تجزیه و تحلیل Sentiment یک تکنیک محبوب است که برای تعیین لحن عاطفی پشت یک سری از کلمات استفاده می شود، با این حال، کاربران اغلب با خطاهایی مواجه می شوند که می تواند بر دقت نتایج تاثیر بگذارد.این مقاله در مورد خطاهای رایج در تجزیه و تحلیل احساسات بحث می کند و روش هایی برای رفع آنها فراهم می کند.

اشتباهات رایج در تجزیه و تحلیل Sentiment

چندین مسئله می تواند منجر به نتایج تحلیل احساسات نادرست شود، این شامل عدم طبقه بندی کلمات، دستکاری ⁇ ها و سوء تفاهم زمینه است.

طبقه بندی نادرست کلمات

گاهی اوقات، مدل های تجزیه و تحلیل احساسات به اشتباه کلمات را با معانی مبهم طبقه بندی می کنند، به عنوان مثال، کلمه "سردار" می تواند بی طرف یا منفی بسته به زمینه باشد.برای اصلاح این، ضروری است که احساسات را به طور منظم به روز رسانی کنید و شامل واژگان خاص دامنه باشد.

مدیریت کردن غفلت ها به طور موثر

نادیده گرفتن هایی مانند "not" یا "هرگز" می تواند احساسات یک عبارت را مختل کند. بسیاری از مدل ها برای تشخیص صحیح این مشکل تلاش می کنند و منجر به خطا می شوند که به طور خاص کلمات ⁇ را شناسایی کرده و امتیازات احساسات را تغییر می دهند.

بهبود درک

مدل های تجزیه و تحلیل Sentiment اغلب جملات را در انزوا تجزیه و تحلیل می کنند، نشانه های متنی از دست رفته با استفاده از مدل های پیشرفته مانند ترانسفورماتورهایی که کلمات اطراف را در نظر می گیرند می توانند به تفسیر دقیق تر احساسات کمک کنند.

  • به طور منظم احساسات lexicons را به روز می کند
  • پیاده سازی الگوریتم های تشخیص ⁇
  • استفاده از مدل های آگاه مانند BERT
  • تست با مجموعه داده های خاص Domain