Utiliser l'IA pour détecter les émotions dans le texte

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Analyse des sentiments pour les professionnels de l'expérience utilisateur

Cher Machine Learning, aidez-moi à connaître vos utilisateurs et à détecter ce qu'ils ressentent.

Les progrès de l'intelligence artificielle ont ouvert de nouvelles perspectives quant à l'utilisation des ordinateurs pour nous aider à détecter et à classer les opinions en ligne. La puissance du big data et des systèmes de machines intelligents a laissé la place à de nouveaux outils pouvant aider les professionnels de l’expérience utilisateur et les professionnels du marketing. Maintenant que nous sommes équipés de ces outils précieux, nous devons mieux comprendre leur conception afin de pouvoir les utiliser. Une utilisation particulière de l'intelligence artificielle qui gagne rapidement en popularité est la mise en œuvre de l'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'extraction d'opinions. Imaginez la possibilité d'utiliser un algorithme simple pour savoir ce que les gens pensent de votre produit, pourquoi ils pensent cela de votre produit et à quel point ils sont convaincus de cet avis. Cet article vise à expliquer le fonctionnement de l'analyse des sentiments et les cas d'utilisation par les professionnels de l'expérience utilisateur.

Qu'est-ce que l'analyse de sentiment?

L'analyse de sentiment est un outil qui vise à expliquer… le sentiment! Cela signifie que vous pouvez utiliser un ordinateur pour détecter la polarité positive ou négative d'une opinion avec un certain degré de confiance. Dans l'application la plus simple, un analyseur de sentiment vous dira si l'opinion est positive, neutre ou négative. Comment cela aide-t-il? À plus grande échelle, en utilisant des données volumineuses, vous pouvez découvrir des thèmes de sentiments pour détecter ce que les gens pensent de votre produit. Sur une plus petite échelle, vous pouvez personnaliser une conversation chatbot pour l'aider à répondre au sentiment de l'utilisateur. Cette technique offre une intelligence artificielle plus intelligente et plus humaine, capable de réagir de manière unique en fonction des émotions exprimées lors d’une conversation écrite.

Est-ce bon ou mauvais? C'est le sentiment.

Comment ça marche tu demandes?

Apprentissage Lexicon vs. Machine Learning.

Il existe de nombreuses façons d’analyser les sentiments, mais la méthode la plus couramment utilisée à l’ heure actuelle est le modèle fondé sur le lexique . Ce modèle utilise un dictionnaire de mots annotés par les humains avec leur polarité bonne ou mauvaise et leur force, bonne ou mauvaise. L'analyseur de sentiments basé sur le lexique passe au crible le texte et sélectionne des mots ou des phrases spécifiques, appelés jetons, et classe leur polarité et leur force pour capturer l'opinion du texte sur son sujet principal. Vous pouvez en savoir plus sur ce modèle dans un long article académique rédigé par des personnes très intelligentes.

Le résultat final de ce travail d’algorithme technique est essentiellement un score ou une autre notation de votre phrase, phrase ou paragraphe qui vous indique si le texte analysé est positif, neutre ou négatif.

Il y a trop de façons de montrer la polarité à expliquer ici, mais si vous voulez voir cette analyse en action, visitez liwc.wpengine.com et faites défiler vers le bas de la page pour l'essayer avec votre propre phrase. Je dois admettre que cet outil est grossier et qu'il n'est pas particulièrement utile, sauf si vous envisagez de l'utiliser pour analyser des opinions collectives à plus grande échelle. pensez à des milliers de publications Twitter ou de critiques de produits sur Amazon.

Détecter les émotions négatives et positives de vos utilisateurs en fait partie. La prochaine étape pourrait être de sélectionner quelques-uns des messages les plus manifestement négatifs pour en savoir plus sur les raisons pour lesquelles ces utilisateurs ont de telles opinions. Le problème des modèles basés sur le lexique est qu’ils ne détectent pas les sarcasmes et les nuances de langage, car ils sont basés sur des mots individuels plutôt que sur une évaluation plus globale. Bien qu’elle soit facile à mettre en œuvre, une approche basée sur le lexique réside dans sa mise à l’échelle et non pas nécessairement dans la précision de l’analyse .

L'autre méthode d'analyse des sentiments se fait par apprentissage automatique . Ce modèle utilise un corpus, un ensemble de données, étiquetées comme positives ou négatives par l'homme. Le corpus étiqueté est ensuite utilisé pour former un classifieur, qui classera le nouveau texte qu'il voit en fonction des données qui lui ont été fournies à partir du corpus.

En fait, l’apprentissage par la machine est beaucoup plus intelligent, car l’approche par apprentissage en profondeur utilise des représentations abstraites de ce qu’il apprend, plutôt que d’évaluer le texte à sa valeur nominale comme le fait l’approche basée sur le lexique.

Il peut classer les données de manière plus générale et apprendre progressivement pour devenir plus intelligent au fil du temps. Alors, pourquoi tout le monde n'utilise-t-il pas cette approche? Pour apprendre à apprendre aux ordinateurs, il faut un bon corpus ou un ensemble de données classifiées, ce qui semble être un point d'arrêt pour de nombreux praticiens. Comme vous pouvez le supposer, la construction d'outils d'intelligence artificielle pour analyser les données n'est pas particulièrement facile non plus. Si vous êtes curieux de savoir comment le faire fonctionner et que vous avez quelques connaissances en programmation Python, regardez cette vidéo pour voir comment l'exploration d'opinions peut être programmée pour aider à détecter le sentiment des critiques dans les critiques de films IMDB.

Les médias sociaux publient des données – Rapport d'analyse des sentiments pour les Jeux olympiques de Sochi en 2014

Auteur: Reed Snider

Collection par: dynamicfreethemes.net

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