Ka\u017cdy ma swoje zdanie. Ale maszyny nie mog\u0105 mie\u0107 tych samych opinii. Jak maszyny mog\u0105 nauczy\u0107 si\u0119 interpretowa\u0107 opinie ludzi? Dlaczego to jest wa\u017cne? To s\u0105 pytania, na kt\u00f3re odpowiemy w dzisiejszym blogu na temat analizy nastroj\u00f3w (podzbi\u00f3r przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego<\/a> (NLP).<\/p>\n Analiza nastroj\u00f3w (znana r\u00f3wnie\u017c jako eksploracja opinii) to metoda wydobywania subiektywnych informacji z d\u017awi\u0119ku i tekstu. Obejmuje to recenzje online, pro\u015bby o wsparcie klienta i recenzje online. Analiza nastroj\u00f3w w swojej najbardziej podstawowej formie okre\u015bla, czy subiektywna informacja jest pozytywna, neutralna czy negatywna. Jednak\u017ce, nauczanie maszynowe<\/a> umo\u017cliwi\u0142o markom wykorzystanie analizy nastroj\u00f3w w trudniejszych przypadkach, takich jak identyfikacja emocji i zrozumienie mniej powszechnych zastosowa\u0144 j\u0119zykowych lub monitorowanie zachowa\u0144 w sieci.<\/p>\n Amazon i inni sprzedawcy internetowi korzystaj\u0105 z zaawansowanych silnik\u00f3w rekomendacji, kt\u00f3re wykorzystuj\u0105 analiz\u0119 nastroj\u00f3w do przewidywania preferencji konsument\u00f3w. Te wyrafinowane systemy wykorzystuj\u0105 nie tylko oceny produkt\u00f3w, aby okre\u015bli\u0107, jak popularny jest produkt i dlaczego.<\/p>\n Marki mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c wykorzystywa\u0107 analiz\u0119 emocji do ustalania priorytet\u00f3w zg\u0142osze\u0144 do obs\u0142ugi klienta i okre\u015blania najskuteczniejszych kana\u0142\u00f3w komunikacji. Informacje te mo\u017cna wykorzysta\u0107 do planowania ulepsze\u0144 produktu. Te spostrze\u017cenia mog\u0105 pom\u00f3c w stworzeniu lepszych do\u015bwiadcze\u0144 klient\u00f3w i nowych mo\u017cliwo\u015bci, co z kolei poprawi Twoj\u0105 rentowno\u015b\u0107.<\/p>\n Ze wzgl\u0119du na obfito\u015b\u0107 informacji dost\u0119pnych w mediach spo\u0142eczno\u015bciowych rz\u0105dy zacz\u0119\u0142y wykorzystywa\u0107 analiz\u0119 nastroj\u00f3w, aby zwi\u0119kszy\u0107 przejrzysto\u015b\u0107, zach\u0119ci\u0107 obywateli do zaanga\u017cowania i dowiedzie\u0107 si\u0119, jak ludzie reaguj\u0105 na COVID-19. Analiza nastroj\u00f3w pomaga rz\u0105dom i decydentom identyfikowa\u0107 powszechne problemy spo\u0142eczne i epidemiologiczne, zanim wymkn\u0105 si\u0119 one spod kontroli.<\/p>\n Jak przebiega proces analizy nastroj\u00f3w?<\/p>\n Przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego to nowoczesna metoda analizy nastroj\u00f3w. Tworzy to interfejs mi\u0119dzy informatyk\u0105 a ludzkim j\u0119zykiem. Ten interfejs umo\u017cliwia maszynom rozumienie tekstu i s\u0142uchanie d\u017awi\u0119ku. Pozwala r\u00f3wnie\u017c maszynom na dostarczanie danych liczbowych wykraczaj\u0105cych poza proste oceny.<\/p>\n NLP pozwala nam zobaczy\u0107 prawdziwe znaczenie tre\u015bci pisanej i m\u00f3wionej. Jest to nowy spos\u00f3b przeprowadzania analizy nastroj\u00f3w. Maszyny mog\u0105 teraz uczy\u0107 si\u0119 na podstawie danych i wykrywa\u0107 pozytywne, neutralne i negatywne sformu\u0142owania. Dzi\u0119ki temu marki mog\u0105 tworzy\u0107 kompleksowe profile emocjonalne. Systemy mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c identyfikowa\u0107 i przetwarza\u0107 nastroje na poziomie zdania. Jest to mo\u017cliwe dzi\u0119ki bardziej precyzyjnemu podej\u015bciu.<\/p>\n Ale jest w tym haczyk. Ten model wymaga wielu danych szkoleniowych z adnotacjami kontekstowymi.<\/p>\n Sztuczna inteligencja jest trudnym obszarem analizy, a analiza nastroj\u00f3w jest jednym z powod\u00f3w. Nawet ludzie maj\u0105 trudno\u015bci z dok\u0142adnym zrozumieniem uczu\u0107, zw\u0142aszcza w przypadku niejasnych s\u0142\u00f3w, slangu i figur retorycznych.<\/p>\n Subiektywno\u015b\u0107 to kolejny problem. Kolejnym wyzwaniem jest subiektywizm. Mo\u017ce by\u0107 r\u00f3wnie\u017c u\u017cywany do robienia sarkastycznych uwag. Rozwa\u017c przymiotniki opisuj\u0105ce rozmiar i kolor. Mo\u017cna powiedzie\u0107, \u017ce kolor produktu jest czerwony, poniewa\u017c im si\u0119 podoba, lub aby co\u015b udowodni\u0107. Maszyna musi rozumie\u0107 kontekst i intencje, aby odr\u00f3\u017cni\u0107.<\/p>\n Poniewa\u017c ludzie wypowiadaj\u0105 si\u0119 w spos\u00f3b dorozumiany, wa\u017cny jest kontekst. Maszyna nie mo\u017ce nauczy\u0107 si\u0119 kontekstu, je\u015bli nie jest on wyra\u017anie okre\u015blony. Odpowiedz na pytania \u201eCo Ci si\u0119 podoba\u0142o w naszym produkcie?\u201d lub \u201eCo ci si\u0119 nie podoba\u0142o?\u201d. W zale\u017cno\u015bci od pytania, odpowiedzi takie jak \u201enic\u201d lub \u201ewszystko\u201d zmieni\u0105 polaryzacj\u0119 nastroj\u00f3w.<\/p>\n Analiza nastroj\u00f3w mo\u017ce by\u0107 r\u00f3wnie\u017c trudna, poniewa\u017c maszyny nie maj\u0105 wielkiego poczucia humoru. Je\u015bli jednak maszyna nie jest w stanie wykry\u0107, kiedy kto\u015b u\u017cywa ironii lub sarkazmu, mo\u017ce wprowadzi\u0107 zawstydzaj\u0105ce b\u0142\u0119dne interpretacje.<\/p>\n To nie jedyne wyzwania zwi\u0105zane z opracowywaniem modeli analizy nastroj\u00f3w. Wa\u017cne jest, aby rozpozna\u0107 i zrozumie\u0107 znaczenie wyra\u017ce\u0144 por\u00f3wnawczych i ustali\u0107 punkt odniesienia dla neutralno\u015bci.<\/p>\n Wyzwania te podkre\u015blaj\u0105 znaczenie informowania ludzi (HITL) podczas opracowywania modeli analizy nastroj\u00f3w. Tylko ludzie mog\u0105 do\u015bwiadcza\u0107 uczu\u0107 i dlatego tylko oni mog\u0105 stworzy\u0107 model, kt\u00f3ry jest wykonalny.<\/p>\n Do zbudowania algorytmu analizy nastroj\u00f3w wymagana jest du\u017ca ilo\u015b\u0107 danych z etykietami. Tw\u00f3rcy modeli analizy nastroj\u00f3w musz\u0105 wzi\u0105\u0107 pod uwag\u0119 kontekst i zapewnienie jako\u015bci przy wyborze zespo\u0142u przygotowuj\u0105cego dane. To badanie pokazuje, \u017ce adnotatorzy, kt\u00f3rym p\u0142aci si\u0119 za godzin\u0119, s\u0105 bardziej sk\u0142onni do prawid\u0142owego etykietowania i przygotowywania danych ni\u017c ci, kt\u00f3rym p\u0142aci si\u0119 za zadanie. Z drugiej strony, pracownicy korzystaj\u0105cy z crowdsourcingu i pracuj\u0105cy na zlecenie s\u0105 bardziej sk\u0142onni do b\u0142\u0119dnej interpretacji nastroj\u00f3w lub wybrania opcji \u201einne\u201d, aby zako\u0144czy\u0107 zadanie.<\/p>\n To, co najlepsze z obu \u015bwiat\u00f3w: zarz\u0105dzana si\u0142a robocza. Zarz\u0105dzana si\u0142a robocza daje przewag\u0119 w postaci zweryfikowanego zespo\u0142u, kt\u00f3ry znajduje si\u0119 pod Twoim bezpo\u015brednim nadzorem. Pozwala to na lepsz\u0105 kontrol\u0119 jako\u015bci i zgodno\u015b\u0107 z celami projektu. Zarz\u0105dzana si\u0142a robocza, kt\u00f3ra jest modelem outsourcingu, oferuje poziom elastyczno\u015bci i skalowalno\u015bci, kt\u00f3ry dor\u00f3wnuje tym oferowanym przez crowdsourcing lub wsp\u00f3\u0142prac\u0119 z pracownikami na zlecenie.<\/p>\n Wszystko sprowadza si\u0119 do doboru odpowiednich pracownik\u00f3w. Takiego, kt\u00f3ry dba o Twoje dane i przechodzi ci\u0105g\u0142e szkolenia. Etykietowanie danych mo\u017ce by\u0107 r\u00f3wnie naukowe, co artystyczne. Rozwa\u017c wsp\u00f3\u0142prac\u0119 z osobami, kt\u00f3re maj\u0105 wiedz\u0119 zar\u00f3wno na temat technicznych, jak i ludzkich aspekt\u00f3w etykietowania danych. Ma to kluczowe znaczenie dla twoich modeli i prognoz.<\/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? These are the questions that we will address in today’s blog on sentiment analysis (a subset of natural-language processing […]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":14323,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-3042","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-annotation"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/Sentiment-Analysis-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":" 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? These are the questions that we will address in today’s blog on sentiment analysis (a subset of natural-language processing (NLP). What is sentiment analysis and why does it matter to you? Sentiment analysis (also known as opinion mining) is a method for extracting subjective information from audio and text. This includes online reviews, customer support requests, and online reviews. Sentiment analysis, in its most…<\/p>\n","category_list":"Data Annotation<\/a>","author_info":{"name":"Parth P","url":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3042","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3042"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3042\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3077,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3042\/revisions\/3077"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14323"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3042"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3042"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3042"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Czym jest analiza nastroj\u00f3w i dlaczego ma dla Ciebie znaczenie?<\/h3>\n
Dlaczego analiza nastroj\u00f3w jest taka trudna?<\/h4>\n
Jak najskuteczniej podej\u015b\u0107 do szkolenia z analizy nastroj\u00f3w?<\/h3>\n