情绪分析权威指南

客户是任何企业的驱动力。 了解他们对您的产品和服务的看法将帮助您的组织走得更远。 使用情绪分析工具，您可以轻松地从反馈数据中了解您的客户。

情绪分析在了解您的受众和客户方面发挥着重要作用。 此方法可让您在应用程序的帮助下从无组织的批量数据中收集重要见解。

让我们深入探讨意见挖掘、它的类型、无能、挑战、工作方法和现实生活中的例子。

什么是情绪分析？

情感分析是指通过文本分析和挖掘来识别情感或情绪。 它也被称为意见挖掘。 公司可以使用这种方法对他们对其产品和服务的意见进行分类。 除了情感确定之外，这种分析还可以收集文本的极性、主题和观点。

意见挖掘使用 AI、ML 和数据挖掘技术从电子邮件、支持聊天、社交媒体渠道、论坛和博客评论等无组织和非结构化文本中挖掘个人信息。 由于算法使用自动、基于规则或混合的方法来产生情绪，因此不需要手动数据处理。

语法作为情感分析工具

除了作为修复语法和标点错误的工具外，Grammarly 还可以作为意见挖掘工具。 如果您在电子邮件中使用了 Grammarly 集成，您可能会在电子邮件底部看到一个表情符号，将您的电子邮件内容标记为友好、正式、非正式等。

此表情符号显示文本的语气或情感分析结果。 Grammarly 使用一组规则和机器学习来定位您写作中影响语气或情绪的信号。 它会分析您的单词、大小写、标点和措辞，告诉您收件人将如何找到它。

除了电子邮件之外，它还可以检测您撰写的任何文本的情绪，并告诉您该文章中包含的主要情绪情绪。 使用它，您可以选择正确的语气，帮助您与他人建立健康的关系。

情绪分析的重要性

实时情绪追踪

虽然获得新客户比保留现有客户成本更高，但后者也需要持续监控。 某人今天对您的品牌的看法可能会在明天改变。 意见挖掘让您实时了解他们的情绪并立即采取行动。

更好的产品和服务

客户情绪允许您查看客户的响应和反馈。 这些数据将帮助您开发更好的产品并提供更好的客户服务。 此外，它还通过快速识别情绪和主题来提高团队的生产力。

获取可操作的数据

情绪分析可让您掌握可操作的数据。 如今，随着人们不断谈论品牌并对其进行标记，社交媒体上充满了数据。 分析这些数据的情绪意味着了解您的品牌形象和产品性能。

策划营销活动

通过意见挖掘，您可以评估您的营销活动。 其结果使您能够根据客户的感受采取行动。 这些见解有助于公司改进营销策略。 例如，您可以针对有兴趣购买您的产品并对您的公司有正面看法的人开展特别活动。

品牌形象监控

如今的商业世界竞争如此激烈，以至于保持您的品牌形象令人生畏。 您可以使用意见挖掘来确定客户如何看待您的公司并采取相应措施。

情绪分析的类型

根据贵公司的需求，您可以执行任何意见挖掘模型来捕捉各种情绪。

细粒度分析

该模型对于推导极性精度非常有用。 它可以帮助您研究从客户那里收到的评论和评级。 公司可以将此分析应用于以下不同的极性类别，例如高度正面、正面、负面、高度负面或中性。

基于方面的分析

这种类型的情绪分析可以对您的客户评论进行更深入的分析。 它决定了客户谈论的业务或想法的哪些方面。

如果您是果汁销售商并收到一条评论，上面写着“提神，但应包括可生物降解的吸管”。 该分析将发现它对您的果汁有正面评价，但对包装却有负面评价。

情绪检测分析

使用此模型，组织可以检测用户反馈中包含的情绪，例如愤怒、满意、沮丧、恐惧、担心、快乐和恐慌。 该系统通常使用词典，而一些高级分类器也使用机器学习算法。

但是，要检测情绪，您应该使用机器学习而不是词典。 一个词可以根据它的使用来传达积极或消极的意义。 虽然词典可能无法准确地检测到情绪，但 ML 可以正确地确定情绪。

意图分析

使用此模型，您可以准确地确定消费者意图。 这样一来，您就不必在近期不打算购买任何东西的观众之后花费时间和精力。 相反，您可以专注于计划购买您的产品的客户。 您可以使用重定向营销来吸引他们的注意力。

情绪分析如何工作？

意见挖掘通常通过一种算法来扫描句子并确定它是积极的、中性的还是消极的。 高级意见挖掘工具用人工智能和机器学习取代静态或传统算法。 因此，业内人士也将意见挖掘称为情感 AI。

情绪分析目前遵循以下两种工作模式：

#1。 机器学习情感分析

顾名思义，这种技术利用 ML 和自然语言处理 (NLP) 从各种训练输入中学习。 因此，模型的准确性很大程度上取决于输入内容的质量和对句子情感的正确理解。 下面的“如何使用机器学习创建情绪分析”部分对此进行了详细介绍。

#2。 基于规则的情绪分析

这是传统的意见挖掘方式。 该算法具有一些用于识别任何句子的情绪的预设规则。 基于规则的系统还通过单词列表（词典）、标记化、解析和词干来手动利用 NLP。

下面是它的工作原理：

词典库

程序员在算法内部创建了一个正负词库。 可以使用任何标准字典来做到这一点。 在这里，如果您在决定哪些是积极词或消极词时要小心，这会有所帮助。 如果你犯了任何错误，输出就会有缺陷。

文本的标记化

由于机器无法理解人类口语，程序员需要将文本分割成尽可能小的片段，比如单词。 因此，存在将文本拆分为句子的句子标记化。 类似地，词标记化拆分了句子的术语。

删除不必要的词

在这一点上，词形还原和停用词删除起着重要作用。 词形还原是将相似词归为一组。 例如，Am、Is、Are、Been、Were 等都被认为是“be”。

同样，停用词删除会删除多余的词，例如 For、To、A、At 等，这些词不会对文本中的情绪产生任何重大变化。

情感词的计算机计数

由于您将在情绪分析项目中分析数 TB 的文本，因此您需要使用计算机程序来有效地计算所有正面、负面和中性词。 它还有助于减轻过程中的任何人为错误。

计算情绪分数

现在，意见挖掘的任务很简单。 程序需要给文本打分。 分数可以是百分比形式，例如 0% 为负数，100% 为正数，50% 为中性。

或者，某些程序使用 -100 到 +100 的比例。 在这个量表中，0 为中性，-100 为负面，+100 为正面情绪。

情感分析的实际应用

公司不断收集需要正确分析的定性数据。 意见挖掘的实际用例是：

• 情绪分析用于分析客户支持对话。 它可以帮助企业简化工作流程并改善客户服务体验。
• 客户在论坛和在线社区上所说的话对公司具有重要意义。 他们使用这种方法来了解这些平台上的整体客户印象。
• 社交媒体上的客户评论可以成就或破坏业务。 情绪分析通常用于确定受众对公司的评价。
• 意见挖掘可以识别市场趋势、确定新市场并分析竞争对手。 因此，人们在推出新产品或品牌之前将其用于市场研究。
• 产品评论是公司使用情绪分析的另一个领域。 因此，企业知道他们可以在哪里改进他们的产品。
• 对新推出的产品或应用程序测试版的调查包含可用于改进产品的信息。 意见挖掘也有助于从客户调查中收集关键数据。

使用机器学习创建情绪分析

文本预处理

在文本预处理中，ML 算法可以利用停用词去除和词形还原来去除在 AI 挖掘中不起任何作用的非关键词。

提取特征

处理原始文本后，人工智能程序应用矢量化方法将情感词转换为数字。 这种数字表示单词的行业术语是特征。

Bag-of-n-grams 是向量化的常用方法。 然而，深度学习在这一领域取得了许多进步，并引入了利用神经网络的 word2vec 算法。

训练人工智能和预测

AI 训练器需要输入一组带有情感标签的训练数据。 数据主要包括多对Features。 特征对表示情感词及其相应标签的数字表示：否定、中性或肯定。

现实生活文本的预测

现在，程序员会将看不见的或新的文本输入机器学习系统。 它将利用从训练数据中的学习来为看不见的文本生成标签或类。

有时，人工智能系统还可以利用分类算法模型，如逻辑回归、朴素贝叶斯、线性回归、支持向量机和深度学习。

意见挖掘工具

既然您已经详细了解了情感分析的概念，那么是时候了解一下顶级意见挖掘工具了。

猴学

MonkeyLearn 是一款情绪分析软件，可以快速检测杂乱无章的文本数据中的情绪。 使用此工具，公司可以及时发现负面评论并立即做出回应以建立积极的印象。

您可以监控客户对您的产品、服务或品牌的看法。 因此，贵公司对紧急查询的响应时间也大大增加。 它还可以让您可视化情绪洞察力。

MonkeyLearn 支持与数百个文本分析应用程序集成，包括 Zapier、Airtable、Gmail、Intercom、MS Excel、Google Sheets、Zendesk、SurveyMonkey、Typeform 和 Service Cloud。

阿瓦里奥

如果您正在寻找一种可靠的情绪分析工具来跟踪社交聆听，Awario 就是您的理想之选。 它衡量围绕您的品牌建立的情绪以及它如何随时间变化，以便您了解您的声誉。

使用此工具，您可以发现负面的社交媒体评论并优先回复。 它会通知您客户对您的营销活动和新发布的产品的反应。

此外，企业可以使用这个平台来分析他们的竞争对手，以确定他们的优势和劣势。 您还可以获取 PDF 格式的分析统计数据并与他人共享。

专题

Thematic 是一个反馈分析平台，您也可以将其用于情绪分析。 它使用 AI 驱动的意见挖掘为您提供对客户的完整见解。 使用此工具，您可以在中央平台上了解客户反馈并确定您的响应的优先级。

该平台从调查、社交媒体、支持聊天、开放式客户回复和评论中收集反馈。 然后，它使用人工智能将它们分类为不同的主题和情绪。

因此，您知道什么对客户很重要。 该平台不需要培训或手动编码，因为您可以无缝了解客户之间的趋势主题。

最后的话

客户情绪和购买意图齐头并进。 公司可以通过了解潜在客户和现有客户的正面或负面印象来设计他们的营销计划。 情绪分析还可以帮助您进行社交媒体管理和公司品牌推广。

既然您知道意见挖掘的重要性及其工作原理，您可以在顶级情绪分析器的帮助下将此方法实施到您的业务中。 您还可以使用机器学习创建情绪分析解决方案。

如果有兴趣，请查看此客户反馈工具列表以改进您的产品。