如何确定情绪分数

现在，企业比以往任何时候都更需要贴近客户，以了解如何更好地为他们服务。 如果不这样做，竞争对手就会突然闯入并带走不满意的客户。

有些技术可以让客户对品牌或产品发表意见。 例如，客户可以通过客户评论、用户生成的内容、呼叫中心日志和调查来表达自己。

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此类反馈的挑战在于，有时，人类很难审查每条评论并从中做出一些事情。 这就是为什么计算客户情绪分数对企业至关重要的原因。

确定客户对品牌或产品的情绪是复杂的。 它涉及大量的人工智能和机器学习技术。 因此，您需要了解这些技术作为企业主是如何工作的。 因此，让我们深入探讨如何进行情绪评分以及如何计算它。

什么是情绪评分？

情绪评分使用人工智能工具来确定客户对品牌或产品的感受。 NLP（自然语言处理）和 NER（命名实体识别）是评分情绪时最常用的两种人工智能和机器学习技术。

这些技术通过计算文本的极性、进行语义聚类、量化否定、词形还原和标记词性来更全面地分析客户。

这一点很重要，因为虽然客户情绪得分是以数字表示的频谱给出的，但客户反馈是以陈述的形式给出的。 这些陈述的规模可以成倍增长。 随着您通过社交媒体、搜索引擎优化、引用服务提供商等推广您的品牌，更多的人将与您的品牌互动。 这意味着更多的人会对你有话要说。

因此，该技术分析这些陈述并量化使用的单词和短语。 客户情绪分析模型使用自然语言处理，考虑反馈的上下文和反馈中的情绪，并分析来自不同语言的内容。 只有在这个量化之后，我们才能得到正面情绪得分、负面情绪得分或中性得分。

正面、负面或中性

最初，有更传统的方法来进行情绪评分。 例如，在社交媒体上，企业只会依赖显示喜欢、分享和评论数量的分析。 虽然这种评分方式提供了一些见解，但它也可能具有误导性。

该算法必须喜欢该内容才能在给定的社交媒体平台上表现出色。 因此，一条内容可以在社交媒体上传播开来，不是因为人们喜欢你的业务，而是因为内容符合算法的需求。

使用当前技术，执行情绪评分可以更好地了解市场对您的产品和品牌的看法。 通过分析人们所说的话，您可以全面了解您的业务。

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情绪评分可以简单到将分析结果定性为正面、负面或中性。 积极的分数意味着人们对您的业务说好话。 网上有很多这样的服务和产品评论，但这里有一个例子。

负分表示您的业务有很多投诉，例如以下投诉。

另一方面，中性情绪意味着客户从未称赞过您的业务，也没有抱怨过。 相反，他们可能只是陈述了与您的业务相关的事实。 这种类型的审查很少见，因为倾向于审查业务的人存在于频谱的末端。 要么真的很感动，要么真的很失望。

解读情绪

如果您想从一段文本中挑选出情绪，情绪评分会变得复杂。 例如，kill 这个词可能意味着不同的东西，具体取决于上下文。

如果客户说：“等待快死了。” 那将是一个负面的评论。 但如果他们说，“生意正在扼杀它。” 那将是一个积极的评论。 要从文本中解读这种情绪，需要复杂的机器学习算法。

借助这些复杂的情绪分析算法，情绪评分可帮助您准确了解您的业务中的哪些因素正在吸引积极或消极的情绪。 例如，您可能会在一个上下文中找到两种情绪。 客户可能会称赞一件事而抱怨另一件事。

通过分析这些评论，您可以确定业务的哪些部分令人印象深刻，哪些部分令人印象深刻。 例如，客户可能会说：“食物很棒，但服务很糟糕。” 您需要一个复杂、准确的情绪分析工具来破译在那条简单评论中发现的情绪。

情绪评分有点复杂，但使用正确的情绪分析工具，您将获得业务发展所需的宝贵见解。

我们如何计算情绪分数

我们已经讨论了情绪评分以及评分中有多少技术和变化。 但是这到底是怎么做的呢？ 定性文本如何转换为定量数据？ 有三种方法可以做到这一点。

但在计算开始之前，必须处理数据。 原始评论中有很多数据对算法没有任何用处。 我们只需要为算法提供有影响的单词。 情绪是积极的、消极的还是中性的，以及词语是否表现出情绪。

在分析之前，原始数据必须经过几个过程。 我们将使用 Yelp 评论中的以下示例来了解数据处理。

当这样的评论被输入系统时，系统做的第一件事就是标记化。 标记化是系统如何将每个单词分成其标记以进行分析。

文本规范化

在单词被标记后，系统执行文本规范化。 文本规范化是系统删除评论中的非文本项目。 例如，系统会在此阶段删除逗号、句号、感叹号和其他标点符号。

在删除了评论的所有非文本元素后，系统会将所有单词分解为其词干。 例如，在上面的示例中，单词“breaks”被读作“break”。 同样，“修复”一词读作“修复”。

客户情绪评分分析中数据预处理的最后一步是去除多余的词。 上面的示例包括诸如“非常”、“每个”和“不能说足够”之类的词。

最后，最终将在情感分析中评分的文本将如下所示。 “惊人的快速可靠诚实公平的爱情解决'马上''优质的服务''喜欢这个行业'”我知道这与人类语言不一致。 尽管如此，它仍然拥有对情绪进行评分所需的所有重要信息。

使用最后的语句，那么我们如何使用三种方法计算客户情绪得分？

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字数统计法

字数法是计算情绪的最简单方法。 使用此方法时，您使用单词的词典。 然后，您添加肯定词的数量并减去否定词的数量。

你得到的数字，如果是正面的，评论的情绪是正面的，但如果数字是负面的，那么评论的情绪是负面的。 但是，如果数字为零，则评论是中性的。

上面的例子只有积极的词，使例子的积极情绪得分为 10。

句长法

这种方法最适合长文本块。 该方法结合了字数统计方法，但结果除以句子中的总字数。

使用上面的示例，这将是十除以十，使其成为一。 一个分数是你能得到的最好的分数。 这是完美的成绩。

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+Ve 和 -Ve 字数之比

在这种方法中，肯定词的数量除以否定词的数量加一。 因此，从上面的示例中，它将是 10/0+1。 “+1”在这里有助于消除除零误差。

使用这个公式，任何返回 1 的结果都是中性结果，高于 1 的任何结果都是正数，反之亦然。

结束时

确定您的业务的情绪分数对于了解客户对您的业务的感受至关重要。 您可以从社交媒体、您的网站甚至评论网站等各种平台收集客户反馈。

情绪评分有大量的技术。 使用该技术，您不仅可以判断情绪是否积极，还可以根据反馈上下文来判断情绪。

然后，您可以通过了解您的业务的哪些部分需要改进以及哪些部分正在蓬勃发展，从而使用您获得的信息来调整业务战略。

您必须确保始终保持良好的商业情绪。

Daryl Bush 是 Authority.Builders 的业务发展经理。 该公司通过提高在线搜索排名帮助企业获得更多客户。 他在搜索引擎优化和业务发展方面拥有广泛的知识。