인터넷은 사람들이 세상의 거의 모든 것에 대해 자신의 의견, 견해 및 제안을 자유롭게 표현할 수 있는 문을 열었습니다. 소셜 미디어, 웹사이트 및 블로그. 사람들(고객)은 자신의 의견을 표명하는 것 외에도 다른 사람들의 구매 결정에 영향을 미치고 있습니다. 부정적이든 긍정적이든 감정은 제품이나 서비스 판매에 관심이 있는 모든 비즈니스 또는 브랜드에 매우 중요합니다.
기업이 비즈니스 사용을 위해 댓글을 마이닝하도록 돕는 것은 자연 언어 처리. 기업 XNUMX곳 중 XNUMX곳 비즈니스 의사 결정에 힘을 실어주기 위해 내년 안에 NLP 기술을 구현할 계획입니다. NLP는 감정 분석을 사용하여 기업이 원시 및 비정형 데이터에서 해석 가능한 통찰력을 도출할 수 있도록 지원합니다.
오피니언 마이닝 또는 심리 분석 정확한 감정을 식별하는 데 사용되는 NLP 기술입니다. 긍정적, 부정적 또는 중립적 – 의견 및 피드백과 관련이 있습니다. NLP의 도움으로 댓글의 키워드를 분석하여 키워드에 포함된 긍정적인 단어 또는 부정적인 단어를 결정합니다.
감정은 텍스트 조각의 감정에 감정 점수를 할당하는 척도 시스템에서 점수가 매겨집니다(텍스트를 긍정적 또는 부정적으로 결정).
다국어 감정 분석이란 무엇입니까?
이름에서 알 수 있듯이 다국어 감정 분석 둘 이상의 언어에 대한 감정 점수를 수행하는 기술입니다. 그러나 그렇게 간단하지 않습니다. 우리의 문화, 언어 및 경험은 구매 행동과 감정에 큰 영향을 미칩니다. 사용자의 언어, 컨텍스트, 문화에 대한 올바른 이해 없이는 사용자의 의도, 감정 및 해석을 정확하게 이해하는 것이 불가능합니다.
자동화는 현대인의 많은 문제에 대한 해답이지만, 기계 번역 소프트웨어는 댓글에서 언어, 구어체, 미묘함 및 문화적 참조의 뉘앙스를 포착할 수 없습니다. 제품 리뷰 번역 중입니다. ML 도구는 번역을 제공할 수 있지만 유용하지 않을 수 있습니다. 다국어 감성분석이 필요한 이유다.
다국어 감정 분석이 필요한 이유는 무엇입니까?
대부분의 기업은 커뮤니케이션 매체로 영어를 사용하지만 전 세계 대부분의 소비자는 영어를 사용하지 않습니다.
Ethnologue에 따르면 전 세계 인구의 약 13%가 영어를 사용합니다. 또한 영국 문화원은 세계 인구의 약 25%가 영어를 잘 이해하고 있다고 말합니다. 이 숫자를 믿으면 많은 소비자가 영어가 아닌 다른 언어로 서로 및 비즈니스와 상호 작용합니다.
기업의 주요 목표가 고객 기반을 그대로 유지하고 새로운 고객을 유치하는 것이라면 고객의 의견을 깊이 있게 이해해야 합니다. 모국어. 각 의견을 수동으로 검토하거나 영어로 번역하는 것은 효과적인 결과를 산출하지 못하는 번거로운 과정입니다.
지속 가능한 솔루션은 다국어 개발 감정 분석 시스템 소셜 미디어, 포럼, 설문 조사 등에서 고객 의견, 감정 및 제안을 감지하고 분석합니다.
다국어 감정 분석을 수행하는 단계
단일 언어인지 여부에 관계없이 감정 분석 여러 언어, 기계 학습 모델, 자연어 처리 및 데이터 분석 기술을 적용하여 추출해야 하는 프로세스입니다. 다국어 감정 점수 데이터에서.
다국어 감정 분석과 관련된 단계는 다음과 같습니다.
1단계: 데이터 수집
데이터 수집은 감정 분석을 적용하는 첫 번째 단계입니다. 다국어를 만들려면 감정 분석 모델, 다양한 언어로 데이터를 수집하는 것이 중요합니다. 모든 것은 수집되고 주석이 달고 레이블이 지정된 데이터의 품질에 따라 달라집니다. API, 오픈 소스 리포지토리 및 게시자에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
2단계: 전처리
수집된 웹 데이터를 정리하고 정보를 수집해야 합니다. '~이다' 등과 같이 특별한 의미를 전달하지 않는 부분은 제거해야 합니다. 또한, 텍스트는 긍정적 또는 부정적 의미를 전달하기 위해 분류될 단어 그룹으로 그룹화되어야 합니다.
분류 품질을 높이려면 HTML 태그, 광고, 스크립트 등의 노이즈를 제거해야 합니다. 사람들이 사용하는 언어, 어휘, 문법은 소셜 네트워크에 따라 다릅니다. 이러한 콘텐츠를 정규화하고 전처리를 위해 준비하는 것이 중요합니다.
사전 처리의 또 다른 중요한 단계는 자연어 처리를 사용하여 문장을 분할하고, 불용어를 제거하고, 품사에 태그를 지정하고, 단어를 루트 형식으로 변환하고, 단어를 기호 및 텍스트로 토큰화하는 것입니다.
3단계: 모델 선택
규칙 기반 모델: 다국어 의미 분석의 가장 간단한 방법은 규칙 기반입니다. 규칙 기반 알고리즘은 전문가가 프로그래밍한 미리 결정된 규칙 집합을 기반으로 분석을 수행합니다.
규칙은 긍정적이거나 부정적인 단어나 구를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 제품이나 서비스에 대한 리뷰를 보면 '훌륭하다', '느림', '기다려', '유용하다'와 같은 긍정적이거나 부정적인 단어가 포함될 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 단어를 쉽게 분류할 수 있지만 복잡하거나 빈도가 낮은 단어를 잘못 분류할 수 있습니다.
자동 모델: 자동 모델은 중재자의 개입 없이 다국어 감정 분석을 수행합니다. 기계 학습 모델은 사람의 노력으로 구축되었지만 일단 개발되면 정확한 결과를 제공하기 위해 자동으로 작동할 수 있습니다.
테스트 데이터가 분석되고 각 의견에 수동으로 긍정적 또는 부정적 레이블이 지정됩니다. 그런 다음 ML 모델은 새 텍스트를 기존 주석과 비교하고 분류하여 테스트 데이터에서 학습합니다.
4단계: 분석 및 평가
규칙 기반 및 기계 학습 모델은 시간과 경험에 따라 개선되고 향상될 수 있습니다. 덜 자주 사용되는 단어의 사전 또는 다국어 감정에 대한 실시간 점수를 업데이트하여 더 빠르고 정확한 분류를 할 수 있습니다.
번역의 도전
번역이 충분하지 않습니까? 사실, 안돼!
번역에는 한 언어에서 텍스트 또는 텍스트 그룹을 전송하고 다른 언어에서 이에 상응하는 것을 찾는 작업이 포함됩니다. 그러나 번역은 간단하지도 효과적이지도 않습니다.
인간은 자신의 욕구를 전달할 뿐만 아니라 감정을 표현하기 위해 언어를 사용하기 때문입니다. 또한 영어, 힌디어, 북경어, 태국어와 같은 다른 언어 간에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이 문학적 혼합에 감정, 속어, 관용구, 풍자 및 이모티콘을 추가하십시오. 텍스트의 정확한 번역을 얻을 수 없습니다.
주요 과제 중 일부 기계 번역 are
- 주관
- 문맥
- 속어와 숙어
- 풍자
- 비교
- 중립
- 이모티콘과 단어의 현대적 사용.
제품, 가격, 서비스, 기능 및 품질에 대한 리뷰, 의견 및 커뮤니케이션의 의도된 의미를 정확하게 이해하지 않으면 비즈니스는 고객의 요구와 의견을 이해할 수 없습니다.
다국어 감정 분석은 어려운 과정입니다. 각 언어에는 고유한 어휘, 구문, 형태 및 음운이 있습니다. 여기에 문화, 속어, 표현된 감정, 풍자, 어조, 그리고 효율적인 AI 기반 ML 솔루션이 필요한 도전적인 퍼즐을 가지고 있습니다.
강력한 다국어 개발을 위해서는 포괄적인 다국어 데이터세트가 필요합니다. 감정 분석 도구 검토를 처리하고 비즈니스에 강력한 통찰력을 제공할 수 있습니다. Shaip은 효율적이고 정확한 개발을 지원하는 여러 언어로 산업 맞춤형, 레이블 지정, 주석이 달린 데이터 세트를 제공하는 시장 리더입니다. 다국어 감정 분석 솔루션.
