Как узнать, что клиенты думают о вашем бренде и использовать эту информацию для бизнеса? Одним из решений является анализ тональности текста. Эта технология обработки текста позволяет оценить эмоциональный тон текста, выявляя отношение автора к обсуждаемой теме.

Зачем нужен анализ тональности текста?

Анализ тональности помогает компаниям получать ценные инсайты из необработанных данных, таких как переписки с клиентами, упоминания в блогах и социальных сетях. Результаты позволяют улучшать качество обслуживания и управлять репутацией бренда. Например, наши клиенты использовали эту технологию для оптимизации работы виртуальных ассистентов и оценки клиентских отзывов.

Вот несколько задач, которые решает анализ тональности:

1. Отслеживание упоминаний бренда. Компании могут мониторить социальные сети, форумы и СМИ, чтобы оперативно реагировать на негативные отзывы и предотвращать репутационные кризисы.

   К примеру, компания, выпускающая новую модель смартфона, может использовать анализ тональности, чтобы отслеживать, как пользователи воспринимают различные аспекты устройства: камеру, производительность или дизайн. Если будет выявлено множество негативных отзывов о батарее, компания может оперативно выпустить обновление программного обеспечения для улучшения её работы.

   

2. Анализ рынка и улучшение опросов. Анализ тональности помогает компаниям понять, что популярно у клиентов, и улучшить товары или услуги.

3. Улучшение клиентского сервиса. Автоматизация обработки запросов клиентов по срочности и теме с помощью анализа тональности помогает быстрее решать проблемы, улучшая взаимодействие с клиентами.

   

4. Распознавание эмоций и управление поведением. Системы, основанные на анализе тональности, могут выявлять агрессивное поведение и неприемлемый контент, что особенно полезно для обучения виртуальных ассистентов и создания эффективных реакций на эмоциональные запросы.

Какие существуют виды анализа настроений?

Полярный анализ настроений:

Этот вид анализа зависит от полярности. Рейтинги могут варьироваться от очень позитивных до очень негативных, и оцениваются по шкале от 1 до 5. Если рейтинг равен 5, это означает очень позитивное настроение, 2 – негативное, 3 – нейтральное.

Обнаружение эмоций:

Сюда относятся эмоции, такие как радость, грусть, гнев, расстройство и другие. Этот метод также известен как лексический анализ настроений.

Аспектный анализ настроений:

Он сосредоточен на конкретных аспектах, например, когда пользователь хочет оценить особенности мобильного телефона, такие как батарея, экран или качество камеры.

Многоязычный анализ настроений:

Включает работу с различными языками, где классификация должна быть выполнена как позитивная, негативная или нейтральная. Этот вид анализа является весьма сложным и трудоемким.

Как работает анализ настроений?

Анализ настроений в NLP используется для определения настроения, выраженного в тексте, например, в отзыве, комментарии или публикации в социальных сетях.

Цель заключается в том, чтобы определить, является ли выраженное настроение позитивным, негативным или нейтральным. Основные этапы работы:

Предобработка:

Сначала собирается текст, который необходимо проанализировать, например, отзывы клиентов, публикации в социальных сетях, новостные статьи или любой другой текстовый контент. Затем текст подвергается предобработке, чтобы очистить и стандартизировать данные:

• Удаление неуместной информации (например, HTML-тегов, специальных символов).

• Токенизация: разделение текста на отдельные слова или токены.

• Удаление стоп-слов (обычные слова, такие как "и", "в", которые не влияют на анализ настроений).

• Стемминг или лемматизация: приведение слов к их корневой форме.

Анализ:

Текст преобразуется для анализа с использованием таких техник, как "мешок слов" или векторные представления слов. Модели обучаются на размеченных наборах данных, где тексты ассоциируются с конкретными настроениями (позитивным, негативным или нейтральным).

После обучения и проверки модель предсказывает настроение для новых данных, назначая метки на основе изученных шаблонов.

Какие существуют подходы к анализу настроений?

Основанные на правилах:

Здесь используются методы лексикона, токенизация и парсинг. Подход основывается на подсчете количества позитивных и негативных слов в заданном наборе данных. Если количество позитивных слов превышает количество негативных, то настроение считается позитивным, в противном случае — негативным.

Машинное обучение:

Этот подход основан на техниках машинного обучения. Сначала обучаются наборы данных и проводится предсказательный анализ. Затем выполняется извлечение слов из текста. Для извлечения текста могут использоваться различные техники, такие как наивный Байесовский классификатор, метод опорных векторов, скрытая марковская модель (СММ) и условные случайные поля.

Нейронные сети:

В последние годы нейронные сети быстро развиваются. Они используют искусственные нейронные сети, вдохновленные структурой человеческого мозга, для классификации текста как позитивного, негативного или нейтрального. В этот подход включаются рекуррентные нейронные сети, долговременная кратковременная память (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU) и другие для обработки последовательных данных, таких как текст.

Гибридный подход:

Это сочетание двух или более подходов, например, правил и машинного обучения. Преимущество гибридного подхода заключается в более высокой точности по сравнению с другими методами.

Примеры использования анализа настроений

Давайте посмотрим, как анализ настроений может использоваться для совершенно разных задач. Собрали для вас два интересных кейса из разных индустрий:

Международный бренд спортивной одежды: Анализ настроений в социальных сетях при запуске новой линии обуви

Одна из крупнейших марок спортивной одежды запустила новую линию беговых кроссовок, так они планировали привлечь молодежную аудиторию. Чтобы понять восприятие пользователей и оценить эффективность кампании, компания провела анализ настроений комментариев на своих постах, посвященных новой обуви.

Компания собрала все комментарии за последний месяц на постах, связанных с новой обувью. Инструмент анализа настроений использовался для категоризации каждого комментария как позитивного, негативного или нейтрального.

Анализ показал, что 60% комментариев были позитивными, 30% — нейтральными, и 10% — негативными. Позитивные комментарии хвалили дизайн, комфорт и производительность обуви, а негативные высказывали недовольство ценой, размером или доступностью.

Преобладание позитивных настроений указывает на то, что кампания нашла отклик у целевой аудитории и она может сосредоточиться на усилении положительных аспектов и решении проблем, поднятых в негативных комментариях.

Языковое приложение: Анализ настроений в Play Store для улучшения обслуживания клиентов

Популярное приложение для изучения языков получило большое количество негативных отзывов в Play Store, связанных с аварийными сбоями приложения и сложностью выполнения уроков. Чтобы понять конкретные проблемы и улучшить обслуживание клиентов, команда приложения провела анализ настроений своих отзывов на Play Store.

Команда собрала все отзывы о приложении в Play Store за определенный период. Были проанализированы рейтинги (1-5 звезд) и текстовое содержание каждого отзыва. Инструменты анализа настроений классифицировали текстовое содержание как позитивное, негативное или нейтральное.

Анализ показал корреляцию между низкими рейтингами и негативными настроениями в текстовых отзывах. Общие темы негативных отзывов включали сбои приложения, трудности с прохождением уроков и недостаток интересного контента. А позитивные отзывы отмечали эффективность, удобство интерфейса и большое количество языков.

Анализируя настроение отзывов в Play Store, приложение смогло эффективно выявить и устранить проблемы клиентов, что привело к увеличению среднего рейтинга приложения, а проактивный подход приложения к обслуживанию клиентов улучшил имидж бренда и удовлетворенность пользователей.

Кстати, если хотите узнать больше интересных кейсов, можете почитать о них здесь: мы рассказали про самые интересные решения в сфере сбора, разметки и модерации данных.