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El análisis de sentimientos y la minería de opiniones provienen del campo de estudio que se ocupa del análisis de las emociones, las actitudes y los sentimientos adjuntos al texto. Es uno de los temas investigados más activamente en las áreas del procesamiento del lenguaje natural. El incipiente crecimiento del análisis de sentimientos se atribuye al rápido crecimiento de las plataformas de redes sociales. Están repletas de menciones de marca en forma de reseñas, comentarios, publicaciones en blogs, discusiones en foros y mucho más. Casi todas las empresas aprovechan el análisis de opiniones para generar información útil y mejorar la reputación general de la marca.
Nuestra API de análisis de opiniones proporciona un análisis muy preciso de la emoción general del contenido de texto incorporado a partir de fuentes como blogs, artículos, foros, reseñas de consumidores, encuestas, Twitter, etc. Puedes hacer una demostración gratuita aquí
Cómo funciona nuestra API
El análisis de sentimientos se puede aplicar ampliamente a las reseñas y las redes sociales para una variedad de aplicaciones, que van desde el marketing hasta el servicio al cliente. Los siguientes puntos describen cómo nuestra API aprovecha al máximo la inteligencia artificial para proporcionar resultados detallados:
- Los datos de entrada pasan por un preprocesamiento donde se filtran. Los signos de puntuación y los enlaces se eliminan y los datos se vuelven más refinados y relevantes para el sistema.
- Tras el preprocesamiento, cada palabra de la oración se convierte en sus vectores correspondientes (representación numérica), que luego se introducen en la arquitectura neuronal.
- Luego, estos vectores pasan a través de una serie de capas recurrentes y luego a la capa de clasificación que genera el resultado final (sentimiento). La salida recibida es binaria y corresponde al contexto positivo y negativo.
- Luego, este resultado se compara con las etiquetas etiquetadas por humanos reales y, a continuación, se calcula el error, que finalmente se utiliza para optimizar la red neuronal a través de retropropagación usando SGD. Este proceso continúa hasta que la red se optimice satisfactoriamente.
- Basándonos en el conjunto de datos de entrada de 10 lakh de tuits, nuestra arquitectura se ha entrenado para ofrecer una precisión del 88%.
Esto resume el procedimiento para realizar el análisis de sentimientos. Para comprender mejor el proceso, hemos tomado un ejemplo que se ejecuta en la API de análisis de opiniones.
Ejemplo
Entrada
El #googlepixel, ese es el teléfono que recibí ayer. La innovación en su máxima expresión. Buen trabajo #Google.
Salida
{«sentimiento»: 0.9850928783416748}
La salida JSON anterior es una puntuación para la frase «El #googlepixel, ese es el teléfono que recibí ayer». La innovación en su máxima expresión. Buen trabajo #Google». Esto se puede usar para evaluar el sentimiento del texto introducido. Esta puntuación oscilará entre 0 y 1; las puntuaciones más cercanas a 0 se considerarán de sentimiento negativo, las puntuaciones entre 0,4 y 0,5 serán de sentimiento neutro, mientras que las puntuaciones más cercanas a 1 serán de sentimiento positivo.
Según el principio anterior, así es como ves los resultados de las declaraciones que incluyes para el análisis de sentimientos:
Las aplicaciones del análisis de los sentimientos no pueden pasarse por alto. Puede ser un gran avance para la revitalización completa de la marca. La clave para gestionar un negocio exitoso con los datos sobre opiniones es la capacidad de aprovechar los datos no estructurados para obtener información útil. Las ventajas de realizar un análisis de opiniones en las empresas son numerosas y abrumadoras. Obtener un mayor valor empresarial con el análisis de opiniones depende de la precisión de la herramienta que utilices y de la eficacia con la que la utilices en tu beneficio. Nuestra API proporciona una clasificación de opiniones muy precisa en los datos de las redes sociales (errores ortográficos, emojis, jergas, etc.). Además, también se puede entrenar con un conjunto de datos personalizado para obtener una precisión y un rendimiento similares.
Retroalimentación
Cuéntanos lo que piensas de nuestros API de análisis de opiniones. Estamos abiertos a sugerencias y nos encantaría recibir tus comentarios.
