ما هو تحليل المشاعر؟

ما هو تحليل المشاعر؟
مشاريع التعلم الآلي على تصنيف المشاعر

أصبح تحليل المشاعر Sentiment analysis جزءًا لا يتجزأ من تسويق المنتجات وتجربة المستخدم، حيث تلجأ الشركات والمستهلكون على حد سواء إلى الموارد عبر الإنترنت للحصول على تعليقات على المنتجات والخدمات. في هذه المقالة، سأشرح ما هو تحليل المشاعر في التعلم الآلي.

آراء الآخرين لها تأثير كبير على عملية صنع القرار اليومية لدينا. تتراوح هذه القرارات من شراء منتج مثل الهاتف الذكي إلى الاستثمار في اختيار مدرسة، وجميع القرارات التي تؤثر على جوانب مختلفة من حياتنا اليومية. قبل الإنترنت، سعى الأشخاص للحصول على آراء حول المنتجات والخدمات من مصادر مثل الأصدقاء أو الأقارب أو تقارير المستهلكين.

ومع ذلك، في عصر الإنترنت، أصبح من الأسهل بكثير جمع الآراء المتنوعة من مختلف الأشخاص في جميع أنحاء العالم. يتطلع الأشخاص إلى مراجعة المواقع ومواقع التجارة الإلكترونية ومواقع الرأي عبر الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي للحصول على تعليقات حول كيفية عرض منتج أو خدمة معينة في السوق. وبالمثل، تستخدم المنظمات استطلاعات الرأي واستطلاعات الرأي ووسائل التواصل الاجتماعي كآلية للحصول على تعليقات على منتجاتها وخدماتها.

تحليل المشاعر هو الدراسة الحسابية للآراء والمشاعر والعواطف المعبر عنها في النص. في علم البيانات والتعلم الآلي، يتم استخدام تحليل المشاعر بشكل متزايد لأن المعلومات التي يولدها يمكن أن تؤدي إلى تسييل المنتجات والخدمات.

على سبيل المثال، من خلال الحصول على تعليقات المستهلكين حول حملة تسويقية، يمكن للمؤسسة قياس نجاح الحملة أو تعلم تعديلها لتحقيق مزيد من النجاح. تعد مراجعات المنتجات Product reviews مفيدة أيضًا لإنشاء منتجات أفضل، والتي يمكن أن يكون لها تأثير مباشر على الإيرادات، وكذلك لمقارنة العروض من المنافسين.

تعبر الكلمات عن أنواع مختلفة من المشاعر التي يمكن أن تكون إيجابية أو سلبية أو قوية أو ضعيفة. لإجراء تحليل المشاعر، من المهم فهم قطبية الكلمات وتصنيف المشاعر إلى فئات مثل الإيجابية positive أو السلبية negative أو المحايدة neutral. يمكن إنجاز هذه المهمة من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي. باستخدام التعلم الآلي، يمكننا تصنيف ما إذا كانت الكلمات لها مشاعر إيجابية أو سلبية.

ومع ذلك، لا تزال هناك بعض التحديات التي يجب التغلب عليها قبل أن يصبح تحليل المشاعر أداة مثالية أكثر. على سبيل المثال، لا يزال الحكم البشري أكثر دقة كمقياس في تحليل المشاعر. لا تستطيع الأنظمة الآلية التمييز بين السخرية sarcasm والنص الصادق sincere text، ولا يمكنها دائمًا تحليل المعنى السياقي المحدد للكلمة بشكل صحيح. يطرح استخدام الاختصارات مثل “lol” أو اختصارات الكلمات مشاكل في التفسير.

بلا شك، هذا مجال متطور مع مجموعة متنوعة من التطبيقات المفيدة. على الرغم من صعوبة مهام تحليل المشاعر بسبب أصول معالجة اللغة الطبيعية، فقد كان هناك الكثير من التقدم في السنوات الأخيرة بسبب ارتفاع الطلب. لا ترغب الشركات فقط في معرفة كيف ينظر المستهلكون إلى منتجاتها وخدماتها، ولكن المستهلكين يريدون معرفة آراء الآخرين قبل اتخاذ قرارات الشراء.

مشاريع التعلم الآلي على تصنيف المشاعر

أتمنى أن تعرف الآن ما هو تحليل المشاعر وكيف يتم استخدام خوارزميات التعلم الآلي لمهمة تصنيف المشاعر. فيما يلي بعض مشاريع التعلم الآلي بناءً على تحليل المشاعر:

أتمنى أن تكون قد أحببت هذا المقال حول ماهية تحليل المشاعر وما فائدة التعلم الآلي فيه.

بواسطة