يشير تحليل المشاعر، المعروف أيضًا باسم استخراج الرأي أو الذكاء الاصطناعي للعاطفة، إلى استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتحليل النصوص، واللغويات الحاسوبية لتحديد واستخراج المعلومات الشخصية من المادة المصدر. فهو يحدد بشكل أساسي الموقف أو العاطفة التي يتم نقلها في سلسلة من الكلمات، المستخدمة في المحادثات أو النصوص عبر الإنترنت، تجاه موضوعات أو منتجات معينة.
تاريخ تحليل المشاعر
يمكن إرجاع تاريخ تحليل المشاعر إلى أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين عندما أدى النمو السريع للمحتوى عبر الإنترنت إلى تحفيز الاهتمام بالتقنيات الآلية لتحديد الآراء والعواطف في النص. جاء أول ذكر لها مع ظهور الويب 2.0، حيث بدأ المحتوى الذي ينشئه المستهلك في السيطرة على مشهد الإنترنت.
بدأ مصطلح "تحليل المشاعر" في الظهور في الأوراق البحثية، مع العمل الأساسي الذي قام به باحثون مثل بو بانغ وليليان لي في عام 2002، مما يمثل بداية تحليل المشاعر كمجال متميز في اللغويات الحاسوبية.
معلومات تفصيلية حول تحليل المشاعر
يشمل تحليل المشاعر مجموعة واسعة من الأساليب والتقنيات المستخدمة لتفسير وتصنيف المشاعر ضمن البيانات النصية. يمكنه تحليل المحتوى الذي ينشئه المستخدم مثل المراجعات أو التغريدات أو التعليقات أو أي محتوى نصي قد يحتوي على آراء ذاتية.
مستويات التحليل
- تحليل المشاعر على مستوى الوثيقة: تحليل الوثيقة بأكملها أو النص ككل.
- تحليل المشاعر على مستوى الجملة: تحليل كل جملة على حدة.
- تحليل المشاعر على مستوى الجانب: التركيز على جوانب أو ميزات محددة لمنتج أو موضوع ما.
التقنيات المستخدمة
- طرق التعلم الآلي: استخدام الخوارزميات مثل SVM وNive Bayes وRandom Forests وما إلى ذلك.
- الأساليب المعتمدة على المعجم: استخدام قوائم محددة مسبقًا من الكلمات ودرجات مشاعرها.
- الطرق الهجينة: الجمع بين التعلم الآلي والتقنيات القائمة على المعجم.
الهيكل الداخلي لتحليل المشاعر
يمكن تقسيم العمل الداخلي لتحليل المشاعر إلى الخطوات التالية:
- المعالجة المسبقة للنص: إزالة الرموز غير الضرورية، والقطع، والترميز، وما إلى ذلك.
- ميزة استخراج: - استخراج الكلمات والعبارات الأساسية التي قد تدل على المشاعر.
- التدريب النموذجي والتصنيف: استخدام خوارزميات ML لتدريب النماذج وتصنيف المشاعر.
- تقييم المشاعر: تعيين درجة المشاعر (إيجابية أو سلبية أو محايدة).
تحليل السمات الرئيسية لتحليل المشاعر
- دقة: الدقة التي يتم بها الكشف عن المشاعر.
- التحليل في الوقت الحقيقي: القدرة على تحليل المشاعر في الوقت الحقيقي، وخاصة على وسائل التواصل الاجتماعي.
- قابلية التوسع: التعامل مع كميات هائلة من البيانات بكفاءة.
- دعم اللغة: القدرة على فهم اللغات واللهجات المختلفة.
- القدرة على التكيف: التكيف مع مختلف المجالات والسياقات.
أنواع تحليل المشاعر
فيما يلي الأنواع الرئيسية لتحليل المشاعر:
| يكتب | وصف |
|---|---|
| بالغة الدقة | التمييز بين المستويات المختلفة للإيجابية والسلبية. |
| كشف العاطفة | تحديد مشاعر معينة مثل الفرح والغضب والحزن وما إلى ذلك. |
| على أساس الجانب | تحليل المشاعر تجاه جوانب أو ميزات محددة. |
| تحليل النية | تحديد النية وراء الشعور، مثل نية الشراء. |
طرق استخدام تحليل المشاعر والمشكلات والحلول
الاستخدام
- مراقبة التسويق والعلامة التجارية: فهم آراء العملاء.
- دعم العملاء: تعزيز الدعم من خلال فهم المشاعر.
- تحليل المنتج: تقييم استقبال المنتج وردود الفعل.
مشاكل
- السخرية والغموض: - صعوبات في اكتشاف المشاعر الحقيقية.
- تحديات تعدد اللغات: دعم محدود لمختلف اللغات.
حلول
- الخوارزميات المتقدمة: تنفيذ نماذج أكثر تطورا.
- دمج السياق: فهم السياق الأوسع لتفسير المشاعر.
الخصائص الرئيسية والمقارنات
صفات
- براعه: ينطبق على مختلف الصناعات والمجالات.
- تعقيد: مستويات مختلفة من التعقيد اعتمادا على التقنيات المستخدمة.
- قابلية التطبيق في الوقت الحقيقي: القدرة على تحليل تدفقات البيانات الحية.
مقارنات
مقارنة تحليل المشاعر مع مصطلحات أخرى مماثلة:
| شرط | تحليل المشاعر | الشروط ذات الصلة |
|---|---|---|
| موضوعي | كشف الرأي الشخصي | استخراج المعلومات الواقعية |
| تقنيات | ML، القائم على المعجم، الهجين | مطابقة الكلمات الرئيسية المستندة إلى القواعد |
وجهات نظر وتقنيات المستقبل المتعلقة بتحليل المشاعر
- التكامل مع إنترنت الأشياء: تحليل المشاعر في الوقت الحقيقي من الصوت وتعبيرات الوجه.
- نماذج الذكاء الاصطناعي المحسنة: التعلم العميق لفهم أكثر دقة.
- التحليل عبر اللغات: كسر حواجز اللغة.
كيف يمكن استخدام الخوادم الوكيلة أو ربطها بتحليل المشاعر
يمكن للخوادم الوكيلة مثل OneProxy أن تلعب دورًا حيويًا في تحليل المشاعر من خلال:
- تجريف البيانات: جمع البيانات من مصادر مختلفة عبر الإنترنت بشكل آمن.
- عدم الكشف عن هويته والأمن: ضمان جمع البيانات مجهولة المصدر.
- اختبار الموقع الجغرافي: تحليل المشاعر في مختلف المناطق.
