İnternet, insanlara dünyadaki hemen hemen her şey hakkında fikir, görüş ve önerilerini özgürce ifade etme kapılarını açmıştır. sosyal medya, web siteleri ve bloglar. İnsanlar (müşteriler) görüşlerini dile getirmenin yanı sıra başkalarının satın alma kararlarını da etkiler. Olumsuz veya olumlu duygu, ürün veya hizmetlerinin satışıyla ilgilenen herhangi bir işletme veya marka için kritik öneme sahiptir.
İşletmelerin ticari kullanım için yorumları incelemelerine yardımcı olmak, Doğal Dil İşleme. Her dört işletmeden biri iş kararlarını güçlendirmek için NLP teknolojisini gelecek yıl içinde uygulamayı planlıyor. Duyarlılık analizini kullanan NLP, işletmelerin ham ve yapılandırılmamış verilerden yorumlanabilir içgörüler elde etmesine yardımcı olur.
Fikir madenciliği veya duyguları analiz kesin duyguyu tanımlamak için kullanılan bir NLP tekniğidir - pozitif, negatif veya nötr – yorumlar ve geri bildirimlerle ilişkilendirilir. NLP yardımıyla, yorumlardaki anahtar kelimeler analiz edilerek anahtar kelimenin içerdiği olumlu veya olumsuz kelimeler belirlenir.
Duygular, bir metin parçasındaki duygulara duyarlılık puanları atayan (metni olumlu veya olumsuz olarak belirleyen) bir ölçeklendirme sisteminde puanlanır.
Çok Dilli Duygu Analizi Nedir?
Adından da anlaşılacağı gibi, çok dilli duyarlılık analizi birden fazla dil için duyarlılık puanları gerçekleştirme tekniğidir. Ancak, bu kadar basit değil. Kültürümüz, dilimiz ve deneyimlerimiz satın alma davranışımızı ve duygularımızı büyük ölçüde etkiler. Kullanıcının dilini, bağlamını ve kültürünü iyi anlamadan, kullanıcının niyetlerini, duygularını ve yorumlarını doğru bir şekilde anlamak imkansızdır.
Otomasyon, günümüzün birçok sorununa çözüm olsa da, makine çevirisi yazılım, yorumlarda dilin nüanslarını, konuşma dilini, incelikleri ve kültürel referansları yakalayamayacaktır. ürün yorumu çeviri yapıyor. Makine öğrenimi aracı size bir çeviri verebilir, ancak yararlı olmayabilir. Çok dilli duyarlılık analizinin gerekli olmasının nedeni budur.
Çok Dilli Duygu Analizine Neden İhtiyaç Duyulur?
Çoğu işletme, iletişim aracı olarak İngilizce'yi kullanır, ancak dünya çapında çoğu tüketici tarafından kullanılmaz.
Ethnologue'a göre dünya nüfusunun yaklaşık %13'ü İngilizce konuşuyor. Ek olarak, British Council, dünya nüfusunun yaklaşık %25'inin iyi bir İngilizce anlayışına sahip olduğunu belirtmektedir. Bu rakamlara inanılacak olursa, tüketicilerin büyük bir bölümü birbirleriyle ve işletmeyle İngilizce dışında bir dilde iletişim kuruyor demektir.
İşletmelerin asıl amacı müşteri tabanını sağlam tutmak ve yeni müşteriler çekmek ise, müşterilerinin ifade ettikleri fikirleri yakından anlamak zorundadır. anadil. Her yorumu manuel olarak incelemek veya İngilizceye çevirmek, etkili sonuçlar vermeyecek hantal bir süreçtir.
Sürdürülebilir bir çözüm, çok dilli dil geliştirmektir. duygu analiz sistemleri sosyal medya, forumlar, anketler ve daha fazlasında müşteri görüşlerini, duygularını ve önerilerini saptayan ve analiz eden.
Çok Dilli Duygu Analizi gerçekleştirme adımları
İster tek bir dilde ister tek dilde duygu analizi birden fazla dilçıkarmak için makine öğrenimi modellerinin, doğal dil işlemenin ve veri analizi tekniklerinin uygulanmasını gerektiren bir süreçtir. çok dilli duyarlılık puanlaması verilerden.
Çok dilli duygu analizinde yer alan adımlar şunlardır:
Adım 1: Veri Toplama
Veri toplamak, duygu analizinin uygulanmasındaki ilk adımdır. Çok dilli oluşturmak için duygu analizi modeli, çeşitli dillerde veri elde etmek önemlidir. Her şey toplanan, açıklama eklenen ve etiketlenen verilerin kalitesine bağlı olacaktır. API'lerden, açık kaynak havuzlarından ve yayıncılardan veri çekebilirsiniz.
2. Adım: Ön işleme
Toplanan web verileri temizlenmeli ve bilgiler buradan toplanmalıdır. Metnin 'o' 'dır' ve daha fazlası gibi belirli bir anlam ifade etmeyen kısımları çıkarılmalıdır. Ayrıca, metin, olumlu veya olumsuz bir anlam ifade edecek şekilde kategorize edilecek kelime gruplarına ayrılmalıdır.
Sınıflandırma kalitesini artırmak için içerik, HTML etiketleri, reklamlar ve komut dosyaları gibi parazitlerden arındırılmalıdır. İnsanlar tarafından kullanılan dil, sözlük ve gramer, sosyal ağa bağlı olarak farklıdır. Bu tür içerikleri normalleştirmek ve ön işlemeye hazırlamak önemlidir.
Ön işlemedeki diğer bir kritik adım, doğal dil işlemeyi kullanarak cümleleri bölmek, durağan sözcükleri kaldırmak, konuşmanın bölümlerini etiketlemek, sözcükleri kök biçimlerine dönüştürmek ve sözcükleri sembollere ve metne dönüştürmek için kullanmaktır.
Adım 3: Model Seçimi
Kural Tabanlı Model: Çok dilli semantik analizin en basit yöntemi kural tabanlıdır. Kural tabanlı algoritma, analizi uzmanlar tarafından programlanan önceden belirlenmiş bir dizi kurala dayalı olarak gerçekleştirir.
Kural, olumlu veya olumsuz sözcükleri veya tümcecikleri belirtebilir. Örneğin, bir ürün veya hizmet incelemesi alırsanız, "harika", "yavaş", "bekle" ve "faydalı" gibi olumlu veya olumsuz kelimeler içerebilir. Bu yöntem, sözcükleri sınıflandırmayı kolaylaştırır, ancak karmaşık veya daha az kullanılan sözcükleri yanlış sınıflandırabilir.
Otomatik Modeli: Otomatik model, insan moderatörlerin katılımı olmadan çok dilli duyarlılık analizi gerçekleştirir. Makine öğrenimi modeli insan çabası kullanılarak oluşturulmuş olsa da, geliştirildikten sonra doğru sonuçlar vermek için otomatik olarak çalışabilir.
Test verileri analiz edilir ve her yorum manuel olarak pozitif veya negatif olarak etiketlenir. ML modeli daha sonra yeni metni mevcut yorumlarla karşılaştırarak ve bunları kategorilere ayırarak test verilerinden öğrenecektir.
Adım 4: Analiz ve Değerlendirme
Kural tabanlı ve makine öğrenimi modelleri, zaman ve deneyimle iyileştirilebilir ve geliştirilebilir. Daha az sıklıkta kullanılan kelimelerin sözlüğü veya çok dilli duygular için canlı puanlar, daha hızlı ve daha doğru sınıflandırma için güncellenebilir.
Çevirinin Zorluğu
Çeviri yeterli değil mi? Aslında hayır!
Çeviri, bir dilden metin veya metin gruplarını aktarmayı ve başka bir dilde eşdeğerini bulmayı içerir. Ancak çeviri ne basit ne de etkili.
Bunun nedeni, insanların dili yalnızca ihtiyaçlarını iletmek için değil, aynı zamanda duygularını ifade etmek için de kullanmasıdır. Ayrıca, İngilizce, Hintçe, Mandarin Çincesi ve Tayca gibi farklı diller arasında büyük farklılıklar vardır. Bu edebi karışıma duyguların, argonun, deyimlerin, alaycılığın ve emojilerin kullanımını ekleyin. Metnin doğru bir çevirisini elde etmek mümkün değildir.
temel zorluklarından bazıları makine çevirisi vardır
- Öznellik
- bağlam
- Argo ve Deyimler
- iğneleme
- Karşılaştırmalar
- tarafsızlık
- Emojiler ve Kelimelerin Modern Kullanımı.
Ürünler, fiyatlar, hizmetler, özellikler ve kalite ile ilgili incelemelerin, yorumların ve iletişimlerin amaçlanan anlamını doğru bir şekilde anlamadan, işletmelerin müşterilerin ihtiyaç ve görüşlerini anlaması mümkün olmayacaktır.
Çok dilli duyarlılık analizi zorlu bir süreçtir. Her dilin kendine özgü sözlüğü, sözdizimi, morfolojisi ve fonolojisi vardır. Buna kültürü ekleyin, argo, ifade edilen duygular, iğneleme ve tonlama ve kendinize verimli bir yapay zeka destekli makine öğrenimi çözümü gerektiren zorlu bir bilmece buldunuz.
Sağlam bir çok dilli dil geliştirmek için kapsamlı bir çok dilli veri kümesi gereklidir. duygu analizi araçları incelemeleri işleyebilen ve işletmelere güçlü içgörüler sağlayabilen. Shaip, verimli ve doğru veri geliştirmeye yardımcı olan, sektöre özel, etiketli, açıklamalı veri kümelerini birçok dilde sağlamada pazar lideridir. çok dilli duyarlılık analizi çözümleri.
