Jeden Tag werden wir mit einer Flut von Textdaten überschwemmt: Tweets, Rezensionen, E-Mails und mehr. In diesen Wortströmen liegt eine ungenutzte Goldmine an Erkenntnissen – Stimmungen. Sie färben unsere Texte mit Nuancen von Emotionen und geben uns ein umfassendes Bild davon, wie Menschen über Produkte, Dienstleistungen oder so ziemlich alles denken, worüber man schreiben kann. Damit begrüßen wir Sie in der Welt der Sentiment analysis, einem Schlüsselspieler im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), wo die Technologie lernt, den emotionalen Ton eines Textes zu erkennen. Dieser Artikel befasst sich mit den Grundlagen der Sentiment analysis, ihren Anwendungen und ihrer Funktionsweise.
Was ist Sentiment analysis?
Die Sentiment analysis ist eine Technik der natürlichen Sprachverarbeitung, die darauf abzielt, die allgemeine Stimmung eines Textes zu bestimmen. Dabei werden Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, um zu ermitteln, ob der emotionale Ton eines Textes positiv, negativ oder neutral ist.
Die Sentiment analysis liegt an der Schnittstelle zwischen Linguistik, Informatik und künstlicher Intelligenz. Sie nutzt die Leistungsfähigkeit von Computern, um Menschen bei der Verarbeitung großer Mengen von Textdaten wie Bewertungen, Social-Media-Posts oder Kundenfeedback zu helfen. Die Sentiment analysis kann Unternehmen und Einzelpersonen dabei helfen, tiefere Einblicke in die öffentliche Meinung, Markenwahrnehmung und Markttrends zu gewinnen, datenbasiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Anwendungsfälle für die Sentiment analysis
Nachdem wir nun wissen, was Sentiment analysis ist, schauen wir uns einige ihrer Anwendungen im realen Leben an.
Überwachung sozialer Medien
Heutzutage generieren Social-Media-Plattformen täglich Petabyte an Daten. Die Fähigkeit, aus diesen Daten strukturierte Informationen zu extrahieren, kann Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Forscher aus Indien untersuchten beispielsweise Posts von X (ehemals Twitter) zu den Wahlen 2019. Sie führten eine Sentiment analysis der Posts durch, um die Wahrnehmung der Kandidaten durch die Wähler zu verstehen. Die Ergebnisse dieser Studie korrelierten signifikant mit dem Ergebnis; der Kandidat mit den positiveren Posts gewann die Wahl.
Kandidat 1 erhielt einen viel höheren Anteil positiver Tweets über sich – und gewann die Wahl! Bildquelle
Kundenfeedbackanalyse
Mithilfe der Sentiment analysis können Unternehmen Bewertungen analysieren und die Stärken und Schwächen des Produkts ermitteln. Dies hilft dabei, die Verkaufsstrategie anzupassen und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Einer der bekanntesten Fälle ist die „Happiness Machine“-Kampagne von Coca-Cola. Coca-Cola verwendete die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Tweets aus verschiedenen Regionen zu analysieren und fand heraus, dass eine kleine Stadt in Spanien am wenigsten glücklich war. Also stellten sie in dieser Stadt Verkaufsautomaten auf. Die Leute mussten ihre Twitter-Benutzernamen (jetzt X) in die Automaten eingeben, die dann entschieden, ob sie die Cola kostenlos oder kostenpflichtig ausgaben.
Diese Entscheidung wurde durch die Durchführung einer Sentiment analysis der Tweets getroffen. Wenn der Zufriedenheitswert des Benutzers hoch genug war, bekam er die Coke kostenlos; wenn nicht, musste er dafür bezahlen. Diese Kampagne erzeugte einen großen Hype um die Marke und passte perfekt zur Strategie der Marke, dass Kunden sich durch den Kauf von Coke glücklich machen.
Markenreputationsmanagement
Mithilfe der Sentiment analysis können Sie verstehen, wie Kunden Ihr Produkt, Ihre Marke und Ihr Unternehmen wahrnehmen. Durch die Analyse des Kundenfeedbacks können Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die Ihre Strategien für Markenmanagement, Reputationsmanagement und Kundenerlebnis prägen.
Nehmen wir beispielsweise Starbucks. Jeden Tag twittern viele Menschen ihre Gefühle und Bedenken zu Starbucks. Diese riesigen Textdaten werden mithilfe der Sentiment analysis ausgewertet. Ziel ist es, die Probleme der Kunden zu verstehen und sie anzugehen, um den Ruf der Marke zu wahren und Marketingstrategien zu entwickeln. In dem Artikel „ Analysis of User’s Sentiment Towards Starbucks on Twitter “ wird erläutert, wie mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung jeder Tweet als positiv oder negativ klassifiziert und Merkmale extrahiert werden, die für die jeweilige Stimmung der Kunden verantwortlich sind.
Marktforschung und Wettbewerbsanalyse
Mithilfe der Sentiment analysis können Sie Marktforschung betreiben und Wettbewerbsanalysen durchführen. Markenmanager können wertvolle Wettbewerbsinformationen gewinnen, indem sie die Social-Media-Beiträge, Foren, Nachrichtenartikel, Bewertungsseiten und mehr ihrer Konkurrenten analysieren. Diese Analyse kann ihnen helfen, die Stärken, Schwächen und Kundenprobleme ihrer Konkurrenten zu identifizieren und ihnen Möglichkeiten zur Differenzierung und Verbesserung zu bieten. Markenmanager können diese Informationen nutzen, um Strategien anzupassen, Angebote zu verfeinern und effektiv auf Marktdynamiken zu reagieren und sich so letztendlich eine stärkere Position in der Branche zu sichern.
Wie funktioniert die Sentiment analysis?
Nachdem Sie nun wissen, was Sentiment analysis ist und welche Anwendungsfälle sie bietet, wollen wir uns ansehen, wie sie funktioniert. Zunächst werden wir die verschiedenen Arten der Sentiment analysis durchgehen und dann lernen, wie reale Lösungen aufgebaut werden.
Typen der Sentiment analysis
Die Sentiment analysis kann auf unterschiedliche Weise kategorisiert werden:
1. Art der Vorhersage: Müssen wir nur vorhersagen, ob die Stimmung positiv oder negativ ist, oder müssen wir auch ihre Intensität vorhersagen?
2. Umfang der Vorhersage: Müssen wir die Stimmung für ein ganzes Dokument oder für verschiedene Teile eines Dokuments vorhersagen?
Der erste Punkt unterscheidet zwischen der Stimmungsklassifizierung und der Intensitätsbewertung. Der zweite Punkt unterscheidet zwischen verschiedenen Detailebenen der Sentiment analysis, die von der breiteren Analyse auf Dokumentebene bis zur spezifischeren Analyse auf Aspektebene reichen.
Lassen Sie uns zunächst die Klassifizierung auf verschiedenen Ebenen besprechen.
Stimmungsklassifizierung
Die Stimmungsklassifizierung ist eine einfache binäre Klassifizierungsaufgabe, bei der negativen Stimmungen eine negative Klasse und positiven Stimmungen eine positive Klasse zugewiesen wird. Auf diese Weise können wir einfache binäre Klassifizierungsalgorithmen erstellen, um Dokumente zu unterscheiden.
Multiklassen-Sentiment analysis
Gleichzeitig können positive und negative Gefühle spezifischer sein. Aufregung und Glück sind beispielsweise zwei verschiedene positive Gefühle. In diesem Fall müssen wir unserem Klassifikator möglicherweise weitere Klassen hinzufügen. Die Anzahl der Klassen wird nur durch die Anforderungen des Unternehmens und des Forschers begrenzt. Sie können also so viele Klassen hinzufügen, wie Sie möchten.
Neutrale Stimmung
Manchmal haben wir aber Dokumente ohne bestimmte Stimmung. In diesem Fall können wir eine Klasse für neutrale Stimmungen hinzufügen. Diese Klasse ist oft schwer von anderen zu unterscheiden, insbesondere wenn die Stimmungen unklar sind. Manchmal kann es hilfreich sein, einen zweistufigen Algorithmus zu erstellen. In der ersten Stufe unterscheiden wir zwischen neutralen und anderen Klassen, um Dokumente ohne bestimmte Emotion herauszufiltern (z. B. wenn sie nur Fakten enthalten). In der zweiten Stufe klassifizieren wir die verbleibenden Dokumente.
Aspektbasierte Sentiment analysis
Stellen Sie sich nun vor, wir führen eine Analyse auf Satzebene der folgenden Rezension durch: „Ich liebe den Bildschirm dieses Telefons, aber der Ton ist furchtbar!“. Ist die Stimmung dieses Satzes positiv, negativ oder neutral?
Diese Rezension enthält zwei Meinungen: positiv: „Ich liebe den Bildschirm dieses Telefons“ und negativ: „Der Ton ist furchtbar.“ Wir können diesem Satz also keine Meinung zuordnen; wir müssen ihn analysieren und jedem Abschnitt eine Meinung zuordnen.
Dieser Ansatz wird als aspektbasierte Sentiment analysis (oder feinkörnige Sentiment analysis) bezeichnet. Bei der aspektbasierten Sentiment analysis unterteilen wir die Textdaten nach Aspekten und ermitteln die Stimmung jedes einzelnen Aspekts.
Die aspektbasierte Sentiment analysis umfasst:
- Die Aspekte eines Textes erkennen
- Ordnen Sie jedem Aspekt eine Stimmung zu
Unten können Sie die aspektbasierte Sentiment analysis mit DeBERTa, optimiert mit ABSA-Datensätzen , sehen und selbst ausprobieren.
Intensitätsranking
Interessant an der Klassifizierung zwischen positiver, negativer und neutraler Stimmung ist, dass wir sie als Regressionsaufgabe betrachten können, wobei positive Werte eine positive Stimmung bedeuten, negative Werte eine negative Stimmung und Werte nahe Null eine neutrale Stimmung bedeuten können.
Wir können diesen Ansatz auf mehrere Klassen verallgemeinern. Für jede Klasse werden wir den Intensitätswert vorhersagen, der uns den Grad einer bestimmten Stimmung im emotionalen Ton des Textes zeigt.
Algorithmen zur Sentiment analysis
Nachdem Sie nun die Arten und Anwendungen der Sentiment analysis kennen, stellt sich die Frage, wie Sie Ihre Lösung entwickeln können. Beginnen wir mit einem Überblick über verschiedene Ansätze, von regelbasierten Systemen bis hin zu modernen Deep-Learning-Techniken.
Regelbasierte Sentiment analysis
Die regelbasierte Sentiment analysis ist ein Ansatz, der auf vordefinierten Regeln basiert, um die Stimmung zu bestimmen. Normalerweise werden Fachexperten beauftragt, die Regeln zu schreiben, die sehr unterschiedlich sein können: positive und negative Wörter oder Phrasen, Satzstrukturen und Emotionen. Aus diesen Regeln können Metaregeln erstellt werden.
Da die Regeln von Fachexperten geschrieben werden, müssen sie nicht so viele Daten verwenden wie statistische Modelle, da sie über das Wissen verfügen und es nicht aus Texten extrahieren müssen. Mit ihrem Wissen bringen sie jedoch auch einige Verzerrungen mit sich.
Da die Regeln von Menschen geschrieben werden, sind sie (meistens) von Natur aus interpretierbar, sodass die Benutzer den Entscheidungsprozess leicht nachvollziehen können. Mit der Zeit können Regelsätze jedoch sehr komplex und schwer zu pflegen werden.
Algorithmen für maschinelles Lernen
Techniken des maschinellen Lernens können uns helfen, die oben genannten Probleme zu überwinden. Sie erfordern keine Fachexperten, um Regeln für ein System zu schreiben (Datenwissenschaftler werden jedoch benötigt), da der Algorithmus des maschinellen Lernens selbst Wissen aus Daten extrahieren kann. Und hier kommt die Kehrseite: ML-Algorithmen zur Sentiment analysis benötigen Trainingsdaten, um Muster in Textdaten zu erlernen und zu verstehen. Und je komplexer der von Ihnen verwendete Algorithmus ist, desto mehr Daten benötigen Sie. In unserem Blog erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Trainingsdaten für Ihre Sentiment analysis-Datensätze erhalten . Sehen Sie sich auch unseren Blogbeitrag über die besten Tools zur Annotation von Textdaten an .
Ein weiterer Vorteil von Modellen des maschinellen Lernens ist, dass sie viel einfacher zu pflegen sind als ein riesiger Regelsatz, da Sie nur ein einziges Modell (oder eine kleine Anzahl von Modellen) pflegen müssen. Dies vereinfacht die Unterstützung und Wartung Ihres Sentiment analysis systems erheblich.
Darüber hinaus können Machine-Learning-Modelle Regeln als Eingabefunktionen verwenden. Wenn regelbasierte Ansätze mit ML-Algorithmen zusammenarbeiten, können Sie das tiefe Verständnis von Spezialisten mit der Fähigkeit von Machine-Learning-Algorithmen kombinieren, tiefere Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen zu gewinnen, die Menschen allein nicht analysieren könnten.
Aber wie steht es mit der Interpretierbarkeit? Nun, sie wird nicht so einfach sein wie bei regelbasierten Systemen. Aber beliebte Modelle wie Random Forests oder Support Vector Machines ermöglichen Ihnen die einfache Überprüfung der Merkmalswichtigkeiten, sodass es in den meisten Fällen keine Probleme bei der Interpretation einfacher Modelle für die ML-Sentiment analysis geben wird.
Deep-Learning-Modelle zur Sentiment analysis
Deep-Learning-Modelle haben im Bereich der Sentiment analysis erheblich an Popularität gewonnen. Neuronale Netzwerke versuchen, das menschliche Gehirn mit Milliarden von Neuronen und Synapsen nachzuahmen, wodurch ihre Fähigkeit, komplexe Muster in großen Datensätzen zu erfassen, unbestreitbar ist.
Jüngste Durchbrüche wie Transformer-Modelle ermöglichten es Forschern, große Sprachmodelle (LLM) anhand von Rohtextdaten im Terabyte-Bereich zu trainieren, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie die menschliche Sprache effizient funktioniert. Mit diesem Wissen erzielten Transformer-Modelle in allen Bereichen der Verarbeitung natürlicher Sprache, einschließlich der Sentiment analysis, hochmoderne Ergebnisse.
Durch das Lesen großer Textmengen werden LLMs zu Experten. Sie müssen keine Fachexperten wie Linguisten, Psychologen usw. einstellen, da LLMs bereits über fachspezifisches Wissen verfügen. Im Allgemeinen ist die Leistung einer auf Deep Learning basierenden Sentiment analysis viel besser als die Sentiment analysis, die mit dem klassischen ML-Ansatz arbeitet.
Aber alles hat seinen Preis. LLMs sind rechenintensiv und um Größenordnungen anspruchsvoller als bei klassischen Algorithmen. Die Kosten für die Bereitstellung dieser Art von Modell sind also sehr hoch. Das Unternehmen muss entscheiden: Ist diese Qualitätsverbesserung die zusätzlichen Kosten wert?
Ein weiteres Problem bei Deep-Learning-Modellen ist ihre inhärente Schwierigkeit bei der Interpretation. Das menschliche Gehirn kann Milliarden von Parametern nicht verfolgen, und wir wissen immer noch nicht, wie wir sie mithilfe der Mathematik zuverlässig interpretieren können. Wenn die Interpretierbarkeit für Sie ein Problem darstellt, sollten Sie beim klassischen Sentiment analysis modell bleiben.
Herausforderungen der Sentiment analysis
Sentiment analysis-Aufgaben scheinen heute unkompliziert. Ein Datenwissenschaftler muss Daten beschaffen und damit ein Modell trainieren, richtig? Nun, nicht ganz. Viele Herausforderungen machen die Durchführung von Sentiment analysis komplexer. Einige dieser Herausforderungen sind spezifisch für Sentiment analysis, andere sind für alle Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung üblich.
Schauen wir uns einige dieser Herausforderungen an.
Ironie und Sarkasmus
Das Internet ist voller Ironie und Sarkasmus, und manchmal ist es schwierig zu erkennen, ob ein Beitrag ernst gemeint oder sarkastisch gemeint ist. Dies stellt eine erhebliche Herausforderung für die Sentiment analysis dar. Ironie und Sarkasmus können das ansonsten genaue Sentiment analysis modell verzerren und die Ergebnisse der Sentiment analysis auf den Kopf stellen.
Es kann hilfreich sein, ein Tool zur Sarkasmus Erkennung zu verwenden und dann eine Sentiment analysis durchzuführen.
Gefälschte Bewertungen
Eine weitere große Herausforderung bei der Sentiment analysis ist die Verbreitung gefälschter Online-Bewertungen, die die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Aufgabe erheblich beeinträchtigen können. Gefälschte Bewertungen täuschen Leser absichtlich und manipulieren die allgemeine Stimmung, die mit einem Produkt, einer Dienstleistung oder einer Marke verbunden ist. Diese Bewertungen können von Personen mit Hintergedanken erstellt werden, beispielsweise von Konkurrenten, die den Ruf eines Unternehmens schädigen wollen, oder von Unternehmen, die versuchen, ihre Produkte auf betrügerische Weise zu bewerben. Das Vorhandensein gefälschter Bewertungen führt zu Rauschen und Verzerrungen in Sentiment analysis modellen, was es schwierig macht, echte Kundenmeinungen genau zu verstehen.
Ressourcenarme Sprachen
Dies ist ein häufiges Problem bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, das nur bei vorab trainierten Modellen auftritt. Wenn die Sprache sehr selten ist, verfügt das Modell nicht über genügend Daten, um diese Sprache gut zu lernen, und die Genauigkeit der Sentiment analysis leidet. Wenn Sie über genügend Trainingsdaten verfügen, ist dies für regelbasierte und klassische maschinelle Lernansätze normalerweise kein Problem.
Rechtschreibfehler
Menschen sind nicht perfekt: Rechtschreibfehler passieren uns aufgrund unserer nicht immer perfekten Sprachkenntnisse oder aus Versehen. Es ist wichtig zu beachten, dass Rechtschreibfehler der Sentiment analysis schaden.
Das Beheben solcher Fehler ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Es ist nicht immer offensichtlich, welches Wort anstelle des falsch geschriebenen Worts stehen sollte. Manchmal braucht man Hilfe, um herauszufinden, ob das Wort wirklich falsch geschrieben wurde. Es gibt zwar automatische Rechtschreibprüfungen und Korrekturalgorithmen, aber sie sind nicht narrensicher. Sie stützen sich stark auf vordefinierte Wörterbücher oder statistische Modelle, die möglicherweise ungewöhnliches oder spezielles Vokabular nicht berücksichtigen. Diese Einschränkung wird noch deutlicher, wenn es um Umgangssprache, Slang oder fachspezifischen Jargon geht, wo Rechtschreibfehler häufiger vorkommen können.
Tools und Ressourcen zur Sentiment analysis
Heutzutage bietet die Datenwissenschaft viele Möglichkeiten, Sentiment analysis manuell oder mithilfe von Sentiment analysis-APIs durchzuführen. Dieser Abschnitt zeigt Ihnen einige Tools, die Sie in Ihrem Projekt verwenden können llms.
Open-Source-Bibliotheken
Regelbasiert
Für regelbasierte Analysen können Sie die Bibliothek vaderSentiment verwenden . Sie bietet Ihnen ein sofort einsatzbereites System zur Anwendung der Sentiment analysis. Sie verfügt bereits über vordefinierte Wörterbücher mit positiven und negativen Wörtern sowie Regeln zur Vorhersage.
Maschinelles Lernen
Wenn Sie vorab trainierte ML-Modelle verwenden möchten, versuchen Sie es mit der Spacytextblob- Komponente für SpaCy, um ganz einfach eine Sentiment analysis durchzuführen. Folgen Sie dem Link, um die Beispiele anzuzeigen.
Für Machine-Learning-Lösungen müssen Sie eine ganze Reihe von Bibliotheken nutzen. Eine typische Pipeline zum Erstellen einer Sentiment analysis lösung für Machine Learning umfasst die folgenden Schritte:
1. Kommentierte Daten abrufen
2. Teilen Sie Ihre Daten in einen Trainingssatz und einen Testsatz auf
3. Vorverarbeitung der Daten
4. Trainieren Sie Ihr Modell mit dem Trainingsset
5. Bewerten Sie die Leistung Ihres Modells im Test-Set
6. Die bekannteste Bibliothek zum Trainieren von ML-Modellen ist scikit-learn . Sie können deren Dokumentation auch als Ihr Data Science-Handbuch verwenden. Sie können damit auch Train-Test-Splitting, Modellauswertung und einige Vorverarbeitungsvorgänge durchführen.
Für eine komplexere Vorverarbeitung verwenden Sie das Natural Language Toolkit (oder häufiger NLTK). Es bietet Funktionen für die intelligente Tokenisierung und Normalisierung von Text.
Tiefes Lernen
Der heutige Standard für Deep-Learning-Textanalyse ist die HuggingFace -Bibliothek. Sie bietet viele vorab trainierte Modelle für die Sentiment analysis und ermöglicht es Ihnen, jedes Modell für die Verwendung mit Ihren Daten einfach zu optimieren. Wenn Sie jedoch ein Modelltraining durchführen möchten, denken Sie daran, einige GPUs mitzubringen, da Transformer-Modelle ressourcenintensiv sind.
SaaS-Tools (Software as a Service) zur Sentiment analysis
IT-Giganten können Ihnen sofort einsatzbereite, leistungsstarke Tools zur Verfügung stellen. Amazon Comprehend ist ein gutes Beispiel. Neben einfachen Sentiment analysis kann es auch feinkörnige Sentiment analysis und vieles mehr durchführen.
Die Cloud Natural Language von Google bietet ungefähr die gleichen Funktionen. Wählen Sie also die Lösung, die Ihnen besser gefällt und die zu Ihrer Aufgabe passt. Und denken Sie daran, dass Sie für jede Anfrage bezahlen müssen. Achten Sie also auf Ihr Budget.
Was auszusuchen?
Die Antwort hängt stark davon ab, was Sie erreichen möchten. Angenommen, Sie möchten weniger Zeit mit der Datensatzerfassung, dem Modelltraining und dem Testen verbringen oder benötigen ein Budget, um ein Team von Datenwissenschaftlern für die Entwicklung und Unterstützung Ihres Sentiment analysis systems einzustellen. In diesem Fall sollten Sie sich für sofort einsatzbereite Sentiment analysis plattformen entscheiden, es sei denn, Ihr Arbeitspensum umfasst nicht Hunderte Millionen Anfragen pro Monat.
Wenn Sie Zeit haben, Ihren Service zu schreiben, zu testen und zu unterstützen, versuchen Sie es mit vorab trainierten Modellen von spaCy oder HuggingFace. Sie bieten eine ordentliche Leistung, benötigen aber mehr Zeit, bevor Sie sie verwenden können.
Wenn Ihr Datensatz spezifisch ist und vortrainierte Modelle Ihren Anforderungen nicht genügen, sollten Sie Ihr eigenes Modell trainieren.
Zusammenfassung
Die Sentiment analysis ist ein leistungsstarkes Tool, das Emotionen in Texten untersucht und zum Verständnis der öffentlichen Meinung, der Markenwahrnehmung, von Markttrends und vielem mehr verwendet wird. Sie kann positive, negative und neutrale Stimmungen in Textdaten sowie die Intensität dieser Stimmungen identifizieren. Diese Informationen können von Unternehmen verwendet werden, um fundiertere Entscheidungen über Produktentwicklung, Marketing und Kundenservice zu treffen.
Allerdings ist die Sentiment analysis mit Herausforderungen wie Ironie und Sarkasmus, gefälschten Bewertungen und Rechtschreibfehlern verbunden, und diese Herausforderungen erschweren den Prozess der Sentiment analysis.
Wenn Sie mehr über die Verarbeitung natürlicher Sprache erfahren möchten, können Sie sich unseren ausführlichen Artikel ansehen, der mehr Kontext zu verschiedenen NLP-Aufgaben und Möglichkeiten zu ihrer Lösung bietet.