情绪分析:含义、示例、工具以及您应该了解的内容

情绪分析
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正如他们所说的知识就是力量,利用客户评论中的信息可以帮助重塑您的业务或想法。 情绪分析的目的是让企业主能够评估他们评论的情绪背景。 你可以使用情绪分析工具来自动化你的工作,让一切都更容易分析。 你也可以使用 python 作为情绪分析工具。 在本文中,您可以使用情绪分析示例和项目来更好地理解它的全部内容。

什么是情绪分析?

情感分析也称为意见挖掘。 它是一种集成计算语言学、生物识别学、自然语言处理和文本分析的方法,系统地识别、提取、测量和评估情感状态和主观数据。

情绪分析是组织用来识别和分组关于特定商品、服务或概念的想法的常用方法。 情感分析的概念是使用数据挖掘、机器学习和人工智能 (AI) 来挖掘文本和主观信息。

情绪分析是如何工作的?

情绪分析帮助企业从在线资源(如电子邮件、博客文章、支持票、网络聊天、社交媒体渠道、论坛和评论)中发现的非结构化、无组织的语言中提取信息。 情感算法使用基于规则的、自动的或混合的技术来代替手动数据处理。

情绪分析使用两种技术

  • 自动系统使用机器学习来收集信息和数据。
  • 基于规则的系统使用基于词典的预定规则执行情绪分析。

结合这两种方法可以进行混合情绪分析。 意见挖掘除了识别情绪外,还可以从文本中提取主题、意见持有者和极性(或积极和消极的程度)。 此外,其他范围,包括文档、段落、句子和子句子级别,都可以用于情感分析。

许多受欢迎的品牌使用情绪分析来改进他们的产品。 使用这些工具可以让企业更频繁地评估客户的意见,并对市场意见的变化做出主动反应。

情感分析的应用

组织可以出于多种目的使用情绪分析技术,例如:

  • 确定人口统计或目标市场。
  • 通过网站、在线表格或社交媒体获取客户意见。
  • 进行市场分析。
  • 客户服务请求分类。
  • 确定品牌在特定时期或一段时间内的知名度、声誉和知名度。
  • 监测消费者对新改进或产品的反应。
  • 确定营销工作的有效性。

情感分析示例

情感分析可用于标记的不同部分。 例子包括

  • 品牌监控
  • 客户支持分析
  • 客户反馈分析
  • 市场调查

以下是一些示例,可帮助您理解情感分析的目标和难点:

例如,关于 Netflix 最近发行的一部新电影的推文包括如下评论

  • 这是 Netflix 创造的最好的电影
  • 还不错
  • 我对 Netflix 的期望更高

如果您注意到有关于新电影发行的声明,但它们的含义并不完全相同。 情感分析有助于定义每个文本或语句背后的内容和含义。 通过情绪分析后,它会确定哪个是正面的还是负面的。

  • 这是 Netflix 创造的最好的电影 - 正面
  • 还不错-介于两者之间/中性
  • 我对 Netflix-negative 的期望会更高。

了解人们对您的产品或服务的感受将帮助您改善品牌,使其变得更好。

情绪分析工具

为了使分析更容易,您可以使用情绪分析工具来收集正确的信息。 情绪分析工具将检查每条消息的感受和上下文。 情绪分析数据是以下方面的信息金矿:

  • 对于您的客户服务团队
  • 产品开发团队
  • 营销团队

那时候甚至要开始进行情绪分析,您都必须检查数百条评论、博客和调查结果。 但是,您现在可以通过使用众多可用的情绪分析工具之一来自动化该过程并为您的团队提供他们成功所需的信息。 您的媒体监控项目应将情绪分析作为核心组成部分。

公司出于各种目的使用情绪分析工具,包括:

  • 文本分析
  • 审查和反馈分析
  • 媒体追踪
  • 社会观察
  • 完善的品牌监控

意见挖掘工具的成本通常很高。 幸运的是,我们能够汇总一份完整的情绪分析业务清单。 免费和更复杂的商业软件都可用于情绪分析。

#1。 感觉力量

Sentistrength 是一种情感分析工具,每秒可以自动分析多达 16,000 条社交网络文本,具有人类英语水平的准确性。

与列表中的其他程序不同,它是下载的软件,除 Windows 外,还可以在 Mac、Linux 和 Android 设备上与 Crossover 配合使用。 该工具的基于 Web 的演示也可用。 它为绝大多数英语网络文本提供了人类水平的准确性。

#2。 社交搜索器

类似于 Social Mention on steroids,Social Searcher 看起来像这样。 Social Searcher 提供多种功能,包括 Social Buzz、Google Social Search、Media Monitoring 等。

尽管您无需注册即可使用它,但这样做有明显的优势。 您可以选择继续使用免费计划或选择其他三种计划之一,价格从每月 3,49 欧元到 19,49 欧元不等。

#3。 社会提及

Social Mention 是一个免费的社交媒体搜索引擎,它从各种社交媒体平台收集用户生成的内容。 该工具从 Reddit、Flickr 或 Google News 等网站收集信息。 它还为 Twitter 提供情绪分析。

该平台遵循其网站上的数据,并密切关注 100 多个社交媒体网站。 虽然您可以在不创建帐户的情况下开始监控某个主题或品牌是件好事,但您将无法记住您的结果以备后用。

即便如此,对于那些刚开始使用社交媒体监控的人来说,它提供了有用的信息,因为它是一种免费的情绪分析工具。

#4。 高科技业务流程外包

Hitech 是一种复杂的情绪分析工具,提供包括数据处理、市场情报、分析和情绪分析在内的服务。 他们以破译以文本、音频、表情符号、照片和其他视觉媒体形式呈现的产品和服务评论背后的含义而自豪。

他们将情绪分析分为四类:

  • 意见挖掘侧重于确定意见的极性。
  • 挖掘文本
  • 社交听力
  • 情感分析

#5。 品牌24

情绪分析只是 Brand24 中可用的工具之一,Brand24 从根本上说是一种媒体监控工具,您可以利用它来为自己谋取利益。 BrandXNUMX 提供网络和社交媒体监控。 除了主要的社交媒体网络之外,该应用程序还涵盖所有重要的博客、论坛、新闻网站、播客和时事通讯。

所有收集的提及和社交媒体帖子都受情感分析算法的约束。 Brand24 提供复杂的媒体监控分析,并在新闻网站、播客、博客、论坛和社交媒体平台(如 Facebook、Twitter、Instagram、YouTube 和 Twitch)中实时收集提及。 因此,它是可用的最强大的情绪分析工具之一。

您可以在线跟踪您的品牌并使用情绪分析来确定品牌情绪。

它可以在该工具的任何仪表板选项卡中使用。 实时文本数据分析由 Brand24 使用机器学习算法和自然语言处理完成。

情绪分析项目

您可以创建自己的独特策略来评估情绪分析项目。 您可以执行的情绪分析项目之一:

亚马逊产品评论

第一个对初学者友好的情感分析项目想法是关于评估亚马逊产品评论。 亚马逊是最大的电子商务商店之一,它的产品选择范围也很广。 当公司想要了解公众舆论时,执行情绪分析可以帮助他们识别客户喜欢他们产品的哪些方面。 它还有助于找出他们产品的主要问题。 

有多种方法可以访问文本以进行情感分析:

  • 您可以使用抓取功能在 Twitter、Facebook 和 Instagram 上查找有关您的业务、商品或服务的意见和情绪。 经常撰写的博客和评论文章也很有帮助。
  • 通过电子邮件、短信或投诉或反馈表与客户进行的任何通信都有助于收集对产品的意见和调整营销工作。
  • 要详细了解人们对您公司的看法,您可以收集报纸和互联网讨论区等资源。
  • 这些方法可以帮助您评估您的市场地位和客户人口统计数据,例如年龄和性别,这样您就可以确定您的目标市场以及您应该集中营销精力的人群。
  • 从有影响力的人的个人资料中抓取信息以查看他们和他们的追随者对您的产品的评价是另一种观察买家反应的方法。 根据研究,81% 的受访消费者在点击影响者的链接后购买了产品。

Python 情感分析

Python 情感分析是一种检查文本以发现隐藏在其中的情感的方法。 结合机器学习和自然语言处理使其能够实现这一点(NLP)。 通过情感分析,您可以查看文本中描绘的情感。 Python情感分析使用python作为代码进行分析。

如果没有,那么您可能已经了解 Python,它是一种强大的编程语言,语法易于理解。 更不用说它在数据科学领域是一个很受欢迎的选项,非常适合我们的教程。

为什么情绪分析对您的业务很重要

为了让企业做出更好的决策、解决市场痛点并实时监控客户行为以最好地了解他们对品牌或产品的情感承诺,情绪分析至关重要。 此外,它对于扩展大量数据非常有效,例如在检查数千条推文的情绪以了解人们对新产品首次亮相的反应时。

这样可以更快地响应紧急问题,并检测出在测试阶段可能没有注意到的问题。 因此,营销人员能够更好地理解他们的目标市场,并提出创造性的方法来有效地接触他们。 由于现有用户对服务更满意,品牌忠诚度提高,客户流失率因此大幅下降。 通过吸引新客户,改善客户体验甚至可以扩大企业的消费者基础。

另请阅读 客户关注

情感分析是 AI 还是 ML?

它使用机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、数据挖掘和人工智能 (AI) 工具来挖掘、提取和分类消费者对公司、产品、个人、服务、事件或概念的看法。

情感分析的目的是什么?

情感分析的目标是从大量非结构化的评论文本中精确提取人们的想法,并将它们分类为情感类别,例如积极、消极或中性情感。 偶尔会同时考虑“非常有利”和“极其不利”。

什么是情感分析的最佳工具?

MonkeyLearn 是情绪分析的最佳工具之一。 它提供了多种非常准确的文本分析工具,包括一个随时可用的分析情绪的工具。

MonkeyLearn 是一个易于集成的工具。 如果您知道如何编码,则可以使用 MonkeyLearn API 将情绪分析工具集成到您的堆栈中。

您还可以教它识别特定行业的行话,并在培训过程中利用您的业务数据和标准来定义对您业务的各种情绪。

MonkeyLearn 以三种方式发挥作用,即:

  • 数据导入
  • 情感分析模型训练
  • 过程自动化

情感分析的四个主要步骤是什么?

#1。 数据收集

情绪分析程序将此作为最关键的要素之一。 已获取数据的质量及其注释或标记方式将决定此后的一切。

有两种收集数据的方法,它包括

  • API 数据
  • 用户手册

#2。 数据处理

数据中的信息类型(文本、图像、视频或音频)将决定其处理方式。
音频转录

  • 字幕增强
  • 图片增强
  • 标志标识
  • 文本提取

#3。 数据分析

要完成此级别的情绪分析过程,必须完成许多较小的工作。

  • 修改模型
  • 多语言数据
  • 独特的标签
  • 题目分类
  • 情绪评估

#4。 数据可视化

在完成情绪分析过程中的每个步骤后,见解会立即转化为可用于以图形和图表形式采取行动的报告。 然后,这些报告可以分发到整个团队。 因为您可以通过这些可视化报告查看特定的、基于方面的结果,所以它们非常重要。

什么是情感分析的真实例子?

您可以在市场研究中使用情绪分析

一家全新的健康零食制造商希望在其试图打入的市场中清楚地了解其商业潜力。 他们不仅想知道人们通常吃什么当零食,而且想知道当他们听到这个短语时会想到什么。 由于问题是开放式的,以确保调查尽可能客观,因此没有预先制定的可以刮掉的零食品牌名称列表。

情绪分析 API 能够通过数百个回复快速挖掘所有开放式问题的数据,并提供有见地的结果。

它不仅提供了最常被引用的食品品牌的平均值,而且还确定了新业务的竞争对手。 了解这些信息有助于新进入者做出关于推出其产品以及瞄准哪些市场利基的特定决策,因为知识就是力量。

结论,

情感分析是识别文本中正面或负面情绪的过程。 企业经常使用它来分析社交媒体数据的情绪、评估品牌声誉和了解客户。

常见问题

情感分析的三种方法是什么?

 情绪分析有多种方法

  • 朴素贝叶斯
  • 深度学习 LSTM
  • 预训练的基于规则的 VADER 模型。

情感分析的三种类型是什么?

情感分析可以分类为

  • 以知识为基础
  • 统计
  • 混合。

什么是情感算法

情绪算法专门用于检查社交媒体帖子(如推文和状态更新)的情绪基调。

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参考资料

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