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Stimmungsanalyse – und warum Computer es nicht alleine schaffen
Jeder hat eine Meinung. Aber Maschinen können nicht die gleiche Meinung haben. Wie können Maschinen lernen, die Meinungen von Menschen zu interpretieren? Warum ist das wichtig? Dies sind die Fragen, mit denen wir uns im heutigen Blog zur Stimmungsanalyse befassen werden (eine Teilmenge davon). Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Was ist Sentimentanalyse und warum ist sie für Sie wichtig?
Die Stimmungsanalyse (auch Opinion Mining genannt) ist eine Methode zur Extraktion subjektiver Informationen aus Audio und Text. Dazu gehören Online-Bewertungen, Kundensupportanfragen und Online-Bewertungen. Die Stimmungsanalyse bestimmt in ihrer grundlegendsten Form, ob subjektive Informationen positiv, neutral oder negativ sind. Jedoch, maschinelles Lernen hat es Marken ermöglicht, die Sentimentanalyse in schwierigeren Fällen einzusetzen, etwa zur Identifizierung von Emotionen und zum Verständnis weniger gebräuchlicher Sprachverwendungen oder zur Überwachung des Online-Verhaltens.
Amazon und andere Online-Händler nutzen hochentwickelte Empfehlungs-Engines, die Stimmungsanalysen nutzen, um Verbraucherpräferenzen vorherzusagen. Diese hochentwickelten Systeme nutzen mehr als nur Produktbewertungen, um festzustellen, wie beliebt ein Produkt ist und warum.
Marken können die Emotionsanalyse auch nutzen, um Kundensupport-Tickets zu priorisieren und die effektivsten Kommunikationskanäle zu ermitteln. Diese Informationen können zur Planung von Produktverbesserungen genutzt werden. Diese Erkenntnisse können Ihnen dabei helfen, bessere Kundenerlebnisse und neue Möglichkeiten zu schaffen, was wiederum Ihre Rentabilität verbessert.
Aufgrund der Fülle an Informationen, die in den sozialen Medien verfügbar sind, haben Regierungen begonnen, Stimmungsanalysen zu nutzen, um die Transparenz zu erhöhen, das Engagement der Bürger zu fördern und herauszufinden, wie Menschen auf COVID-19 reagieren. Ein Blick auf die Stimmung hilft Regierungen und politischen Entscheidungsträgern, gemeinsame gesellschaftliche und epidemiologische Probleme zu erkennen, bevor sie außer Kontrolle geraten.
Wie läuft die Stimmungsanalyse ab?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist die moderne Methode der Stimmungsanalyse. Dadurch entsteht eine Schnittstelle zwischen Informatik und menschlicher Sprache. Diese Schnittstelle ermöglicht es Maschinen, Text zu verstehen und Audio anzuhören. Es ermöglicht Maschinen auch, numerische Erkenntnisse zu liefern, die über einfache Bewertungen hinausgehen.
NLP ermöglicht es uns, die wahre Bedeutung hinter geschriebenen und gesprochenen Inhalten zu erkennen. Dies ist eine neue Art der Stimmungsanalyse. Maschinen können jetzt aus Daten lernen und positive, neutrale und negative Formulierungen erkennen. Dadurch können Marken umfassende emotionale Profile erstellen. Systeme können Gefühle auch auf Satzebene erkennen und verarbeiten. Dies ist mit einer präziseren Vorgehensweise möglich.
Aber es gibt einen Haken. Dieses Modell erfordert viele kontextuell kommentierte Trainingsdaten.
Warum ist die Stimmungsanalyse so schwierig?
Künstliche Intelligenz ist ein schwieriger Analysebereich, und die Stimmungsanalyse ist einer der Gründe dafür. Sogar Menschen haben Schwierigkeiten, Gefühle genau zu verstehen, insbesondere bei vagen Wörtern, Slang und Redewendungen.
Subjektivität ist ein weiteres Problem. Eine weitere Herausforderung ist die Subjektivität. Es kann auch für sarkastische Bemerkungen verwendet werden. Betrachten Sie Adjektive, die Größe und Farbe beschreiben. Man könnte sagen, dass die Farbe eines Produkts rot ist, weil es ihnen gefällt oder um etwas zu beweisen. Die Maschine muss den Kontext und die Absicht verstehen, um den Unterschied zu erkennen.
Da Menschen implizite Aussagen machen, ist der Kontext wichtig. Eine Maschine kann den Kontext nicht lernen, wenn er nicht explizit angegeben wird. Beantworten Sie die Fragen „Was hat Ihnen an unserem Produkt gefallen?“ oder „Was hat dir nicht gefallen?“ Abhängig von der Frage ändern Antworten wie „nichts“ oder „alles“ jeweils die Polarität des Gefühls.
Auch die Stimmungsanalyse kann schwierig sein, weil Maschinen keinen großen Sinn für Humor haben. Wenn die Maschine jedoch nicht erkennt, wenn jemand Ironie oder Sarkasmus verwendet, kann es zu peinlichen Fehlinterpretationen kommen.
Dies sind nicht die einzigen Herausforderungen bei der Entwicklung von Stimmungsanalysemodellen. Es ist wichtig, die Bedeutung vergleichender Phrasen zu erkennen und zu verstehen und eine Grundlage für Neutralität zu schaffen.
Diese Herausforderungen verdeutlichen, wie wichtig es ist, Menschen bei der Entwicklung von Stimmungsanalysemodellen auf dem Laufenden zu halten (HITL). Nur Menschen können Gefühle erleben und daher nur sie ein lebensfähiges Modell schaffen.
Wie können Sie das Sentiment-Analyse-Training am effektivsten angehen?
Für die Erstellung eines Stimmungsanalysealgorithmus ist eine große Menge an gekennzeichneten Daten erforderlich. Entwickler von Stimmungsanalysemodellen müssen bei der Auswahl eines Datenvorbereitungsteams den Kontext und die Qualitätssicherung berücksichtigen. Diese Studie zeigt, dass Annotatoren, die pro Stunde bezahlt werden, mit größerer Wahrscheinlichkeit Daten korrekt kennzeichnen und aufbereiten als diejenigen, die nach Aufgabe bezahlt werden. Crowdsourcing-Arbeiter und Gig-Worker hingegen neigen eher dazu, die Stimmung falsch zu interpretieren oder standardmäßig auf die „andere“ Option zurückzugreifen, um die Aufgabe zu erledigen.
Das Beste aus beiden Welten: verwaltete Arbeitskräfte. Eine verwaltete Belegschaft bietet Ihnen den Vorteil, über ein Team zu verfügen, das überprüft wird und unter Ihrer direkten Aufsicht steht. Dies ermöglicht eine bessere Qualitätskontrolle und Ausrichtung an den Projektzielen. Eine verwaltete Belegschaft, bei der es sich um ein ausgelagertes Modell handelt, bietet ein Maß an Flexibilität und Skalierbarkeit, das mit dem von Crowdsourcing oder der Zusammenarbeit mit Gig-Workern vergleichbar ist.
Es kommt vor allem auf die Auswahl der richtigen Arbeitskräfte an. Einer, dem Ihre Daten am Herzen liegen und der fortlaufend geschult wird. Datenkennzeichnung kann ebenso wissenschaftlich wie kunstvoll sein. Erwägen Sie die Zusammenarbeit mit Personen, die sich sowohl mit den technischen als auch mit den menschlichen Aspekten der Datenkennzeichnung auskennen. Es ist entscheidend für Ihre Modelle und Vorhersagen.
