برنامه های برتر 4 میلی لیتر تجزیه و تحلیل احساسات در سال 2023

جای تعجب نیست که استفاده از هوش مصنوعی در محیط کار با توجه به داده های موجود و رشد نمایی آن ، از سال 2015 تا 2019 270 ٪ افزایش یافته است. شرکت ها فناوری های هوش مصنوعی را برای ارتقاء عملکرد خدمات یا محصولات خود در بخش های مختلف پیاده سازی می کنند و بیش از 30 ٪ از بازاریابان اظهار داشتند که بیشترین مزایای هوش مصنوعی را در درک نیازهای مشتریان می بینند.

در این مقاله ، اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین با قدرت AI برای تجزیه و تحلیل احساسات و چگونگی کمک به شرکت ها به داده های مشتری خود کمک می کند.

تجزیه و تحلیل احساسات یک روش پردازش زبان طبیعی (NLP) است که محتوا را بر اساس لحن عاطفی ، به عنوان مثبت ، منفی یا خنثی ، تجزیه و تحلیل می کند. با این حال ، تجزیه و تحلیل دستی احساسات در متون ، تماس های تلفنی یا بررسی ها تقریباً غیرممکن است ، به خصوص هنگامی که داده های عظیمی وجود دارد.

الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند بسیاری از ویژگی ها را مدل کرده و با تنظیم ورودی سازگار شوند. به همین دلیل شرکت ها الگوریتم های یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق را برای بستن فرآیندهای تجاری و به دست آوردن بینش برای توسعه استراتژی های جدید پیاده سازی می کنند.

رویکردهای یادگیری ماشین به تجزیه و تحلیل احساسات

یادگیری تحت نظارت

در یادگیری تحت نظارت ، داده ها برای آموزش الگوریتم به صورت دستی برچسب گذاری می شوند. سپس ، الگوریتم می تواند داده های ورودی و بدون برچسب را بر اساس داده های از پیش برچسب طبقه بندی کند. این روش از هر دو روش نیمه تحت نظارت و بدون نظارت بهتر است زیرا بستگی به داده های برچسب زده شده توسط انسان دارد.

برخی از الگوریتم های نظارت شده به شرح زیر است:

• دستگاه های بردار پشتیبانی (SVM)
• بیوها بیس (NB)
• رگرسیون لجستیک (LOGR)
• حداکثر آنتروپی (من)
• K-Nearest همسایه (KNN)
• جنگل تصادفی (RF)
• درختان تصمیم (DT)

یادگیری نیمه تحت نظارت

هر دو داده دارای برچسب و بدون برچسب در یادگیری نیمه تحت نظارت استفاده می شوند ، و از آنجا که نیازی به تلاش انسان به عنوان یادگیری تحت نظارت ندارد ، زمان کمتری دارد. داده های دارای برچسب به عنوان طبقه بندی کننده مورد استفاده قرار می گیرند و داده های بدون برچسب به استخراج ویژگی های متغیر زبان کمک می کند.

یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت روشی مبتنی بر واژگانی است و داده ها توسط ویژگی های مشترک مانند جفت های کلمه یا کلمات مشترک خوشه بندی می شوند. از لیست ها یا فرهنگ لغت های از پیش تعریف شده استفاده می کند و نیازی به آموزش داده یا مدل سازی ندارد.

الگوریتم های یادگیری عمیق

الگوریتم های یادگیری عمیق به شبکه های عصبی بستگی دارد و از سایر روشهای یادگیری ماشین بهتر عمل می کنند. با این حال ، آنها برای آموزش مدل به مقدار زیادی داده نیاز دارند. بنابراین ، آنها بهترین نتیجه را در هنگام استفاده از مجموعه داده های بزرگ می دهند.

برخی از روشهای مشترک یادگیری عمیق عبارتند از:

• شبکه های عصبی Convolutional (CNN)
• شبکه های عصبی مکرر (RNN)
• شبکه های اعتقاد عمیق (DBN)
• حافظه کوتاه کوتاه (LSTM)

شکل 1. مقایسه رویکردهای مشترک در تجزیه و تحلیل احساسات

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد روشهای تحلیل احساسات و نقاط قوت و ضعف آنها ، آخرین مقاله ما را بخوانید.

حامی

Clickworker راه حل های تجزیه و تحلیل احساسات را برای بیش از 70 بازار ارائه می دهد و در 158 کشور جهان مستقر است. آنها با 4 میلیون جمع کننده داده ثبت شده در سراسر جهان کار می کنند. Clickworker داده های با کیفیت و با کیفیت بالا را برای ارائه دقیق ترین نتایج و پاسخگویی به نیازهای مشتری ارائه می دهد.

شما می توانید ویدیوی آنها را تماشا کنید تا درک کنید که چگونه شرکت شما می تواند از خدمات خود بهره مند شود:

در اینجا برخی از برنامه های الگوریتم های یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل احساسات آورده شده است:

1. احساسات نسبت به مارک های تلفن های هوشمند

در یک مطالعه ، پنج مارک محبوب تلفن های هوشمند ، یعنی سامسونگ ، اپل ، هواوی ، اوپو و شیائومی ، و احساسات در بررسی مشتری نسبت به این مارک ها بر اساس 9000 بررسی مشتری مورد بررسی قرار گرفته است.

محققان دستگاه های بردار پشتیبانی (SVM) ، شبکه های عصبی چند لایه Perceptron (شبکه های عصبی MLP) ، الگوریتم های ساده لوح (NB) و درخت تصمیم گیری (DT) را برای اندازه گیری صحت پیش بینی نمرات احساسات ترکیب کردند.

شکل 2. مقایسه پنج مارک تلفن هوشمند محبوب بر اساس دامنه قیمت آنها به عنوان بالا ، میانه یا پایین.

همانطور که در شکل 2 نشان داده شده است ، برای تلفن های هوشمند با قیمت بالا ، مشتریان احساسات مثبت تری نسبت به محصولات اپل و سامسونگ دارند. برای محدوده قیمت پایین ، تلفن های هوشمند سامسونگ بالاترین رضایت مشتری را دارند.

2. احساسات نسبت به بیت کوین و تغییر قیمت

بررسی مشتری در توییتر و Reddit بینش خوبی در مورد احساسات مشتری ارائه می دهد. در این مطالعه ، داده ها از توییتر و Reddit استخراج شد. محققان با اجرای شبکه های عصبی مکرر (RNN) و حافظه مدت کوتاه مدت (LSTM) ، ارتباط بین تغییرات قیمت بیت کوین و احساسات عمومی در رسانه های اجتماعی را مورد تجزیه و تحلیل قرار دادند.

شکل 3. تجسم نحوه ادغام داده های بیت کوین و داده های کانال های اجتماعی

محققان دریافتند که مدل آنها نتایج بسیار دقیق تری نسبت به روشهای سنتی ارائه می دهد.

3. مقایسه روشهای ML در طبقه بندی بررسی های YouTube

در این کار ، محققان برخی از روشهای یادگیری ماشین ، درخت تصمیم (DT) ، همسایگان K-Nearest (KNN) و دستگاه بردار پشتیبانی (SVM) را با یکدیگر مقایسه می کنند تا ببینند که چقدر دقیق احساسات عمومی را در بررسی های YouTube پیش بینی می کنند. نتایج نشان می دهد که نمرات دقت به ترتیب 73 ٪ ، 80 ٪ و 93 ٪ است و SVM دقیق ترین نتایج را ارائه می دهد.

شکل 3. مقایسه دقت روشهای مختلف یادگیری ماشین در بررسی های YouTube

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد چگونگی بهره مندی از تجزیه و تحلیل احساسات رسانه های اجتماعی ، مقاله ما را بررسی کنید.

4- طبقه بندی اطلاعات محصول و خرید بر اساس تجربه مشتری

شکل 4. تجسم سیستم طبقه بندی پیشنهادی

داده های مورد تجزیه و تحلیل از آمازون ، سرنخ های فروشگاه و وب سایت های سوسو زدن جمع آوری شده است و تعداد بررسی های موجود در مجموعه داده ها 142. 8 میلیون است. آنها از یک مدل رگرسیون مبتنی بر یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل احساسات در بررسی ها برای طراحی یک سیستم توصیه ترکیبی جدید (HRS) استفاده می کنند.

سه معیار عملکرد HRS پیشنهادی ، یعنی میانگین خطای مطلق ، میانگین خطای مربع و میانگین خطای درصد مطلق را ارزیابی می کند. نتایج نشان می دهد که میانگین خطای مطلق برای HRS 98 ٪ است که این نشان دهنده دقت عالی است.

به طور خلاصه ، HRS به طور دقیق احساسات مشتری را هنگام خرید از یک تأمین کننده خاص پیش بینی می کند.

با خواندن مقاله ما در مورد تجزیه و تحلیل احساسات تجارت الکترونیکی ، در مورد کاربردهای تجزیه و تحلیل احساسات در صنعت تجارت الکترونیکی بیشتر بدانید.

لیست داده های ما از خدمات تجزیه و تحلیل احساسات را بررسی کنید تا دریابید که کدام گزینه نیازهای شرکت شما را برآورده می کند.

برای دانش عمیق تر در مورد تجزیه و تحلیل احساسات ، WhitePaper جامع ما را بارگیری کنید:

در صورت داشتن سؤالی در مورد تجزیه و تحلیل احساسات ، با ما تماس بگیرید: