiften att identifiera om kommentarerna och recensionerna är positiva eller negativa kallas 'sentimentdataanalys' eller 'sentimentanalys'
Sentimentanalys & R
Sentimentanalys är en av de framträdande funktionerna i R, som ger värdefull insikt till marknadsförare och organisationer som vill förbättra produktiviteten och optimera deras varumärke / produkt.
R är det mest omfattande statistiska analyspaketet för detta ändamål. Den integrerar alla vanliga statistiska tester, modell och analyser, samt tillhandahåller ett komplett språk för hantering och manipulering av data. De grafiska funktionerna hos R är enastående och ger ett fullt programmerbart grafiskt språk som överträffar de flesta andra statistiska och grafiska paket. Sentimentanalysens kraft tillsammans med dess grafiska färdigheter gör det till ett verkligt kraftfullt verktyg för en organisation.
Metoder för att analysera 'Sentiment Data'
Det finns olika metoder för att analysera ”sentimentdata”. Låt oss ta en titt på var och en av dem här.
Dokumentnivå för sentimentanalys
Åsikter är vanligtvis subjektiva uttryck som beskriver människors känslor, bedömningar eller känslor gentemot en enhet eller en händelse. Många bloggar eller forum tillåter människor att uttrycka sin åsikt i form av recensioner och kommentarer. När åsikter uttrycks i form av recensioner, istället för ett enkelt ”Ja” eller ”Nej”, skulle det krävas en subjektiv analys av de ord som används i recensionen för att identifiera de faktiska känslorna.
På dokumentnivå för sentimentanalys fokuserar varje dokument på en enskild enhet eller händelse och innehåller åsikter från en enskild åsiktsinnehavare. Åsikterna här kan klassificeras i två enkla klasser: Positiva eller negativa (förmodligen neutrala). Till exempel: En produktrecension: ”Jag köpte en ny telefon för några dagar sedan. Det är en trevlig telefon, men den är lite stor. Pekskärmen är bra. Röstens tydlighet är bättre. Jag älskar helt enkelt telefonen ”. Med tanke på de ord eller fraser som används i recensionen (trevligt, bra, bättre, kärlek) sägs den subjektiva åsikten vara positiv. De objektiva åsikterna mäts med hjälp av stjärn- eller omröstningssystemet, där 4 eller 5 stjärnor är positiva och 1 eller 2 stjärnor är negativa.
Mening-nivå av sentiment analys
För att få en mer förfinad bild av olika åsikter som uttrycks i dokumentet om enheterna, bör vi flytta till meningsnivån. Denna nivå av sentimentanalys - filtrerar bort de meningar som inte innehåller någon åsikt och - avgör om åsikten om enheten är positiv eller negativ.
Aspektbaserad sentimentanalys
Dokumentnivå och meningsnivå sentimentanalys fungerar bra när de hänvisar till en enda enhet. Men i många fall talar människor om enheter som har många aspekter eller attribut. De kommer också att ha olika åsikter om olika aspekter. Det händer ofta i produktgransknings- och diskussionsforum . Till exempel: ”Jag är en Nokia-telefonälskare. Jag gillar telefonens utseende. Skärmen är stor och tydlig. Kameran är fantastisk. Men det finns få nackdelar också att batteriets livslängd inte är upp till märket och tillgången till Whatsapp är svår. ' Att kategorisera det positiva och negativa med denna recension döljer värdefull information om produkten. Därför fokuserar den Aspektbaserade sentimentanalysen på igenkännandet av alla sentimentuttryck i ett visst dokument och de aspekter som yttrandena hänvisar till.
Jämförande sentimentanalys
I många fall uttrycker användarna sina åsikter genom att jämföra den med en liknande produkt eller ett varumärke. Därför är målet här att identifiera meningar som innehåller jämförande åsikter.
Till exempel : 'Jag körde Honda Civic, den klarar inte bättre än Skoda Superb'
Sentimentlexikon förvärv
Den här metoden analysmetoden använder en lista med ord och uttryck som används för att uttrycka människors subjektiva känslor och känslor eller åsikter. Det använder inte bara vissa ord utan också fraser och idiomer. I de andra typerna av sentimentanalys har vi sett vad positiva och negativa ord är. Låt oss ta ett exempel: 'Bil X är bättre än bil Y.' Denna mening uttrycker inte en åsikt att någon av de två bilarna är bra eller dålig. Därför analyseras dessa typer av meningar / dokument med tre metoder: manuell metod, ordboksbaserad metod och korpusbaserad metod.
Manuell tillvägagångssätt : Detta är inte genomförbart eftersom det är tidskrävande.
Ordboksbaserad strategi : Detta tillvägagångssätt använder 'Word Net' för att hitta lämpliga ord i sentimentordet för att genomföra analysen.
Corpus-baserad strategi : Detta används för att skapa ett domänspecifikt sentimentlexikon för att genomföra analysen.
Det här är de olika sätten att analysera konsumenternas känslor och veta var företaget står på marknaden!