Что и почему можно использовать текст для прогнозирования с помощью искусственного интеллекта
Эта статья знакомит читателей с важной областью искусственного интеллекта, известной как анализ настроений.
Я хочу убедиться, что мы правильно изложили основы анализа настроений в этой статье. Как только у нас будет прочная база, мои последующие статьи объяснят все, что требуется для анализа настроений на основе данных.
Что такое анализ настроений?
Давайте проанализируем, что произошло за последние 20 лет. Интернет собрал для нас огромное количество данных. Эти данные доступны во многих форматах, включая текст, звук и изображения.
Текстовые данные могут быть собраны из отзывов пользователей о продуктах, твитов наблюдателей, статусов и комментариев в социальных сетях, новостных статей, электронных писем, SMS, чатов, информации на веб-страницах, видеоканалах и т. Д.
Что такое НЛП?
Проще говоря, когда входные данные в основном доступны на естественном человеческом языке, таком как свободный текст, процедура обработки естественного языка известна как Обработка естественного языка (NLP).
Анализ настроений - это область НЛП
Одна из важнейших областей НЛП - анализ настроений. Анализ тональности - это процесс выявления или извлечения значимых закономерностей из текстовых данных. Анализ настроений может помочь нам понять отношение и настроение широкой публики, что затем поможет нам собрать проницательную информацию о контексте. Это может помочь нам прогнозировать и принимать точные расчетные решения, основанные на больших наборах выборок.
Анализ настроений помогает организациям совершенствовать свою политику
Хотя данные могут быть в текстовом формате, но как только мы извлечем из них информацию, мы сможем достичь цели - лучше понять области, которых мы никогда раньше не достигали.
Что мы можем сделать с анализом настроений?
Правительства использовали результаты анализа настроений в ходе своих избирательных кампаний
Компании изменили свою политику и процедуры на основе результатов анализа настроений
Когда люди комментируют, оставляют отзывы, пишут статьи, сообщают новости или объясняют тему, информация, хранящаяся в тексте, неоценима. Это помогает командам, которые разрабатывают стратегию компаний.
Анализ тональности - это сначала обнаружение, а затем классификация информации, выраженной в фрагменте текста. Информация может не только помочь нам понять текущий и исторический контекст темы, но также может помочь нам предсказать будущее по тексту. Мы можем быстро понять, что более широкая аудитория думает о событии (или продукте в качестве примера), и затем предпринять соответствующие действия.
Кроме того, мы можем использовать информацию, которая хранится в тексте, для вычисления такого индикатора, как отрицательный, нейтральный или положительный. Затем этот индикатор можно использовать в качестве сигнала для лиц, принимающих решения.
Давайте разберемся на примерах
В качестве примера представим, что мы хотим создать продукт, который можно продавать на рынке. Мы можем найти конкурентов и использовать текстовые отзывы их пользователей, чтобы понять слабые и сильные стороны конкурентов.
Предположим, отзывы о продукте следующие:
- Товар просто великолепен!
- Этот продукт потрясающий.
- Я вообще не рекомендую этот продукт.
- Держитесь подальше от этого продукта
- Я очень люблю этот продукт. Купите этот товар.
- Этот продукт просто великолепен. Купить этот товар
- Этот продукт потрясающий. Это просто здорово.
Представьте, что поступил 1 миллион отзывов, и мы хотим классифицировать их.
Используя анализ настроений, мы можем использовать текст отзывов, чтобы понять, является ли каждый канал нейтральным, положительным или отрицательным. Мы можем вычислить алгоритм, который может дать оценку каждой обратной связи. По результатам мы легко можем определить, что интересует публику и что она хочет изменить.
Хорошая новость заключается в том, что нам уже доступны алгоритмы, которые могут предоставить нам всю необходимую информацию. Я объясню эти алгоритмы, и мы будем использовать их в своих следующих статьях.
Мы даже можем перевести смайлы в партитуры.
- Учтите, что вы хотите инвестировать в несколько акций. Вы можете построить модель анализа настроений, которая может сканировать веб-страницы соответствующих веб-сайтов, новости, твиты и т. Д., Чтобы проинформировать вас, есть ли положительные перспективы для акций. И на основе информации вы можете инвестировать в акции.
- Мы даже можем сопоставить это с прошлыми событиями аналогичных компаний, чтобы понять ожидаемое поведение наших целевых компаний.
Именно сюда направляются умные инвесторы, и вы можете увидеть, насколько полезен анализ настроений.
- Допустим, вы хотите подать заявку на роль в области науки о данных. Вы можете получить все предложения о работе через сайты вакансий, а затем использовать информацию о компании, чтобы определить, подходит ли она вам. Мир серьезно движется в очень аналитическом месте.
Процесс анализа настроений на высоком уровне
Наконец, я хочу проиллюстрировать процесс анализа настроений на высоком уровне, поскольку я буду объяснять каждый из этапов в своих статьях.
Вкратце, можно выделить четыре этапа:
В следующей серии статей мы подробно расскажем о каждом из этапов вместе с кодом на Python.
Резюме
Эта статья вкратце познакомила читателей с областью анализа настроений, которая является подмножеством обработки естественного языка (NLP).
Нам доступно множество текстовых данных. Теперь мы можем использовать текстовые данные для создания превосходных инструментов прогнозирования.
Надеюсь, это поможет.
