การวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร
การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นกระบวนการของการวิเคราะห์ข้อความดิจิตอลเพื่อตรวจสอบว่าความรู้สึกของข้อความเป็นเชิงบวก ลบ หรือเป็นกลาง ในปัจจุบัน บริษัทมีปริมาณข้อมูลข้อความมาก เช่น อีเมล บันทึกการสนทนาสนับสนุนลูกค้า ความคิดเห็นบนสื่อสังคม และคำวิจารณ์ เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถสแกนข้อความนี้เพื่อกำหนดทัศนคติของผู้เขียนที่มีต่อหัวข้อได้โดยอัตโนมัติ บริษัทใช้ข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อปรับปรุงการบริการลูกค้าและเพิ่มชื่อเสียงของแบรนด์
ทำไมการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นจึงมีความสำคัญ
การวิเคราะห์ความรู้สึก หรือที่เรียกว่าการทำเหมืองความคิดเห็นเป็นเครื่องมือทางธุรกิจที่สำคัญที่ช่วยให้บริษัทปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการของตน เรายกประโยชน์บางส่วนของการวิเคราะห์ความรู้สึกไว้ด้านล่าง
ให้ข้อมูลวัตถุประสงค์เชิงลึก
ธุรกิจสามารถหลีกเลี่ยงความลำเอียงส่วนบุคคลจากผู้วิจารณ์ซึ่งเป็นมนุษย์โดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ดังนั้น บริษัทได้รับผลที่สอดคล้องและเป็นรูปธรรมเมื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า
ยกตัวอย่างเช่น พิจารณาประโยคต่อไปนี้
ฉันประหลาดใจกับความเร็วของหน่วยประมวลผล แต่ผิดหวังที่มันร้อนขึ้นอย่างรวดเร็ว
นักการตลาดอาจยกเลิกส่วนตัดกำลังใจของคำวิจารณ์และจะลำเอียงไปในเชิงบวกต่อประสิทธิภาพการทำงานของหน่วยประมวลผล แต่ว่า เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกที่ถูกต้องจะเรียงลำดับและจัดประเภทข้อความเพื่อรับอารมณ์อย่างเป็นกลาง
สร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่ดียิ่งขึ้น
ระบบการวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้บริษัทปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการของตนตามความคิดเห็นของลูกค้าที่แท้จริงและเฉพาะเจาะจง เทคโนโลยี AI ระบุวัตถุหรือสถานการณ์ในโลกแห่งความจริง (เรียกว่าเอนทิตี) ที่ลูกค้าเชื่อมโยงกับความเชื่อมั่นเชิงลบ จากตัวอย่างข้างต้น วิศวกรผลิตภัณฑ์มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความสามารถในการจัดการความร้อนของหน่วยประมวลผลเนื่องจากซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ข้อความที่เกี่ยวข้องกับความ ผิดหวัง ( เชิงลบ ) กับ หน่วยประมวลผล ( หน่วย )และ ร้อนขึ้น ( หน่วย )
วิเคราะห์ตามปริมาณ
ธุรกิจขุดค้นข้อมูลอย่างต่อเนื่องจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก เช่น อีเมล, ใบรับรอง Chatbot, แบบสำรวจ, บันทึกการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ และการตอบรับผลิตภัณฑ์ เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกในระบบคลาวด์ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับขนาดกระบวนการเปิดเผยอารมณ์ของลูกค้าในข้อมูลที่เป็นต้นฉบับได้ในราคาที่ไม่แพง
ผลลัพธ์แบบเรียลไทม์
ธุรกิจต้องตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อวิกฤตการณ์ที่อาจเกิดขึ้นหรือแนวโน้มของตลาดในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน นักการตลาดต้องพึ่งพาซอฟต์แวร์วิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อเรียนรู้ว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ และบริการของบริษัทในแบบเรียลไทม์ และดำเนินการได้ทันทีตามผลการวิจัยของพวกเขา พวกเขาสามารถกำหนดค่าซอฟต์แวร์เพื่อส่งการแจ้งเตือนเมื่อมีการตรวจพบความรู้สึกเชิงลบสำหรับคำหลักที่เฉพาะเจาะจง
กรณีการใช้งานการวิเคราะห์ความรู้สึกมีอะไรบ้าง
ธุรกิจใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อรับข่าวกรองและวางแผนการดำเนินการในพื้นที่ที่แตกต่างกัน
ปรับปรุงการบริการลูกค้า
ทีมสนับสนุนลูกค้าใช้เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อปรับแต่งคำตอบตามอารมณ์ของการสนทนา เรื่องที่มีความเร่งด่วนจะถูกพบโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI)–จากบอตแชตที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ความรู้สึกและขยายไปยังบุคลากรที่สนับสนุน
การตรวจสอบแบรนด์
องค์กรต่างๆ คอยติดตามการกล่าวถึงและพูดคุยเกี่ยวกับแบรนด์ขอย่างต่อเนื่องบนโซเชียลมีเดีย ฟอรัม บล็อก บทความข่าว และพื้นที่ดิจิทัลอื่นๆ เทคโนโลยีการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นช่วยให้ทีมประชาสัมพันธ์ตระหนักถึงเรื่องราวที่เกี่ยวข้องในปัจจุบัน ทีมงานสามารถประเมินอารมณ์พื้นฐานเพื่อแก้ไขข้อร้องเรียนหรือใช้ประโยชน์จากแนวโน้มในเชิงบวก
การวิจัยตลาด
ระบบการวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงการนำเสนอผลิตภัณฑ์ของตนโดยการเรียนรู้สิ่งที่ได้ผลและสิ่งที่ไม่ได้ผล นักการตลาดสามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นในเว็บไซต์คำวิจารณ์ออนไลน์ การตอบแบบสำรวจ และโพสต์สืบน่อสังคมเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกในคุณลักษณะเฉพาะของผลิตภัณฑ์ พวกเขาถ่ายทอดผลการวิจัยต่อให้กับวิศวกรผลิตภัณฑ์ที่คิดค้น
ติดตามประสิทธิภาพของแคมเปญ
นักการตลาดใช้เครื่องมือวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเพื่อให้แน่ใจว่าแคมเปญโฆษณาสร้างการตอบสนองที่คาดหวัง ติดตามการสนทนาบนแพลตฟอร์มสื่อสังคมและให้แน่ใจว่าความเชื่อมั่นโดยรวมเป็นไปในทางส่งเสริม หากความเชื่อมั่นสุทธิน้อยกว่าที่คาดหวัง นักการตลาดจะปรับแต่งแคมเปญตามการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์
การวิเคราะห์ความรู้สึกมีกระบวนการอย่างไร
การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ฝึกให้ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์เข้าใจข้อความได้คล้ายคลึงกับมนุษย์ การวิเคราะห์มักจะผ่านหลายขั้นตอนก่อนจะให้ผลสุดท้าย
กระบวนการก่อนการประมวลผล
ในระหว่างขั้นตอนการประมวลผลเบื้องต้น การวิเคราะห์ความรู้สึกจะระบุคำสำคัญเพื่อเน้นความหลักของข้อความ
- การทำโทเค็นแบ่งประโยคเป็นหลายองค์ประกอบหรือโทเค็น
- การแทรกคำย่อแปลงคำกลับเป็นรากศัพท์ ตัวอย่างเช่น รากศัพท์ของ Am คือ Be
- การลบคำหยุดจะกรองคำที่ไม่เพิ่มค่าที่มีนัยสำคัญในประโยค ยกตัวอย่างเช่น, With , For, At, และ Of คือคำหยุด
การวิเคราะห์คำหลัก
เทคโนโลยี NLP จะวิเคราะห์คำหลักที่ดึงออกมาและให้คะแนนความรู้สึก คะแนนความรู้สึกเป็นหน่วยวัดที่แสดงองค์ประกอบทางอารมณ์ในระบบการวิเคราะห์ความรู้สึก จะให้การรับรู้สัมพัทธ์ของอารมณ์ที่แสดงในข้อความเพื่อวิเคราะห์ ยกตัวอย่างเช่น นักวิจัยใช้ 10 เพื่อแสดงถึงความพึงพอใจ และ 0 สำหรับความผิดหวังเมื่อวิเคราะห์คำวิจารณ์ของลูกค้า
วิธีการวิเคราะห์ความรู้สึกมีอะไรบ้าง
มี 3 วิธีหลักที่ใช้โดยซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ความรู้สึก
ตามกฏเกณฑ์
วิธีการตามกฎระบุ จำแนก และให้คะแนนคำหลักเฉพาะตามพจนานุกรมที่กำหนดไว้ พจนานุกรมเป็นการรวบรวมคำที่เป็นตัวแทนของเจตนารมณ์ ความรู้สึก และอารมณ์ของผู้เขียน นักการตลาดกำหนดคะแนนความรู้สึกให้กับพจนานุกรมเชิงบวกและเชิงลบเพื่อแสดงน้ำหนักอารมณ์ของการแสดงออกที่แตกต่างกัน เพื่อตรวจสอบว่าประโยคเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลาง ซอฟต์แวร์จะสแกนหาคำที่ระบุไว้ในพจนานุกรม และสรุปคะแนนความรู้สึก คะแนนสุดท้ายจะถูกเปรียบเทียบกับขอบเขตความรู้สึกเพื่อกำหนดเขตอารมณ์โดยรวม
ตัวอย่างการวิเคราะห์ตามกฏเกณฑ์
พิจารณาระบบที่มีคำเช่น มีความสุข ราคาไม่แพง และ รวดเร็ว ในพจนานุกรมในเชิงบวกและคำพูดเช่น แย่ ราคาแพง และ ยาก ในพจนานุกรมเชิงลบ นักการตลาดกำหนดคะแนนคำเชิงบวกจาก 5 ถึง 10 และคะแนนคำเชิงลบจาก -1 ถึง -10 มีการตั้งกฎพิเศษเพื่อระบุคำเชิงลบสองครั้ง เช่น ไม่เลว เป็นความรู้สึกเชิงบวก นักการตลาดตัดสินใจว่าคะแนนความรู้สึกโดยรวมที่ตกอยู่เหนือ 3 เป็นบวกในขณะที่ - 3 ถึง 3 ถูกระบุว่าเป็นความรู้สึกผสม
ข้อดีและข้อเสีย
ระบบการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นตามกฏจะตรงไปตรงมา แต่ยากที่จะวัด ตัวอย่างเช่น จะต้องขยายศัพท์เสมอเมื่อค้นพบคำหลักใหม่ที่การถ่ายทอดเจตนาในข้อความที่ป้อน นอกจากนั้นแล้ว วิธีการนี้อาจไม่แม่นยำเมื่อประมวลผลประโยคที่ได้รับอิทธิพลจากวัฒนธรรมอื่นๆ
ML
วิธีการนี้ใช้เทคนิคของแมชชีนเลิร์นนิง (ML) และอัลกอริทึมการจำแนกความเชื่อมั่น เช่นนิวรัลเน็ตเวิร์ก และดิปเลิร์นนิง เพื่อสอนซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ในการระบุความรู้สึกทางอารมณ์จากข้อความ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและการฝึกอบรมซ้ำแล้วซ้ำอีกในข้อมูลที่รู้จักกันเพื่อที่จะสามารถคาดเดาความเชื่อมั่นในข้อมูลที่ไม่รู้จักด้วยความแม่นยำสูง
การฝึกอบรม
ในระหว่างการฝึกอบรม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ชุดข้อมูลการวิเคราะห์ความรู้สึกที่มีจำนวนมากของตัวอย่าง ซอฟต์แวร์ ML ใช้นำเข้าชุดข้อมูลและฝึกตัวเองไปถึงข้อสรุปที่กำหนดไว้ โดยการฝึกอบรมที่มีตัวอย่างที่หลากหลายจำนวนมาก ซอฟต์แวร์จะสร้างความแตกต่างและกำหนดว่าการจัดเรียงคำต่างๆ มีผลต่อคะแนนความเชื่อมั่นสุดท้ายอย่างไร
ข้อดีและข้อเสีย
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ML เป็นข้อได้เปรียบเพราะมันประมวลผลข้อมูลข้อความที่หลากหลายได้อย่างแม่นยำ ตราบใดที่ซอฟต์แวร์ได้ผ่านการฝึกอบรมด้วยตัวอย่างเพียงพอ การวิเคราะห์ความรู้สึกของ ML สามารถคาดการณ์เสียงอารมณ์ของข้อความได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตามรุ่น ML ที่ผ่านการฝึกอบรมนั้นฉพาะธุรกิจเดียว ซึ่งหมายความว่าซอฟต์แวร์วิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่ได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลการตลาดไม่สามารถนำมาใช้สำหรับการตรวจสอบสื่อสังคมโดยไม่ต้องฝึกอบรมใหม่
เทคโนโลยีไฮบริด
การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบไฮบริดทำงานโดยการรวมทั้ง ML และระบบตามกฏเกณฑ์ มันใช้คุณสมบัติจากทั้งสองวิธีเพื่อเพิ่มความเร็วและความแม่นยำเมื่อสืบหาเจตนาบริบทในข้อความ แต่ก็ต้องใช้เวลาและความพยายามเฉพาะทางที่จะรวมทั้งสองระบบที่แตกต่างกัน
การวิเคราะห์ความรู้สึกประเภทต่างๆ มีอะไรบ้าง
ธุรกิจใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในรูปแบบต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจว่าลูกค้าของตนรู้สึกอย่างไรเมื่อมีปฏิสัมพันธ์กับผลิตภัณฑ์หรือบริการ
การให้คะแนนอย่างละเอียด
การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบละเอียดหมายถึงการจัดหมวดหมู่เจตนาข้อความออกเป็นหลายระดับอารมณ์ โดยปกติวิธีการนี้มีการประเมินความเชื่อมั่นของผู้ใช้ในระดับ 0 ถึง 100 กับแต่ละส่วนที่เท่ากันโดยคิดเป็นบวกมาก บวกเ ป็นกลาง ลบ และลบมาก ร้านค้าอีคอมเมิร์ซใช้ระบบการให้คะแนนระดับ 5 ดาวเป็นวิธีการให้คะแนนละเอียดเพื่อวัดประสบการณ์การซื้อ
ตามแง่มุม
การวิเคราะห์ตามแง่มุมมุ่งเน้นไปที่ด้านใดด้านหนึ่งของผลิตภัณฑ์หรือบริการ ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตแล็ปท็อปสำรวจลูกค้าเกี่ยวกับประสบการณ์ด้านเสียง กราฟิก คีย์บอร์ด และแผ่นสัมผัส ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในการเชื่อมต่อเจตนาของลูกค้ากับคำหลักที่เกี่ยวข้องกับฮาร์ดแวร์
ตามความต้องการของผู้ใช้
การวิเคราะห์ตามความต้องการของผู้ใช้ช่วยให้เข้าใจความรู้สึกของลูกค้าเมื่อทำการวิจัยตลาด นักการตลาดใช้การทำเหมืองความคิดเห็นที่จะเข้าใจจุดยืนของกลุ่มเฉพาะของลูกค้าในวงจรการซื้อ พวกเขาเรียกใช้แคมเปญที่กำหนดเป้าหมายที่ลูกค้าที่สนใจการซื้อหลังจากตรวจพบคำเช่น ส่วนลด ข้อเสนอ และคำวิจารณ์ ในการสนทนาที่ติดตาม
การตรวจจับอารมณ์
การตรวจจับอารมณ์เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์สถานะทางจิตวิทยาของบุคคลเมื่อพวกเขากำลังเขียนข้อความ การตรวจจับอารมณ์เป็นระเบียบวินัยที่ซับซ้อนไปอีกขึ้นในการวิเคราะห์ความรู้สึก เพราะลึกกว่าเพียงแค่การเรียงลำดับเป็นหมวดหมู่ สำหรับวิธีการนี้ แบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึกพยายามตีความอารมณ์ต่างๆ เช่น ความสุข ความโกรธ ความเศร้า และความเสียใจโดยผ่านการเลือกคำของบุคคล
ปัญหาของการวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร
แม้จะมีความก้าวหน้าในเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) แต่การเข้าใจภาษามนุษย์เป็นเรื่องท้าทายสำหรับเครื่องจักร าอาจตีความความแตกต่างปลีกย่อยจากการสื่อสารของมนุษย์ผิดเช่นตัวอย่างต่อไปนี้
เสียดสี
เป็นเรื่องยากมากสำหรับคอมพิวเตอร์ที่วิเคราะห์ความรู้สึกในประโยคที่มีการเสียดสี พิจารณาประโยคต่อไปนี้ อือ ดี ใช้เวลาสามสัปดาห์กว่าของฉันจะมาถึง เว้นแต่คอมพิวเตอร์จะวิเคราะห์ประโยคด้วยความเข้าใจที่สมบูรณ์ของสถานการณ์ ก็จะติดฉลากประสบการณ์เป็นบวกตามคำว่า ดี
รูปปฏิเสธ
รูปปฏิเสธคือการใช้คำลบเพื่อสื่อความหมายอีกด้านในประโยค ตัวอย่างเช่น ฉันจะไม่ได้หมายความว่าค่าสมาชิกแพง อัลกอริทึมการวิเคราะห์ความรู้สึกอาจลำบากในการตีความประโยคดังกล่าวอย่างแม่นยำโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าการปฏิเสธที่เกิดขึ้นระหว่างสองประโยค เช่น ฉันคิดว่าค่าสมาชิกถูก มันไม่ถูก
พหุขั้ว
พหุขั้วเกิดขึ้นเมื่อประโยคหนึ่งมีความรู้สึกมากกว่าหนึ่ง ยกตัวอย่างเช่นการตรวจสอบผลิตภัณฑ์อ่านว่า ฉันชอบความทนทาน แต่ไม่ชอบสี เป็นเรื่องยากสำหรับซอฟแวร์ที่จะตีความความเชื่อมั่นพื้นฐาน จะต้องใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นตามแง่มุมเพื่อดึงแต่ละส่วนและอารมณ์ที่สอดคล้องกัน
การวิเคราะห์ความหมายคืออะไร
การวิเคราะห์ความหมายเป็นศัพท์วิทยาการคอมพิวเตอร์เพื่อทำความเข้าใจความหมายคำในข้อมูลที่เป็นข้อความ โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อให้เข้าใจถึงความสัมพันธ์ระหว่างคำและความถูกต้องทางไวยากรณ์ในประโยค
การวิเคราะห์ความรู้สึกเทียบกับการวิเคราะห์ความหมาย
โซลูชันการวิเคราะห์ความรู้สึกแบ่งกลุ่มโดยการทำความเข้าใจอารมณ์ความรู้สึก ทำงานโดยการฝึกอบรมอัลกอริทึม ML กับชุดข้อมูลเฉพาะหรือตั้งค่าศัพท์ตามกฏ ในขณะเดียวกัน การวิเคราะห์ความหมายเข้าใจและทำงานร่วมกับข้อมูลที่กว้างขวางมากขึ้นและมีความหลากหลาย ทั้งสองเทคโนโลยีทางภาษาศาสตร์สามารถบูรณาการเพื่อช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น
AWS ช่วยวิเคราะห์ความรู้สึกได้อย่างไร
Amazon Comprehend เป็นโซลูชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ช่วยให้ธุรกิจดึงและระบุข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากเอกสารข้อความ จะใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อทำวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยการสกัดข้อความอัตโนมัติ บริษัทฝึกอบรม Amazon Comprehend ด้วยเอกสารเฉพาะอุตสาหกรรมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำสูง
- ระบบการวิเคราะห์ความรู้สึก Amazon Comprehend API บอกนักพัฒนาว่าส่วนของข้อความเป็นบวก ลบเป็นกลาง หรือผสม
- Amazon Comprehend ความรู้สึกตามเป้าหมายช่วยให้ธุรกิจเจาะจงการวิเคราะห์ความรู้สึกไปยังส่วนเฉพาะของผลิตภัณฑ์หรือบริการ
- Amazon Comprehend สนับสนุนหลายภาษารวมถึงเยอรมัน อังกฤษ สเปน อิตาลี โปรตุเกส และฝรั่งเศส
เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยการสร้าง บัญชี AWS วันนี้
