Analiza sentimentelor

Analiză de Marketing pentru Afaceri

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

Noțiuni de bază despre analiza sentimentelor

imagine cu fețe fericite, neutre și triste cu căsuțe de bifat

Brandurile fac publicitate pe platforme de social media precum Twitter, Instagram și Facebook
O metodă de monitorizare a sănătății pe social media este analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor: tehnică de determinare a caracterului pozitiv, negativ sau neutru al datelor

¹ athree23 from Pixabay

Sentimentul este subiectiv! Brandurile doresc monitorizare în timp real
Contextul este esențial:
- „Well done" în sport are alt sens decât la restaurant

Sentimentul poate depăși pozitiv, negativ sau neutru:
- Furios, fericit sau trist
- Urgent sau non-urgent
Luați în considerare și emoji-urile și sarcasmul

imagine cu un fript pe stânga și golferi pe dreapta cu textul „well done"

diverse emoji-uri cu eticheta „reacții"

¹ Denis Cherkashin on Unsplash

Evaluați complexitatea și volumul datelor:
- Automată pentru seturi mari de date cu mai multe limbi
- Manuală pentru interpretare mai ușoară pe date mici
Regulile manuale pot antrena modele NLP automate (abordare hibridă)

bărbat care se scarpină în cap privind o hârtie cu fețe fericite, neutre și zâmbitoare

¹ mohamed Hassan from Pixabay

diverse grafice într-un tablou de bord

Opțiuni de modele NLP:
- Model gata de utilizare cu sentiment NLP
- Model NLP de sentiment dezvoltat și menținut intern
Începător în NLP? Utilizați un model gata de utilizare
Experiență în antrenarea modelelor NLP? Cel intern oferă mai multă flexibilitate
Luați în considerare nevoile de raportare pe termen lung pentru ambele opțiuni!

¹ Carlos Muza on Unsplash

Analiză de Marketing pentru Afaceri