Blogs

Kỹ thuật phân tích quan điểm (Sentiment Analysis)

Bạn đang quan tâm đến Kỹ thuật phân tích quan điểm (Sentiment Analysis) phải không? Nào hãy cùng VCCIDATA đón xem bài viết này ngay sau đây nhé, vì nó vô cùng thú vị và hay đấy!

XEM VIDEO Kỹ thuật phân tích quan điểm (Sentiment Analysis) tại đây.

phân tích cảm xúc là một ứng dụng trí tuệ nhân tạo sử dụng các thuật toán phức tạp để xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người (nlp) và xác định cực của các đặc điểm cảm xúc tiêu cực / tích cực trong một khoảnh khắc thông qua văn bản hoặc lời nói. các nguồn dữ liệu phổ biến như mạng xã hội, blog, trang web đánh giá sản phẩm, trung tâm liên hệ, …

Ngày nay, nhờ sự tiến bộ của công nghệ thế hệ mới, các thuật toán phân tích cảm xúc ngày càng được cập nhật với độ chính xác cao, hỗ trợ các sản phẩm thông minh như trợ lý ảo tích hợp vào ô tô, căn hộ … nâng cao chất lượng cuộc sống của con người.

Bạn đang xem: Sentiment analysis la gi

Lợi ích của phân tích tình cảm

– xác định và trích xuất thông tin hữu ích từ khách hàng

Nhận biết cảm xúc của người dùng trong cuộc trò chuyện giúp các công ty phân tích mức độ quan tâm của khách hàng đối với thương hiệu, sản phẩm hoặc dịch vụ của họ. đây là nguồn thông tin vô cùng quý giá giúp các công ty điều chỉnh chiến lược sản phẩm, kinh doanh, tiếp thị và đặc biệt là dịch vụ tư vấn cho phù hợp.

– tự động đánh giá chất lượng của các chuyên gia tư vấn hoặc đại lý

Thông qua tình cảm của khách hàng trong các cuộc trò chuyện hoặc cuộc gọi, các công ty có thể dễ dàng xác định được thái độ và sự hài lòng của khách hàng đối với các hoạt động tư vấn. từ đó dễ dàng đánh giá chất lượng nhân viên và quản lý họ hiệu quả hơn.

XEM THÊM:  Duong phan giac cua mot goc la gi

các loại phân tích tình cảm chính

1. phân tích chi tiết

Xem thêm: Kem Trị Mụn One Today Có Tốt Không, Kem One Today Có Tốt Không

Mô hình phân tích tình cảm này giúp xác định độ chính xác của các thuộc tính. các thuộc tính chính được chia thành: rất tích cực, tích cực, trung tính, tiêu cực hoặc rất tiêu cực. sự phân tích chi tiết như vậy rất phù hợp để đánh giá các cuộc trò chuyện

Đối với thang điểm xếp hạng từ 1 đến 5, bạn có thể coi 1 là rất tiêu cực và 5 là rất tích cực. Trên thang điểm từ 1 đến 10, bạn có thể coi 1 đến 2 là rất tiêu cực và 9 đến 10 là rất tích cực.

2. dựa trên các khía cạnh

Trong khi phân tích chi tiết xác định bản chất chung của cảm xúc của khách hàng trong cuộc trò chuyện, phân tích dựa trên khía cạnh đi xa hơn, xác định cụ thể từng khía cạnh trong bài phát biểu của họ.

ví dụ: khi khách hàng nói rằng “máy ảnh có vấn đề với ánh sáng nhân tạo”. Với phân tích dựa trên khía cạnh, chúng ta không chỉ có thể đánh giá đây là một cảm xúc tiêu cực mà còn có thể xác định rằng người dùng đã bình luận tiêu cực về chủ đề “máy ảnh”.

3. phát hiện cảm xúc

Cảm xúc ở đây có thể bao gồm âm giai của giận dữ, buồn bã, hạnh phúc, thất vọng, sợ hãi, lo lắng, hoảng sợ … các hệ thống phát hiện cảm xúc thường sử dụng từ vựng, một tập hợp các từ truyền tải cảm xúc nhất định. một số bộ phân loại nâng cao cũng sử dụng thuật toán máy học (ML) mạnh mẽ.

XEM THÊM:  Nghĩa Của Từ Quân Nhu Là Gì, Cục Quân Nhu, Quân Đội Nhân Dân Việt Nam

Xem ngay: Ubuntu server là gì

4. phân tích ý định

Việc xác định chính xác ý định của người tiêu dùng có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, tiền bạc và công sức vì doanh nghiệp có thể ngừng lo lắng về khách hàng tiềm năng không ổn định. phân tích mục đích chính xác có thể giải quyết nhiều vấn đề cho một công ty như vậy.

Phân tích ý định giúp các doanh nghiệp xác định ý định của người tiêu dùng, cho dù khách hàng có ý định mua hay chỉ đơn giản là đang duyệt. Nếu khách hàng đã sẵn sàng mua, bạn có thể theo dõi và nhắm mục tiêu họ bằng quảng cáo. Nếu người tiêu dùng chưa sẵn sàng mua, chúng tôi có thể tiết kiệm thời gian và tài nguyên bằng cách không quảng cáo cho họ.

giới thiệu tìm kiếm ngữ nghĩa theo ngữ cảnh (css)

Để nắm bắt thông tin hữu ích từ khách hàng, điều quan trọng nhất là phải hiểu khía cạnh nào của thương hiệu mà họ đang nói đến. Ví dụ: Amazon muốn tách biệt các tin nhắn liên quan đến: giao hàng trễ, vấn đề thanh toán, thắc mắc liên quan đến khuyến mãi, đánh giá sản phẩm, v.v. Mặt khác, Starbucks muốn phân loại các thông điệp dựa trên việc chúng có liên quan đến hành vi của nhân viên, hương vị cà phê mới, nhận xét về vệ sinh, đặt hàng trực tuyến, tên và địa điểm cửa hàng, v.v. nhưng làm cách nào máy tính có thể phân loại những thứ đó?

XEM THÊM:  20/4 Là Ngày Gì ? Ngày 22 Tháng 4 Là Cung Gì? Lịch Âm Ngày 20 Tháng 4 Năm 2020

Giải pháp cho vấn đề này là một thuật toán tìm kiếm thông minh xác định ngữ nghĩa theo ngữ cảnh (css). cách thức hoạt động của css là nó lấy hàng nghìn thông báo và một khái niệm làm đầu vào và lọc ra tất cả các thông báo có liên quan chặt chẽ đến khái niệm đã cho. Như với khái niệm giá, thuật toán thực hiện tìm kiếm từ khóa cho giá và các từ liên quan chặt chẽ khác như (giá, tỷ giá, đô la, thanh toán).

Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp này là nó không thể tìm thấy tất cả các từ khóa có liên quan và các biến thể của chúng.

tham khảo: hướng tới khoa học dữ liệu

Xem thêm: giám định là gì

Vậy là đến đây bài viết về Kỹ thuật phân tích quan điểm (Sentiment Analysis) đã dừng lại rồi. Hy vọng bạn luôn theo dõi và đọc những bài viết hay của chúng tôi trên website VCCIDATA.COM.VN

Chúc các bạn luôn gặt hái nhiều thành công trong cuộc sống!

Related Articles

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to top button