Extrahieren Sie den Kontext: Stimmungsanalyse und Opinion Mining

Stimmungsanalyse und Meinungsforschung stammen aus dem Studienbereich, der sich mit der Analyse von Emotionen, Einstellungen und Gefühlen befasst, die mit dem Text verbunden sind. Es ist eines der am aktivsten erforschten Themen in den Bereichen Natural Language Processing. Das aufkeimende Wachstum der Stimmungsanalyse wird auf die schnell wachsenden Social-Media-Plattformen zurückgeführt. Diese sind voller Markenerwähnungen in Form von Bewertungen, Feedback, Blogbeiträgen, Forumsdiskussionen und vielem mehr. Die Stimmungsanalyse wird von fast allen Unternehmen genutzt, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und den Ruf der Marke insgesamt zu verbessern.
Unsere API zur Stimmungsanalyse bietet eine sehr genaue Analyse der Gesamtemotion der Textinhalte, die aus Quellen wie Blogs, Artikeln, Foren, Kundenrezensionen, Umfragen, Twitter usw. stammen. Sie können eine kostenlose Demoversion durchführen hier

So funktioniert unsere API

Die Stimmungsanalyse kann in großem Umfang auf Bewertungen und soziale Medien für eine Vielzahl von Anwendungen angewendet werden, die vom Marketing bis zum Kundenservice reichen. Die folgenden Punkte beschreiben, wie unsere API künstliche Intelligenz optimal nutzt, um detaillierte Ergebnisse zu erzielen:

• Die Eingabedaten werden einer Vorverarbeitung unterzogen, wo sie gefiltert werden. Die Satzzeichen und Links werden entfernt und die Daten werden verfeinert und für das System relevanter.
• Nach der Vorverarbeitung wird jedes Wort im Satz in die entsprechenden Vektoren umgewandelt (numerische Darstellung), die dann der neuronalen Architektur zugeführt werden.
• Diese Vektoren werden dann durch eine Reihe von wiederkehrenden Schichten und dann an die Klassifizierungsebene weitergeleitet, die die endgültige Ausgabe (Stimmung) generiert. Die empfangene Ausgabe ist binär und entspricht dem positiven und negativen Kontext.
• Diese Ausgabe wird dann mit den tatsächlich von Menschen markierten Labels verglichen und dann wird der Fehler berechnet, der schließlich zur Optimierung des neuronalen Netzwerks verwendet wird durch Backpropagation unter Verwendung von SGD. Dieser Prozess wird so lange fortgesetzt, bis das Netzwerk zufriedenstellend optimiert ist.
• Basierend auf dem Eingabedatensatz von 10 Lakh-Tweets wurde unsere Architektur so trainiert, dass sie eine Genauigkeit von 88% liefert.

Das fasst das Verfahren zur Durchführung einer Stimmungsanalyse zusammen. Um den Prozess besser zu verstehen, haben wir ein Beispiel genommen, das auf der Sentimentanalyse-API ausgeführt werden soll.

Beispiel

Eingabe

Das #googlepixel, das ist das Telefon, das ich gestern erhalten habe. Innovation von ihrer besten Seite. Gute Arbeit #Google.

Ausgang

{„Stimmung“: 0,9850928783416748}

Die obige JSON-Ausgabe ist eine Punktzahl für den Satz „The #googlepixel, das ist das Telefon, das ich gestern erhalten habe. Innovation von ihrer besten Seite. Gute Arbeit #Google“. Dies kann verwendet werden, um die Stimmung des Eingabetextes auszuwerten. Dieser Wert liegt zwischen 0 und 1, wobei Werte, die näher an 0 liegen, als negative Stimmung angesehen werden. Werte zwischen 0,4 und 0,5 bedeuten eine neutrale Stimmung, während Werte, die näher an 1 liegen, eine positive Stimmung bedeuten.
Basierend auf dem oben genannten Prinzip sehen Sie die Ergebnisse der Aussagen, die Sie für die Stimmungsanalyse eingegeben haben, wie folgt:

Die Anwendungen der Analyse der Gefühle können nicht übersehen werden. Dies kann sich als großer Durchbruch für die vollständige Wiederbelebung der Marke erweisen. Der Schlüssel zum erfolgreichen Führen eines Unternehmens mit den Stimmungsdaten ist die Fähigkeit, die unstrukturierten Daten für umsetzbare Erkenntnisse zu nutzen. Die Durchführung von Stimmungsanalysen in Unternehmen bietet zahlreiche und überwältigende Vorteile. Die Erzielung eines größeren Geschäftswerts durch Stimmungsanalysen hängt von der Genauigkeit des verwendeten Tools ab und davon, wie gut Sie es zu Ihrem Vorteil einsetzen. Unsere API bietet eine hochpräzise Stimmungsklassifizierung anhand von Social-Media-Daten (Rechtschreibfehler, Emojis, Slangs usw.). Und kann auch anhand eines benutzerdefinierten Datensatzes trainiert werden, um eine ähnliche Genauigkeit und Leistung zu erzielen.

Rückmeldung

Sag uns, was du von unseren hältst API zur Stimmungsanalyse. Wir sind offen für Vorschläge und würden uns über Ihr Feedback freuen.

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