A internet abriu as portas para as pessoas expressarem livremente suas opiniões, pontos de vista e sugestões sobre praticamente qualquer coisa no mundo em meios de comunicação social, sites e blogs. Além de expressar suas opiniões, as pessoas (clientes) também influenciam as decisões de compra dos outros. O sentimento, seja negativo ou positivo, é fundamental para qualquer empresa ou marca preocupada com a venda de seus produtos ou serviços.
Ajudar as empresas a minerar os comentários para uso comercial é Processamento de linguagem natural. Uma em cada quatro empresas tem planos de implementar a tecnologia de PNL no próximo ano para fortalecer suas decisões de negócios. Usando a análise de sentimento, o NLP ajuda as empresas a obter insights interpretáveis de dados brutos e não estruturados.
Mineração de opinião ou análise de sentimentos é uma técnica de PNL usada para identificar o sentimento exato – positivo, negativo ou neutro – associado a comentários e feedback. Com a ajuda do PNL, as palavras-chave nos comentários são analisadas para determinar as palavras positivas ou negativas contidas na palavra-chave.
Os sentimentos são pontuados em um sistema de escala que atribui pontuações de sentimento às emoções em um texto (determinando o texto como positivo ou negativo).
O que é Análise de Sentimento Multilíngue?
Como o nome sugere, análise de sentimento multilíngue é a técnica de realizar pontuações de sentimento para mais de um idioma. No entanto, não é tão simples assim. Nossa cultura, linguagem e experiências influenciam muito nosso comportamento de compra e emoções. Sem uma boa compreensão da linguagem, contexto e cultura do usuário, é impossível entender com precisão as intenções, emoções e interpretações do usuário.
Embora a automação seja a resposta para muitos dos nossos problemas modernos, maquina de tradução o software não será capaz de captar as nuances da linguagem, coloquialismos, sutilezas e referências culturais nos comentários e produtos avaliados está traduzindo. A ferramenta ML pode fornecer uma tradução, mas pode não ser útil. Essa é a razão pela qual a análise de sentimento multilíngue é necessária.
Por que a análise de sentimento multilíngue é necessária?
A maioria das empresas usa o inglês como meio de comunicação, mas não é usado pela maioria dos consumidores em todo o mundo.
Segundo o Ethnologue, cerca de 13% da população mundial fala inglês. Além disso, o British Council afirma que cerca de 25% da população mundial tem uma compreensão decente do inglês. Se esses números forem verdadeiros, uma grande parte dos consumidores interage entre si e com a empresa em um idioma diferente do inglês.
Se o principal objetivo das empresas é manter intacta sua base de clientes e atrair novos clientes, ela deve entender intimamente as opiniões de seus clientes expressas em seus língua nativa. Revisar manualmente cada comentário ou traduzi-los para o inglês é um processo complicado que não produzirá resultados efetivos.
Uma solução sustentável é desenvolver sistemas de análise de sentimento que detectam e analisam as opiniões, emoções e sugestões dos clientes em mídias sociais, fóruns, pesquisas e muito mais.
Etapas para realizar a análise de sentimento multilíngue
Análise de sentimento, independentemente de ser em um único idioma ou múltiplos idiomas, é um processo que requer a aplicação de modelos de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e técnicas de análise de dados para extrair pontuação de sentimento multilíngue a partir dos dados.
As etapas envolvidas na análise de sentimento multilíngue são
Etapa 1: coleta de dados
A coleta de dados é a primeira etapa na aplicação da análise de sentimento. Para criar um multilíngue modelo de análise de sentimento, é importante adquirir dados em vários idiomas. Tudo vai depender da qualidade dos dados coletados, anotados e rotulados. Você pode extrair dados de APIs, repositórios de código aberto e editores.
Etapa 2: pré-processamento
Os dados da web coletados devem ser limpos e as informações obtidas a partir deles. As partes do texto que não transmitem nenhum significado particular, como 'o' 'é' e mais, devem ser removidas. Além disso, o texto deve ser agrupado em grupos de palavras a serem categorizados para transmitir um significado positivo ou negativo.
Para melhorar a qualidade da classificação, o conteúdo deve ser limpo de ruídos, como tags HTML, anúncios e scripts. A linguagem, o léxico e a gramática usados pelas pessoas são diferentes dependendo da rede social. É importante normalizar esse conteúdo e prepará-lo para o pré-processamento.
Outra etapa crítica no pré-processamento é usar o processamento de linguagem natural para dividir sentenças, remover palavras de parada, marcar partes do discurso, transformar palavras em sua forma raiz e tokenizar palavras em símbolos e texto.
Etapa 3: seleção do modelo
Modelo baseado em regras: O método mais simples de análise semântica multilíngue é baseado em regras. O algoritmo baseado em regras realiza a análise com base em um conjunto de regras predeterminadas programadas pelos especialistas.
A regra pode especificar palavras ou frases que são positivas ou negativas. Se você fizer uma avaliação de um produto ou serviço, por exemplo, ela pode conter palavras positivas ou negativas, como 'ótimo', 'lento', 'espera' e 'útil'. Esse método facilita a classificação de palavras, mas pode classificar incorretamente palavras complicadas ou menos frequentes.
Modelo Automático: O modelo automático realiza análise de sentimento multilíngue sem o envolvimento de moderadores humanos. Embora o modelo de aprendizado de máquina seja construído com esforço humano, ele pode funcionar automaticamente para fornecer resultados precisos depois de desenvolvido.
Os dados do teste são analisados e cada comentário é rotulado manualmente como positivo ou negativo. O modelo de ML aprenderá com os dados de teste comparando o novo texto com os comentários existentes e categorizando-os.
Passo 4: Análise e Avaliação
Os modelos baseados em regras e aprendizado de máquina podem ser aprimorados e aprimorados com o tempo e a experiência. Um léxico de palavras usadas com menos frequência ou pontuações ao vivo para sentimentos multilíngues podem ser atualizados para uma classificação mais rápida e precisa.
O desafio da tradução
A tradução não é suficiente? Na verdade não!
A tradução envolve a transferência de texto ou grupos de texto de um idioma e encontrar um equivalente em outro. No entanto, a tradução não é simples nem eficaz.
Isso porque os humanos usam a linguagem não apenas para comunicar suas necessidades, mas também para expressar suas emoções. Além disso, existem grandes diferenças entre diferentes idiomas, como inglês, hindi, mandarim e tailandês. Adicione a essa mistura literária o uso de emoções, gírias, expressões idiomáticas, sarcasmo e emojis. Não é possível obter uma tradução precisa do texto.
Alguns dos principais desafios da maquina de tradução e guarante que os mesmos estão
- Subjetividade
- Contexto
- Gírias e expressões idiomáticas
- Sarcasmo
- Comparações
- Neutralidade
- Emojis e uso moderno de palavras.
Sem entender com precisão o significado pretendido das avaliações, comentários e comunicações sobre seus produtos, preços, serviços, recursos e qualidade, as empresas não conseguirão entender as necessidades e opiniões dos clientes.
A análise de sentimento multilíngue é um processo desafiador. Cada língua tem seu léxico, sintaxe, morfologia e fonologia únicos. Adicione a isso a cultura, gíria, sentimentos expressos, sarcasmo e tonalidade, e você tem um quebra-cabeça desafiador que precisa de uma solução de ML eficiente com tecnologia de IA.
Um conjunto de dados multilíngue abrangente é necessário para desenvolver ferramentas de análise de sentimento que podem processar avaliações e fornecer insights poderosos para as empresas. A Shaip é líder de mercado no fornecimento de conjuntos de dados personalizados, rotulados e anotados em vários idiomas que auxiliam no desenvolvimento eficiente e preciso soluções de análise de sentimento multilíngues.
