Ang Sentiment analysis ay isang pamamaraan na ginagamit upang alamin ang emosyonal na tono sa likod ng isang katawan ng teksto. Malawakang nilalapat sa social media data upang sukatin ang publikong opinyon, i-secure ang reputasyon ng tatak, at suriin ang mga variety ng mamimili. Ang artikulong ito ay tumutuklas ng mga real-world na halimbawa, ang mga kalkulasyon na nasasangkot, at ang mga hamon na kinakaharap sa pagpoproseso ng social media data.

Mga Halimbawa ng Sentiment Analysis sa Social Media

Halimbawa, maaaring matunton ng isang brand ang positibo, neutral, at negatibong impormasyon tungkol sa kanilang mga produkto sa mga platapormang gaya ng Twitter at Facebook, sa panahon ng mga paglulunsad ng produkto, nasusukat agad at mahusay ang pagtanggap sa publiko.

Mga Pagkalkulang Nasasangkot sa Sentiment Analysis

Ang Sentiment analysis ay karaniwang kinasasangkutan ng pag-aatas ng mga iskor sa mga salita o parirala. Ang isang karaniwang pamamaraan ay gumagamit ng isang esensyang leksiko, kung saan ang bawat salita ay may kaugnay na iskor. Ang pangkalahatang damdamin ng isang mensahe ay kinakalkula sa pamamagitan ng pagbubuo ng mga iskor na ito. halimbawa, ang isang tweet na may mga salitang katulad ng " malaki"[2] () at "bad"[) ang resulta [[2] (") sa isang net na nagpapahiwatig ng negatibong seksyon o negatibong sentimento.

Mga Hamon sa Pagsusuri ng Sentimento ng Social Media

Ang di - pormal na pananalita, sang - ayon, daglat, at emojis ay nagpapasalimuot sa wastong pag - alam ng damdamin.

Karaniwang Pamamaraan at Kasangkapan

  • Lexicon-based analysis
  • Mga modelo sa pagkatuto ng makina
  • Mga pamamaraan sa malalim na pag - aaral
  • Likas na mga kasangkapan sa pagproseso ng wika (NLP)