Das Internet hat den Menschen die Türen geöffnet, ihre Meinungen, Ansichten und Vorschläge zu fast allem auf der Welt frei zu äußern Social Media, Websites und Blogs. Menschen (Kunden) äußern nicht nur ihre Meinung, sondern beeinflussen auch die Kaufentscheidungen anderer. Die Stimmung, ob negativ oder positiv, ist für jedes Unternehmen oder jede Marke, die sich um den Verkauf ihrer Produkte oder Dienstleistungen sorgt, von entscheidender Bedeutung.
Unternehmen dabei zu helfen, die Kommentare für die geschäftliche Nutzung abzubauen, ist Verarbeitung natürlicher Sprache. Jedes vierte Unternehmen plant, die NLP-Technologie innerhalb des nächsten Jahres zu implementieren, um ihre Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Mithilfe der Stimmungsanalyse hilft NLP Unternehmen dabei, interpretierbare Erkenntnisse aus rohen und unstrukturierten Daten abzuleiten.
Meinungsschürfen bzw Sentiment-Analyse ist eine NLP-Technik, die verwendet wird, um die genaue Stimmung zu identifizieren – positiv, negativ oder neutral – verbunden mit Kommentaren und Feedback. Mit Hilfe von NLP werden Schlüsselwörter in den Kommentaren analysiert, um die im Schlüsselwort enthaltenen positiven oder negativen Wörter zu ermitteln.
Stimmungen werden mit einem Skalierungssystem bewertet, das Emotionen in einem Textstück Stimmungsbewertungen zuweist (wodurch der Text als positiv oder negativ bestimmt wird).
Was ist mehrsprachige Stimmungsanalyse?
Wie der Name andeutet, mehrsprachige Stimmungsanalyse ist die Technik, Stimmungsbewertungen für mehr als eine Sprache durchzuführen. Allerdings ist es nicht so einfach. Unsere Kultur, Sprache und Erfahrungen haben großen Einfluss auf unser Kaufverhalten und unsere Emotionen. Ohne ein gutes Verständnis der Sprache, des Kontexts und der Kultur des Benutzers ist es unmöglich, die Absichten, Emotionen und Interpretationen des Benutzers genau zu verstehen.
Während Automatisierung die Antwort auf viele unserer modernen Probleme ist, Maschinenübersetzung Software wird die Nuancen der Sprache, umgangssprachliche Ausdrücke, Feinheiten und kulturelle Bezüge in den Kommentaren und nicht erfassen können Bewertungen es übersetzt. Das ML-Tool liefert Ihnen möglicherweise eine Übersetzung, die jedoch möglicherweise nicht nützlich ist. Aus diesem Grund ist eine mehrsprachige Stimmungsanalyse erforderlich.
Warum wird eine mehrsprachige Stimmungsanalyse benötigt?
Die meisten Unternehmen verwenden Englisch als Kommunikationsmittel, aber es wird von den meisten Verbrauchern weltweit nicht verwendet.
Laut Ethnologue sprechen etwa 13 % der Weltbevölkerung Englisch. Darüber hinaus gibt der British Council an, dass etwa 25% der Weltbevölkerung ein anständiges Verständnis der englischen Sprache haben. Glaubt man diesen Zahlen, dann kommuniziert ein großer Teil der Verbraucher untereinander und mit dem Unternehmen in einer anderen Sprache als Englisch.
Wenn das Hauptziel von Unternehmen darin besteht, ihren Kundenstamm intakt zu halten und neue Kunden zu gewinnen, müssen sie die Meinungen ihrer Kunden genau verstehen, die in ihren ausgedrückt werden Muttersprache. Jeden Kommentar manuell zu überprüfen oder ins Englische zu übersetzen ist ein umständlicher Prozess, der keine effektiven Ergebnisse liefert.
Eine nachhaltige Lösung ist die Mehrsprachigkeit Stimmungsanalysesysteme die Kundenmeinungen, Emotionen und Vorschläge in sozialen Medien, Foren, Umfragen und mehr erkennen und analysieren.
Schritte zur Durchführung einer mehrsprachigen Stimmungsanalyse
Stimmungsanalyse, egal ob einsprachig oder in mehrere Sprachen, ist ein Prozess, der die Anwendung von Modellen des maschinellen Lernens, der Verarbeitung natürlicher Sprache und Datenanalysetechniken zum Extrahieren erfordert mehrsprachiges Sentiment-Scoring aus den Daten.
Die Schritte einer mehrsprachigen Stimmungsanalyse sind:
Schritt 1: Daten sammeln
Das Sammeln von Daten ist der erste Schritt bei der Anwendung der Stimmungsanalyse. Um eine mehrsprachige zu erstellen Stimmungsanalysemodell, ist es wichtig, Daten in verschiedenen Sprachen zu erfassen. Alles hängt von der Qualität der gesammelten, kommentierten und gekennzeichneten Daten ab. Sie können Daten aus APIs, Open-Source-Repositories und Herausgebern beziehen.
Schritt 2: Vorverarbeitung
Die gesammelten Webdaten sollten bereinigt und Informationen daraus gewonnen werden. Die Teile des Textes, die keine besondere Bedeutung vermitteln, wie „das“, „ist“ und mehr, sollten entfernt werden. Außerdem sollte der Text in Wortgruppen gruppiert werden, die kategorisiert werden, um eine positive oder negative Bedeutung zu vermitteln.
Um die Klassifikationsqualität zu verbessern, sollte der Inhalt von Rauschen wie HTML-Tags, Werbung und Skripten bereinigt werden. Sprache, Lexikon und Grammatik, die von Menschen verwendet werden, sind je nach sozialem Netzwerk unterschiedlich. Es ist wichtig, solche Inhalte zu normalisieren und für die Vorverarbeitung vorzubereiten.
Ein weiterer wichtiger Schritt bei der Vorverarbeitung ist die Verwendung natürlicher Sprachverarbeitung, um Sätze zu teilen, Stoppwörter zu entfernen, Wortarten zu markieren, Wörter in ihre Stammform umzuwandeln und Wörter in Symbole und Text zu zerlegen.
Schritt 3: Modellauswahl
Regelbasiertes Modell: Die einfachste Methode der mehrsprachigen semantischen Analyse ist regelbasiert. Der regelbasierte Algorithmus führt die Analyse basierend auf einer Reihe von vorgegebenen Regeln durch, die von den Experten programmiert wurden.
Die Regel könnte Wörter oder Sätze spezifizieren, die positiv oder negativ sind. Wenn Sie beispielsweise eine Produkt- oder Dienstleistungsbewertung abgeben, kann diese positive oder negative Wörter wie „großartig“, „langsam“, „warten“ und „nützlich“ enthalten. Diese Methode macht es einfach, Wörter zu klassifizieren, aber es könnte komplizierte oder weniger häufige Wörter falsch klassifizieren.
Automatisches Modell: Das automatische Modell führt eine mehrsprachige Stimmungsanalyse ohne Einbeziehung menschlicher Moderatoren durch. Obwohl das maschinelle Lernmodell mit menschlicher Anstrengung erstellt wird, kann es automatisch funktionieren, um nach der Entwicklung genaue Ergebnisse zu liefern.
Testdaten werden analysiert und jeder Kommentar wird manuell als positiv oder negativ gekennzeichnet. Das ML-Modell lernt dann aus den Testdaten, indem es den neuen Text mit den vorhandenen Kommentaren vergleicht und diese kategorisiert.
Schritt 4: Analyse und Bewertung
Die regelbasierten und maschinell lernenden Modelle können im Laufe der Zeit und Erfahrung verbessert und erweitert werden. Ein Lexikon weniger häufig verwendeter Wörter oder Live-Scores für mehrsprachige Stimmungen können für eine schnellere und genauere Klassifizierung aktualisiert werden.
Die Herausforderung der Übersetzung
Reicht die Übersetzung nicht? Nicht wirklich!
Übersetzen bedeutet, Texte oder Textgruppen aus einer Sprache zu übertragen und eine Entsprechung in einer anderen zu finden. Allerdings ist die Übersetzung weder einfach noch effektiv.
Denn Menschen verwenden Sprache nicht nur, um ihre Bedürfnisse zu kommunizieren, sondern auch, um ihre Emotionen auszudrücken. Darüber hinaus gibt es starke Unterschiede zwischen verschiedenen Sprachen wie Englisch, Hindi, Mandarin und Thai. Fügen Sie dieser literarischen Mischung die Verwendung von Emotionen, Slang, Redewendungen, Sarkasmus und Emojis hinzu. Es ist nicht möglich, eine genaue Übersetzung des Textes zu erhalten.
Einige der größten Herausforderungen von Maschinenübersetzung sind
- Subjektivität
- Kontext
- Umgangssprache und Redewendungen
- Sarkasmus
- Vergleiche
- Neutralität
- Emojis und moderner Wortgebrauch.
Ohne die beabsichtigte Bedeutung der Bewertungen, Kommentare und Mitteilungen in Bezug auf ihre Produkte, Preise, Dienstleistungen, Funktionen und Qualität genau zu verstehen, können Unternehmen die Bedürfnisse und Meinungen der Kunden nicht verstehen.
Die mehrsprachige Stimmungsanalyse ist ein anspruchsvoller Prozess. Jede Sprache hat ihr einzigartiges Lexikon, ihre Syntax, Morphologie und Phonologie. Hinzu kommt die Kultur, der Slang, Gefühle geäußert, Sarkasmus und Tonalität, und Sie haben ein herausforderndes Rätsel, das eine effiziente KI-gestützte ML-Lösung erfordert.
Ein umfassender mehrsprachiger Datensatz ist erforderlich, um eine robuste Mehrsprachigkeit zu entwickeln Tools zur Stimmungsanalyse die Bewertungen verarbeiten und Unternehmen aussagekräftige Erkenntnisse liefern kann. Shaip ist Marktführer bei der Bereitstellung branchenspezifischer, beschrifteter und kommentierter Datensätze in mehreren Sprachen, die eine effiziente und genaue Entwicklung unterstützen mehrsprachige Stimmungsanalyselösungen.
