根據IBM在2021年對IT專業人士的調查，超過50%的人考慮將自然語言處理用於商業用例。NLP為企業開啟的一個關鍵洞察力是通過情感分析將原始的、非結構化的文字資料轉化為可解釋的商業洞察力。然而，企業領導人並不總是清楚情感分析有哪些切實的用例，以及這種方法的基本步驟是什麼。在這項研究中，我們總結了最重要的商業用例，提供了一步一步的指南，也提供了情感分析的首要挑戰。
什麼是情緒分析？
情緒分析是測量文字中的消極、中立或積極態度的做法。使用自然語言處理，關於某個關鍵詞的線上文字資料被分析為它們所包含的負面或正面詞語的強度。情感分析的結果可以是整體積極性的平均分，也可以是文字中最受歡迎的詞語的詞雲，或者是可以從資料中推斷出的詳細的關聯分析。
情感分析的頂級商業用例是什麼？
- 在客戶滿意度方面精益求精
- 將網路資料轉化為市場情報
- 成為僱主的首選
情感分析是如何工作的？
第1步）獲取資料
情感分析應用於文字資料，這通常需要嚴格的清理和處理。不管是使用抓取API還是網路抓取機器人，從網路上收集的文字資料首先需要清理掉沒有意義的部分，如 “the “或一個詞的變體。之後，文字需要被標記為可以被標記為正面或負面的詞或片語。
第2步）選擇你的模型
- 基於規則的模型是最簡單的情感分析方法，即資料標籤，可以是手動的，也可以使用資料註釋工具。資料標籤將提取的文字中的單詞分類為負面或正面。例如，包含 “好的、偉大的、驚人的 ” 這些詞的評論將被標記為正面評論，而包含 “壞的、糟糕的、無用的” 的評論將被標記為負面的詞。這種啟發式的想法可以很快給出一個高層次的想法，但會漏掉那些包含不那麼頻繁的詞語或包含負面和正面詞語的複雜含義的評論。
- 機器學習模型在建立模型的過程中需要一點人工努力，但隨著時間的推移，會給出更準確和自動化的結果。一旦你有大量的文字資料需要分析，你會把其中的某一部分拆開作為測試集，並手動將每條評論標記為正面或負面。後來，機器學習模型將處理這些輸入，並將新的評論與現有的評論進行比較，根據相似性將它們歸類為正面或負面的詞語。該模型的一個優點是，由於訓練資料將涵蓋更多不太常見的單詞或具象短語的例子，該模型將能夠識別新資料中的這些模式，並對更復雜的評論進行準確分類。
第3步）分析和評估
基於規則的模型和機器學習模型都可以隨著時間的推移而改進。例如，負面和正面詞彙的字典可以被更新，作為一個活的參考來源，以更準確地對新資料進行分類。同樣，有多個機器學習模型，你可以在你的資料上應用，並相互比較，以便隨著時間的推移微調你的模型。
情感分析的挑戰
語氣和標點符號
人類語言的表達非常豐富。特別是隨著表情符號的普及，線上文字資料中的標點符號帶有大量的含義。同樣，不同版本的笑臉可以傳達不同強度的感受。
建議：利用開源字典，可以使你以自然語言處理演算法能夠理解的方式記錄標點符號或表情符號。
虛假評論和錯誤資訊
虛假的產品評論或機器人生成的內容是許多企業越來越關注的問題。當你處理大量的文字資料時，可能很難識別這種編造的內容，以及它是否是你的資料中的重要部分，最終可能偏離你的分析結果。
建議： 使用最新的提示，當場識別並傳播虛假評論，使它們既不是你的資料集的一部分，也不被你的客戶看到。
過度擬合
所有機器學習演算法的一個常見缺陷是過度擬合，這意味著你的模型會很好地適應你的訓練資料，以至於它認為該資料集是可能的例項的完整樣本，並且在新的資料集上表現不佳。這可能是由於許多原因造成的，例如樣本太小或訓練資料的高方差。
建議：比較不同的模型。這就是為什麼 “分析和評估” 這一步對機器學習模型特別重要，因為這一步可以幫助檢測過擬合，並通過使用各種方法對模型進行微調，如使用交叉驗證、資料增量或保留部分資料。
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