Estás leyendo la publicación: 7 pasos para un mejor análisis de sentimiento: hacia la IA
Publicado originalmente en Hacia la IA, la empresa líder mundial en noticias y medios de IA y tecnología. Si está creando un producto o servicio relacionado con la IA, lo invitamos a considerar convertirse en patrocinador de la IA. En Hacia la IA, ayudamos a escalar las empresas emergentes de IA y tecnología. Permítanos ayudarlo a dar rienda suelta a su tecnología a las masas.
Un blog sobre cómo mejorar mejor su análisis de sentimiento.
1. Cree su base de conocimientos
El análisis de sentimientos es una tarea difícil. En primer lugar, debe crear una base de conocimientos. Esta es una gran empresa, por lo que debe comenzar poco a poco. Comience por crear una base de conocimiento sobre temas sobre los que ya tiene muchos datos. Esto le ayudará a construir una base de conocimiento más grande y mejor con el tiempo. Puede utilizar esta base de conocimientos para aprender de sus errores e incluso hacer que su sistema de análisis de opiniones sea más inteligente.
El análisis de sentimiento es una herramienta útil en manos de un experto en marketing. Se puede utilizar para analizar las opiniones de los clientes y medir la actitud general de los clientes. Sin embargo, no es una herramienta fácil de dominar. El análisis de sentimientos es un campo altamente técnico. Hay muchos escollos y trampas que se pueden evitar fácilmente. Hay dos tipos de análisis de sentimiento: predictivo y descriptivo. El análisis predictivo se utiliza para predecir tendencias futuras y presentes mediante el análisis de datos. El análisis descriptivo se utiliza para describir el sentimiento actual de los clientes. Para obtener una buena cantidad de información del análisis de sentimientos, debe tener una base de datos sustancial con la que trabajar. Hay muchas formas de construir una base de datos, incluyendo crowdsourcing, scraping y encuestas.
2. Configure su entorno
Si desea realizar un análisis de opinión, primero debe configurar su entorno. El análisis de sentimientos es un término amplio que representa el análisis de cómo se sienten las personas acerca de un tema o marca específicos. Esto se hace analizando datos textuales, como publicaciones de blogs y tweets, y luego realizando un análisis de sentimientos. Básicamente, es una forma de determinar lo que la gente piensa de un tema determinado. La parte difícil es determinar si las personas están realmente felices o tristes por el tema en cuestión. El lenguaje no siempre es sencillo y la gente tiende a usar jerga y otras palabras que no siempre se entienden fácilmente.
El análisis de sentimiento es el proceso de identificar y categorizar el sentimiento expresado en un texto. Sus aplicaciones incluyen análisis financiero, marketing, minería de opiniones, seguimiento de medios y comentarios de los clientes. Para comprender si un fragmento de texto es negativo o positivo, debe poder dividirlo en frases/frases, palabras y conceptos. El primer paso en cualquier sistema de análisis de sentimientos es desglosar el texto para que pueda interpretarse, y esto se hace mediante un proceso llamado tokenización.
El análisis de sentimientos (también conocido como minería de opiniones) es el proceso de utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para identificar y extraer opiniones favorables o desfavorables y determinar la polaridad de esas opiniones de un texto o conjunto de textos determinado. El análisis de sentimientos se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluidas encuestas de satisfacción del cliente, estudios de mercado y reseñas en línea. El sentimiento de un documento puede ser positivo, negativo o neutral. Las aplicaciones que se benefician del análisis de sentimientos son diversas. Van desde comentarios de clientes en línea hasta diagnósticos médicos. Por ejemplo, un banco puede querer saber si las críticas que recibe de las personas que han solicitado préstamos son positivas o negativas.
3. Entrena tu motor
Las herramientas de análisis de opinión están en Internet, pero no todas funcionan de la misma manera. Es posible que obtengan el mismo resultado, pero no lo lograron de la misma manera. No sirve de nada sentarse a esperar que el poder de la Inteligencia Artificial (IA) resuelva todos nuestros problemas. Por el momento, tenemos que hacer gran parte del trabajo nosotros mismos, y la buena noticia es que podemos hacer que nuestras herramientas de análisis de sentimientos sean mucho más inteligentes. ¿Cómo? Entrenándolos con más datos. Si desea aprovechar al máximo sus herramientas de análisis de sentimientos, debe capacitarlas. Los datos son el alimento para el análisis de sentimientos, y cuanto más los alimenta, más inteligentes se vuelven.
El análisis de sentimiento es el proceso de identificar si una prueba es positiva, negativa o neutral. Por ejemplo, si tiene un negocio que vende productos, es posible que desee saber si los clientes están satisfechos con el producto. Si un cliente escribe una mala crítica sobre su producto, puede usar el análisis de sentimientos para determinar qué sucedió exactamente y cómo puede mejorar la situación. El análisis de sentimientos también se utiliza para comprender las opiniones de los consumidores sobre empresas o productos. Puede ayudar a las empresas a identificar lo que dice la gente sobre sus productos para determinar si cumplen o superan las expectativas de los clientes.
4. Pruebe y valide su motor
Si está creando un motor de análisis de opiniones, debe probar sus capacidades y su precisión. Aquí hay siete pasos para asegurarse de que su motor de análisis de sentimientos funcione correctamente y proporcione el análisis que necesita. 1. Reúna un conjunto de muestra Reúna un conjunto de muestra de tweets de su tema. Es importante muestrear los tweets de una manera que sea fácilmente comparable a la forma en que planea recopilar todos los tweets. Por ejemplo, si planea recopilar todos los tweets a la vez, recopile un conjunto de muestra a la vez. Si planea recopilar todos los tweets durante un período de tiempo, recopile un conjunto de muestras durante el mismo período de tiempo. Si tiene acceso a datos en tiempo real, tome muestras al mismo tiempo. 2. Pon a prueba tus tweets para el sentimiento
El reciente auge de las redes sociales ha promovido una nueva ola de conversación entre empresas y consumidores. Como resultado, las empresas están buscando formas de utilizar las redes sociales como una forma de conectarse con sus clientes. Con el auge de estos canales de redes sociales, las empresas han podido recopilar una gran cantidad de datos. Sin embargo, es importante interpretar los datos correctamente y asegurarse de que los datos sean precisos. El análisis de sentimientos es una forma de determinar las opiniones que las personas tienen sobre un tema determinado. Es una forma de tomar una gran cantidad de texto y determinar si es positivo, negativo o neutral. Si una empresa está tratando de mejorar su estrategia de redes sociales, deberá analizar los datos y buscar tendencias en los datos para mejorar su negocio. El análisis de sentimiento actúa como una herramienta para que las empresas las ayuden a comprender a sus clientes y mejorar la forma en que operan.
5. Expande tu dominio
El análisis de sentimientos es un tema muy amplio, y probablemente podría escribir miles de palabras sobre él, pero intentaré que sea breve y agradable. El análisis de sentimiento es el proceso de tomar un bloque de texto, determinar el sentimiento (positivo o negativo) de palabras individuales y luego resumir estos sentimientos en un sentimiento general positivo o negativo. Para comprender mejor por qué es importante el análisis de sentimientos, echemos un vistazo a un ejemplo. Supongamos que es una marca de ropa que vende productos a través de su sitio web y desea mejorar la experiencia de sus clientes. Una forma de hacerlo es comprender los sentimientos positivos y negativos sobre su marca. Esto le permitirá comprender mejor cómo se sienten sus clientes acerca de usted, lo que puede conducir a mejoras en su producto o servicio. A partir de ahí, puede realizar cambios y mejoras en su producto o servicio que reflejen el sentimiento de sus clientes.
El núcleo del análisis de sentimientos es medir la actitud que alguien tiene hacia un tema determinado. No siempre es fácil obtener los datos correctos, pero al expandir su dominio, puede obtener fácilmente aún más información. Por ejemplo, si desea analizar el sentimiento de sus clientes, puede ir a sus perfiles de redes sociales y analizar sus comentarios y me gusta. Esta técnica puede ayudarlo a comprender el comportamiento de sus clientes y mejorar la calidad general de su producto.
6. Entreviste y agregue personas a su dominio
Cuando se trata del mundo de las redes sociales y el uso de datos, las posibilidades parecen infinitas. Puede usar datos para comprender su mercado objetivo, construir su negocio y obtener información valiosa sobre el mundo que lo rodea. Sin embargo, para que una empresa use los datos de manera efectiva, primero debe tener una sólida comprensión de los datos que ya están disponibles, así como una comprensión de cómo recopilar datos. Muchas empresas recopilan datos mediante la realización de entrevistas, encuestas y sondeos. Realizar estas actividades es una excelente manera de recopilar información y obtener información, pero no es la única forma. Los datos se pueden recopilar de otras formas, por ejemplo, mediante el uso de las redes sociales. Las plataformas de redes sociales, como Twitter y Facebook, son excelentes recursos para recopilar datos.
Es posible que el sentimiento de las personas no sea el tema más emocionante del mundo, pero es una parte bastante importante para tener una buena experiencia de usuario. Si las personas están molestas y molestas por algo, probablemente debería saberlo y tratar de solucionarlo. ¿Cómo se supone que vas a saber lo que dice la gente si no les preguntas? Puede usar encuestas, o simplemente puede preguntarles directamente. Pero si quiere averiguar qué dice la gente sobre usted a sus espaldas, tendrá que recurrir a un poco de trabajo de detective. No es tan difícil como parece, pero requiere un poco de tiempo, así que sáquelo del medio durante un tiempo lento. Probablemente tomará algunas semanas obtener una cantidad decente de datos.
7. Agregue más y más contenido
El análisis de sentimientos es interesante, pero también es difícil y requiere mucho tiempo para desarrollarse. Si desea acelerar el proceso, hay algunas cosas que puede hacer para obtener mejores resultados. Probablemente ya haya escuchado que cuantos más datos utilice para su análisis, mejores serán los resultados. Esto también es cierto para el análisis de sentimientos, pero no es tan simple como elegir la lista más grande de palabras que pueda encontrar. Un mejor enfoque es agregar más y más contenido a su análisis. Al agregar contenido, nos referimos a usar las mismas palabras en diferentes contextos y con diferentes significados. Puede usar sinónimos o incluso diferentes formas de la misma palabra. El tamaño del vocabulario es la base de su análisis, pero cuanto más agregue, mejor será.
El análisis de sentimientos es el lenguaje de Internet. Es una forma de que las empresas comprendan las opiniones de sus clientes sobre un producto para que puedan mejorar sus productos y servicios. La teoría es bastante simple: si tienes un producto y muchas personas tienen opiniones sobre el producto, esas opiniones deberían ser útiles para el propietario del producto. Si usted es el propietario y está buscando opiniones sobre un producto, entonces debería poder recopilar todas las opiniones y averiguar qué está pasando con el producto. ¡Esto es esencialmente lo que hace el análisis de sentimientos! Es una forma elegante de decir: “Tomaremos todas las opiniones sobre un producto, las pondremos en una máquina y descubriremos cómo podemos mejorar nuestro producto”.
Conclusión:
Así que tiene una comprensión de lo que es el análisis de sentimientos, y ahora puede comenzar su viaje hacia la mejora de su modelo de IA.
7 pasos para mejorar el análisis de sentimientos se publicó originalmente en Hacia la IA en Medium, donde las personas continúan la conversación resaltando y respondiendo a esta historia.
Publicado a través de Hacia la IA
