Analisis sentimen, juga dikenali sebagai perlombongan pendapat atau AI emosi, merujuk kepada penggunaan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), analisis teks dan linguistik pengiraan untuk mengenal pasti dan mengekstrak maklumat subjektif daripada bahan sumber. Ia pada asasnya menentukan sikap atau emosi yang disampaikan dalam satu siri perkataan, yang digunakan dalam perbualan atau teks dalam talian, terhadap topik atau produk tertentu.
Sejarah Analisis Sentimen
Sejarah analisis sentimen boleh dikesan kembali pada awal 2000-an apabila pertumbuhan pesat kandungan dalam talian mendorong minat dalam teknik automatik untuk mengenal pasti pendapat dan emosi dalam teks. Sebutan pertama mengenainya datang dengan kemunculan Web 2.0, di mana kandungan yang dijana pengguna mula menguasai landskap internet.
Istilah "analisis sentimen" mula muncul dalam kertas penyelidikan, dengan kerja mani oleh penyelidik seperti Bo Pang dan Lillian Lee pada tahun 2002, menandakan permulaan analisis sentimen sebagai bidang yang berbeza dalam linguistik pengiraan.
Maklumat Terperinci tentang Analisis Sentimen
Analisis sentimen merangkumi pelbagai jenis kaedah dan teknik yang digunakan untuk mentafsir dan mengklasifikasikan emosi dalam data teks. Ia boleh menganalisis kandungan yang dijana pengguna seperti ulasan, tweet, ulasan atau sebarang kandungan teks yang mungkin mengandungi pendapat subjektif.
Tahap Analisis
- Analisis Sentimen peringkat dokumen: Menganalisis keseluruhan dokumen atau teks secara keseluruhan.
- Analisis Sentimen peringkat ayat: Menganalisis setiap ayat secara individu.
- Analisis Sentimen peringkat aspek: Memfokuskan pada aspek atau ciri khusus sesuatu produk atau topik.
Teknik Digunakan
- Kaedah Pembelajaran Mesin: Menggunakan algoritma seperti SVM, Naive Bayes, Random Forests, dll.
- Kaedah Berasaskan Leksikon: Menggunakan senarai perkataan yang dipratentukan dan skor sentimennya.
- Kaedah Hibrid: Menggabungkan pembelajaran mesin dan teknik berasaskan leksikon.
Struktur Dalaman Analisis Sentimen
Kerja dalaman analisis sentimen boleh dipecahkan kepada langkah-langkah berikut:
- Prapemprosesan Teks: Mengalih keluar simbol yang tidak perlu, berpunca, tokenisasi, dsb.
- Pengekstrakan Ciri: Mengekstrak kata kunci dan frasa yang mungkin menandakan sentimen.
- Latihan & Klasifikasi Model: Menggunakan algoritma ML untuk melatih model dan mengklasifikasikan sentimen.
- Pemarkahan Sentimen: Menetapkan skor sentimen (positif, negatif atau neutral).
Analisis Ciri Utama Analisis Sentimen
- Ketepatan: Ketepatan sentimen dikesan.
- Analisis Masa Nyata: Keupayaan untuk menganalisis sentimen dalam masa nyata, terutamanya di media sosial.
- Kebolehskalaan: Mengendalikan sejumlah besar data dengan cekap.
- Sokongan Bahasa: Keupayaan untuk memahami bahasa dan dialek yang berbeza.
- Kebolehsuaian: Menyesuaikan diri dengan pelbagai domain dan konteks.
Jenis Analisis Sentimen
Berikut ialah jenis analisis sentimen utama:
| taip | Penerangan |
|---|---|
| Berbutir halus | Membezakan antara tahap positif/negativiti yang berbeza. |
| Pengesanan Emosi | Mengenal pasti emosi tertentu seperti kegembiraan, kemarahan, kesedihan, dll. |
| Berasaskan Aspek | Menganalisis sentimen terhadap aspek atau ciri tertentu. |
| Analisis Niat | Menentukan niat di sebalik sentimen, seperti niat membeli. |
Cara Menggunakan Analisis Sentimen, Masalah dan Penyelesaian
Penggunaan
- Pemantauan Pemasaran & Jenama: Memahami pendapat pelanggan.
- Sokongan pengguna: Meningkatkan sokongan melalui pemahaman sentimen.
- Analisis Produk: Menilai penerimaan produk dan maklum balas.
Masalah
- Sarkasme & Kesamaran: Kesukaran untuk mengesan sentimen sebenar.
- Cabaran berbilang bahasa: Sokongan terhad untuk pelbagai bahasa.
Penyelesaian
- Algoritma Lanjutan: Melaksanakan model yang lebih canggih.
- Menggabungkan Konteks: Memahami konteks yang lebih luas untuk mentafsir sentimen.
Ciri-ciri Utama dan Perbandingan
Ciri-ciri
- serba boleh: Berkenaan dengan pelbagai industri dan domain.
- Kerumitan: Tahap kerumitan yang berbeza bergantung pada teknik yang digunakan.
- Kebolehgunaan masa nyata: Keupayaan untuk menganalisis aliran data langsung.
Perbandingan
Membandingkan analisis sentimen dengan istilah lain yang serupa:
| Penggal | Analisis Sentimen | Terma Berkaitan |
|---|---|---|
| Objektif | Pengesanan pendapat subjektif | Pengekstrakan maklumat fakta |
| Teknik | ML, berasaskan Leksikon, Hibrid | Berasaskan peraturan, Pemadanan kata kunci |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan Berkaitan dengan Analisis Sentimen
- Integrasi dengan IoT: Analisis sentimen masa nyata bagi suara dan ekspresi muka.
- Model AI Dipertingkat: Pembelajaran mendalam untuk pemahaman yang lebih bernuansa.
- Analisis Merentas Bahasa: Memecah halangan bahasa.
Cara Pelayan Proksi Boleh Digunakan atau Dikaitkan dengan Analisis Sentimen
Pelayan proksi seperti OneProxy boleh memainkan peranan penting dalam analisis sentimen dengan:
- Pengikisan Data: Mengumpul data daripada pelbagai sumber dalam talian dengan selamat.
- Tanpa Nama & Keselamatan: Memastikan pengumpulan data tanpa nama.
- Ujian Geo-Lokasi: Menganalisis sentimen merentas wilayah yang berbeza.
