I social media sono il nuovo hub di conoscenza per tutte le fasce d'età. È diventata una piattaforma per esprimere sentimenti sotto forma di opinioni e recensioni su quasi tutto: film, marchi, prodotti, attività sociali e così via. Le recensioni o le opinioni possono essere positive o negative e l'analisi delle stesse è nota come 'Analisi del sentimento'.
“La Sentiment Analysis può essere definita come un'analisi sistematica delle espressioni online. '
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Sentiment Analysis è ampiamente utilizzato in R, uno strumento open source per analisi statistiche complete. R svolge l'importante compito di Sentiment Analysis e fornisce una rappresentazione visiva di questa analisi. Per una spiegazione esauriente, leggi il nostro post su e Ci sono molte ragioni perché un esperto di marketing dovrebbe scegliere R, poiché è una delle persone che trarranno grandi benefici da R
Nel nostro post precedente, abbiamo coperto tipi di analisi del sentiment e gli scenari in cui viene utilizzato. La prossima grande domanda qui è come può un'organizzazione analizzare effettivamente i dati sul sentiment?
Ci sono 5 passaggi per analizzare i dati sul sentiment ed ecco la rappresentazione grafica della metodologia per fare lo stesso.
Metodi di analisi del sentiment
- Raccolta dati
I consumatori di solito esprimono i loro sentimenti su forum pubblici come blog, forum di discussione, recensioni di prodotti e sui loro registri privati - Siti di social network come Facebook e Twitter. Opinioni e sentimenti sono espressi in modo diverso, con vocabolario, contesto di scrittura, uso di forme brevi e slang diversi, rendendo i dati enormi e disorganizzati. L'analisi manuale dei dati sul sentiment è praticamente impossibile. Pertanto, linguaggi di programmazione speciali come 'R' vengono utilizzati per elaborare e analizzare i dati.
- Preparazione del testo
La preparazione del testo non è altro che filtrare i dati estratti prima dell'analisi. Include l'identificazione e l'eliminazione di contenuti non testuali e contenuti irrilevanti per l'area di studio dai dati.
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- Rilevamento del sentiment
In questa fase, ogni frase della revisione e del parere viene esaminata per la soggettività. Le frasi con espressioni soggettive vengono mantenute e quelle che trasmettono espressioni oggettive vengono scartate. L'analisi del sentiment viene eseguita a diversi livelli utilizzando tecniche computazionali comuni come unigrammi, lemmi, negazione e così via.
- Classificazione del sentimento
I sentimenti possono essere classificati a grandi linee in due gruppi, positivi e negativi. In questa fase della metodologia di analisi del sentiment, ogni frase soggettiva rilevata viene classificata in gruppi: positivo, negativo, buono, cattivo, mi piace, non mi piace.
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- Presentazione dell'output
L'idea principale dell'analisi del sentiment è convertire il testo non strutturato in informazioni significative. Dopo il completamento dell'analisi, i risultati del testo vengono visualizzati su grafici come grafico a torta, grafico a barre e grafici a linee.
L'esecuzione dell'analisi del sentiment è un compito importante per tutti i fornitori di prodotti e servizi oggi. Quindi, usa la lingua 'R' e inizia!