Jeder hat eine Meinung. Aber Maschinen k\u00f6nnen nicht die gleiche Meinung haben. Wie k\u00f6nnen 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 nat\u00fcrlicher Sprache<\/a> (NLP).<\/p>\n Die Stimmungsanalyse (auch Opinion Mining genannt) ist eine Methode zur Extraktion subjektiver Informationen aus Audio und Text. Dazu geh\u00f6ren Online-Bewertungen, Kundensupportanfragen und Online-Bewertungen. Die Stimmungsanalyse bestimmt in ihrer grundlegendsten Form, ob subjektive Informationen positiv, neutral oder negativ sind. Jedoch, maschinelles Lernen<\/a> hat es Marken erm\u00f6glicht, die Sentimentanalyse in schwierigeren F\u00e4llen einzusetzen, etwa zur Identifizierung von Emotionen und zum Verst\u00e4ndnis weniger gebr\u00e4uchlicher Sprachverwendungen oder zur \u00dcberwachung des Online-Verhaltens.<\/p>\n Amazon und andere Online-H\u00e4ndler nutzen hochentwickelte Empfehlungs-Engines, die Stimmungsanalysen nutzen, um Verbraucherpr\u00e4ferenzen vorherzusagen. Diese hochentwickelten Systeme nutzen mehr als nur Produktbewertungen, um festzustellen, wie beliebt ein Produkt ist und warum.<\/p>\n Marken k\u00f6nnen die Emotionsanalyse auch nutzen, um Kundensupport-Tickets zu priorisieren und die effektivsten Kommunikationskan\u00e4le zu ermitteln. Diese Informationen k\u00f6nnen zur Planung von Produktverbesserungen genutzt werden. Diese Erkenntnisse k\u00f6nnen Ihnen dabei helfen, bessere Kundenerlebnisse und neue M\u00f6glichkeiten zu schaffen, was wiederum Ihre Rentabilit\u00e4t verbessert.<\/p>\n Aufgrund der F\u00fclle an Informationen, die in den sozialen Medien verf\u00fcgbar sind, haben Regierungen begonnen, Stimmungsanalysen zu nutzen, um die Transparenz zu erh\u00f6hen, das Engagement der B\u00fcrger zu f\u00f6rdern und herauszufinden, wie Menschen auf COVID-19 reagieren. Ein Blick auf die Stimmung hilft Regierungen und politischen Entscheidungstr\u00e4gern, gemeinsame gesellschaftliche und epidemiologische Probleme zu erkennen, bevor sie au\u00dfer Kontrolle geraten.<\/p>\n Wie l\u00e4uft die Stimmungsanalyse ab?<\/p>\n Die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache ist die moderne Methode der Stimmungsanalyse. Dadurch entsteht eine Schnittstelle zwischen Informatik und menschlicher Sprache. Diese Schnittstelle erm\u00f6glicht es Maschinen, Text zu verstehen und Audio anzuh\u00f6ren. Es erm\u00f6glicht Maschinen auch, numerische Erkenntnisse zu liefern, die \u00fcber einfache Bewertungen hinausgehen.<\/p>\n NLP erm\u00f6glicht es uns, die wahre Bedeutung hinter geschriebenen und gesprochenen Inhalten zu erkennen. Dies ist eine neue Art der Stimmungsanalyse. Maschinen k\u00f6nnen jetzt aus Daten lernen und positive, neutrale und negative Formulierungen erkennen. Dadurch k\u00f6nnen Marken umfassende emotionale Profile erstellen. Systeme k\u00f6nnen Gef\u00fchle auch auf Satzebene erkennen und verarbeiten. Dies ist mit einer pr\u00e4ziseren Vorgehensweise m\u00f6glich.<\/p>\n Aber es gibt einen Haken. Dieses Modell erfordert viele kontextuell kommentierte Trainingsdaten.<\/p>\n K\u00fcnstliche Intelligenz ist ein schwieriger Analysebereich, und die Stimmungsanalyse ist einer der Gr\u00fcnde daf\u00fcr. Sogar Menschen haben Schwierigkeiten, Gef\u00fchle genau zu verstehen, insbesondere bei vagen W\u00f6rtern, Slang und Redewendungen.<\/p>\n Subjektivit\u00e4t ist ein weiteres Problem. Eine weitere Herausforderung ist die Subjektivit\u00e4t. Es kann auch f\u00fcr sarkastische Bemerkungen verwendet werden. Betrachten Sie Adjektive, die Gr\u00f6\u00dfe und Farbe beschreiben. Man k\u00f6nnte sagen, dass die Farbe eines Produkts rot ist, weil es ihnen gef\u00e4llt oder um etwas zu beweisen. Die Maschine muss den Kontext und die Absicht verstehen, um den Unterschied zu erkennen.<\/p>\n 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 \u201eWas hat Ihnen an unserem Produkt gefallen?\u201c oder \u201eWas hat dir nicht gefallen?\u201c Abh\u00e4ngig von der Frage \u00e4ndern Antworten wie \u201enichts\u201c oder \u201ealles\u201c jeweils die Polarit\u00e4t des Gef\u00fchls.<\/p>\n Auch die Stimmungsanalyse kann schwierig sein, weil Maschinen keinen gro\u00dfen Sinn f\u00fcr Humor haben. Wenn die Maschine jedoch nicht erkennt, wenn jemand Ironie oder Sarkasmus verwendet, kann es zu peinlichen Fehlinterpretationen kommen.<\/p>\n 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 f\u00fcr Neutralit\u00e4t zu schaffen.<\/p>\n Diese Herausforderungen verdeutlichen, wie wichtig es ist, Menschen bei der Entwicklung von Stimmungsanalysemodellen auf dem Laufenden zu halten (HITL). Nur Menschen k\u00f6nnen Gef\u00fchle erleben und daher nur sie ein lebensf\u00e4higes Modell schaffen.<\/p>\n F\u00fcr die Erstellung eines Stimmungsanalysealgorithmus ist eine gro\u00dfe Menge an gekennzeichneten Daten erforderlich. Entwickler von Stimmungsanalysemodellen m\u00fcssen bei der Auswahl eines Datenvorbereitungsteams den Kontext und die Qualit\u00e4tssicherung ber\u00fccksichtigen. Diese Studie zeigt, dass Annotatoren, die pro Stunde bezahlt werden, mit gr\u00f6\u00dferer 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 standardm\u00e4\u00dfig auf die \u201eandere\u201c Option zur\u00fcckzugreifen, um die Aufgabe zu erledigen.<\/p>\n Das Beste aus beiden Welten: verwaltete Arbeitskr\u00e4fte. Eine verwaltete Belegschaft bietet Ihnen den Vorteil, \u00fcber ein Team zu verf\u00fcgen, das \u00fcberpr\u00fcft wird und unter Ihrer direkten Aufsicht steht. Dies erm\u00f6glicht eine bessere Qualit\u00e4tskontrolle und Ausrichtung an den Projektzielen. Eine verwaltete Belegschaft, bei der es sich um ein ausgelagertes Modell handelt, bietet ein Ma\u00df an Flexibilit\u00e4t und Skalierbarkeit, das mit dem von Crowdsourcing oder der Zusammenarbeit mit Gig-Workern vergleichbar ist.<\/p>\n Es kommt vor allem auf die Auswahl der richtigen Arbeitskr\u00e4fte an. Einer, dem Ihre Daten am Herzen liegen und der fortlaufend geschult wird. Datenkennzeichnung kann ebenso wissenschaftlich wie kunstvoll sein. Erw\u00e4gen Sie die Zusammenarbeit mit Personen, die sich sowohl mit den technischen als auch mit den menschlichen Aspekten der Datenkennzeichnung auskennen. Es ist entscheidend f\u00fcr Ihre Modelle und Vorhersagen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Sentiment Analysis – and Why Computers Can’t Do It Alone Everybody has an opinion. But machines are not able to have the same opinions. How can machines learn to interpret people’s opinions? Why is this important? 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