Vi er alle omgitt av enheter som kjører på internett. Tidligere var det bare datamaskiner, men nå har vi nett på mobiltelefoner og nettbrett, som er nyttige. På en måte har teknologien ikke bare vært til fordel for virksomheten og gjort våre liv lettere, men har også beriket vår online opplevelse. Det har blitt en plattform der folk bruker mye tid, søker kunnskap, utveksler ideer og til og med handler!
For eksempel : Når vi ønsker å gjøre et kjøp online / offline, hva gjør vi først? Vi blar gjennom forskjellige nettsteder og fora for å se om folk snakker om det. Vi sjekker ut noen få nettbutikker som selger det vi leter etter. Vi leser gjennom anmeldelser og kommentarer som mange har skrevet eller gitt uttrykk for om produktet og nettbutikken. Først etter å ha gått gjennom et stort antall anmeldelser, bestemmer vi oss for om vi skal kjøpe eller ikke.
Betydningen av sentimentanalyse
De fleste kjøpsbeslutninger i den virtuelle verden tas etter å ha gått gjennom hva innflytelsesrike anmeldere og jevnaldrende har å si om produktet / tjenesten. Dette er grunnen til at selskapene nå blir tvunget til å se og analysere hva folk snakker om dem på nettet. Fra selskapets perspektiv blir anmeldelser og kommentarer veldig avgjørende. Derfor er det å analysere kommentarene og vurderingene noe en organisasjon ikke har råd til å gå glipp av.
hvordan du installerer php på Windows 10
Men hva heter disse kommentarene eller vurderingene samlet?
Disse kommentarene, meningene og vurderingene er kjent som 'sentimentdata', og oppgaven med å identifisere om kommentarene og vurderingene er positive eller negative er kjent som 'sentimentdataanalyse' eller 'sentimentanalyse'
Sentimentanalyse & R
Sentimentanalyse er en av de fremtredende egenskapene til R, som gir verdifull innsikt til markedsførere og organisasjoner som ønsker å forbedre produktiviteten og optimalisere deres merke / produkt.
R er den mest omfattende statistiske analysepakken tilgjengelig for dette formålet. Den integrerer alle standard statistiske tester, modeller og analyser, samt gir et komplett språk for administrering og manipulering av data. De grafiske egenskapene til R er enestående, og gir et fullt programmerbart grafikkspråk som overgår de fleste andre statistiske og grafiske pakker. Kraften til Sentiment Analysis sammen med sine grafiske ferdigheter gjør det til et virkelig kraftig verktøy for en organisasjon.
Metoder for å analysere ‘Sentiment Data’
Det er forskjellige metoder for å analysere ‘sentimentdataene’. La oss ta en titt på hver av dem her.
Dokumentnivå av sentimentanalyse
Meninger er vanligvis subjektive uttrykk som beskriver folks følelser, vurderinger eller følelser overfor en enhet eller en hendelse. Mange blogger eller forum lar folk uttrykke sin mening i form av anmeldelser og kommentarer. Når meninger uttrykkes i form av anmeldelser, i stedet for et enkelt 'Ja' eller 'Nei', vil identifisering av de faktiske følelsene trenge en subjektiv analyse av ordene som ble brukt i gjennomgangen.
substring i SQL Server med eksempel
På dokumentnivå av sentimentanalyse fokuserer hvert dokument på en enkelt enhet eller hendelse og inneholder mening fra en enkelt meningsinnehaver. Meningen her er kan klassifiseres i to enkle klasser: Positiv eller negativ (sannsynligvis nøytral). For eksempel: En produktanmeldelse: “Jeg kjøpte en ny telefon for noen dager siden. Det er en fin telefon, selv om den er litt stor. Berøringsskjermen er god. Stemmeklarheten er bedre. Jeg elsker ganske enkelt telefonen ”. Med tanke på ordene eller setningene som ble brukt i anmeldelsen (hyggelig, godt, bedre, kjærlighet), sies den subjektive oppfatningen å være positiv. De objektive meningene måles ved hjelp av stjerne- eller avstemningssystemet, der 4 eller 5 stjerner er positive og 1 eller 2 stjerner er negative.
Setningsnivå for sentimentanalyse
For å ha et mer raffinert syn på forskjellige meninger uttrykt i dokumentet om enhetene, bør vi gå til setningsnivå. Dette nivået av sentimentanalyse - filtrerer ut setningene som ikke inneholder noen mening og - avgjør om oppfatningen om enheten er positiv eller negativ.
Aspektbasert sentimentanalyse
Dokumentnivå og setningsnivå sentimentanalyse fungerer bra når de refererer til en enkelt enhet. Imidlertid snakker folk i mange tilfeller om enheter som har mange aspekter eller attributter. De vil også ha forskjellige meninger om forskjellige aspekter. Det skjer ofte i produktanmeldelses- og diskusjonsfora . For eksempel: “Jeg er en Nokia-telefonelsker. Jeg liker utseendet på telefonen. Skjermen er stor og tydelig. Kameraet er fantastisk. Men det er få ulemper også at batterilevetiden ikke er opp til merket, og tilgang til Whatsapp er vanskelig. ' Kategorisering av positive og negative ved denne anmeldelsen skjuler verdifull informasjon om produktet. Derfor fokuserer den Aspekt-baserte sentimentanalysen på anerkjennelse av alle følelsesuttrykk i et gitt dokument og de aspektene som meningene refererer til.
Sammenlignende sentimentanalyse
I mange tilfeller uttrykker brukerne sine meninger ved å sammenligne det med et lignende produkt eller merke. Derfor er målet her å identifisere setninger som inneholder komparative meninger.
For eksempel : “Jeg kjørte Honda Civic, den takler ikke bedre enn Skoda Superb”
Sentiment leksikon anskaffelse
Denne metoden analysemetoden bruker en liste over ord og uttrykk som brukes til å uttrykke folks subjektive følelser og følelser eller meninger. Det bruker ikke bare bestemte ord, men også setninger og uttrykk. I de andre typene sentimentanalyser har vi sett hva positive og negative ord er. La oss ta et eksempel: “Bil X er bedre enn bil Y.” Denne setningen gir ikke uttrykk for en mening om at noen av de to bilene er gode eller dårlige. Derfor blir disse typene setninger / dokumenter videre analysert ved hjelp av 3 tilnærminger: Manuell tilnærming, ordboksbasert tilnærming og korpusbasert tilnærming.
Manuell tilnærming : Dette er ikke mulig da det er tidkrevende.
Ordboksbasert tilnærming : Denne tilnærmingen bruker ‘Word Net’ for å finne passende ord av sentimentordet for å utføre analysen.
hvordan du bruker filer i java
Korpusbasert tilnærming : Dette brukes til å lage et domenespesifikt sentimentleksikon for å utføre analysen.
Dette er de forskjellige måtene å analysere forbrukernes følelser og vite hvor selskapet står i markedet!