情感分析的权威指南 是一种HTML标签，用于在网页中插入图片。 是一种HTML标签，用于在网页中引用外部样式表。 HTML标签是用于在网页中标记和格式化文本和其他内容的代码。
客户是任何业务的驱动力。了解他们对您的产品和服务的看法将帮助您的组织走得更远。借助情感分析工具，您可以轻松从反馈数据中了解客户的情况。
情感分析在理解您的受众和客户方面起着重要作用。这种方法可以帮助您通过应用程序从未组织的大量数据中收集关键见解。
让我们深入研究意见挖掘、其类型、重要性、挑战、工作方法和现实生活中的案例。
什么是情感分析？
情感分析是通过识别情感或观点的意思。它也被称为意见挖掘。公司可以使用这种方法对其产品和服务的意见进行分类。除了情感确定外，这种分析还可以收集文本的极性、主题和观点。
意见挖掘利用人工智能、机器学习和data mining技术从未组织和非结构化的文本中提取个人信息，如电子邮件、支持聊天、social media channels、论坛和博客评论。无需进行手动数据处理，因为算法使用自动、基于规则或混合方法来产生情感。
Grammarly作为情感分析工具
除了作为修复语法和标点错误的工具之外，Grammarly也能够作为一种意见挖掘工具。如果您在电子邮件中使用了Grammarly集成，您可能会在电子邮件底部看到一个表情符号，表示您的电子邮件内容是友好的、正式的、非正式的等等。
这个表情符号显示了您的文本的语调或情感分析结果。Grammarly使用一套规则和机器学习来定位影响语调或情感的书写信号。它分析您的单词、大写、标点和短语，告诉您收件人会如何感受到它。
除了电子邮件，它还可以检测您编写的任何文本的情感，并告诉您该段文字中包含的主导情感。使用它，您可以选择适当的语气，帮助您与他人建立健康的关系。
情感分析的重要性
实时情感跟踪
虽然acquiring new customers比保留现有的客户更昂贵，但后者也需要不断监控。今天有人对您的品牌的感觉可能明天就会改变。意见挖掘让您实时了解他们的情感，并立即采取行动。
更好的产品和服务
客户情感使您能够审查客户的回复和反馈。这些数据将帮助您开发更好的产品，并提供改进的客户服务。此外，它通过快速识别情感和主题来提高团队的生产力。
获取可操作的数据
情感分析让您获得可操作的数据。社交媒体上充斥着数据，因为人们不断谈论品牌并标记它们。通过分析这些数据的情感，可以了解您的品牌形象和产品表现。
精心策划的营销活动
通过意见挖掘，您可以评估自己的营销活动。其结果使您能够根据客户的感受采取行动。这些见解帮助公司改进其营销活动。例如，您可以为对购买您的产品感兴趣且对您的公司持有积极态度的人群开展特殊活动。
品牌形象监控
当今商业世界竞争激烈，保持品牌形象很困难。您可以使用意见挖掘来确定客户如何看待您的公司，并相应采取措施。
情感分析的类型
根据您公司的需求，您可以执行任何意见挖掘模型来捕捉各种情绪。
细粒度分析
该模型对于推导极性精度非常有用。它帮助您研究客户给予您的评价和评分。公司可以将此分析应用于不同的极性类别，如高度积极的，积极的，消极的，高度消极的或中性的。
基于方面的分析
这种类型的情感分析为您的业务或思想的方面进行了更深入的分析。它确定客户所谈论的业务或思想的哪些方面。
如果您是一个水果汁销售商，并且收到一条评论说：“口感清新，但应该包含一个可生物降解的吸管。”该分析将发现它对您的果汁持积极态度，但对包装持消极态度。
情感检测分析
使用此模型，组织可以检测用户反馈中包含的情感，如愤怒，满意，沮丧，恐惧，担心，快乐和恐慌。该系统通常使用词典，而一些高级分类器还使用算法。
然而，为了检测情感，您应该使用机器学习而不是词典。一个词可以根据其用法传达积极或消极的含义。虽然词典可能会不准确地检测情感，但机器学习可以正确地确定情感。
意图分析
使用此模型，您可以准确确定消费者的意图。因此，您就不必花费时间和精力来关注那些不打算很快购买任何东西的受众。相反，您可以专注于打算购买您产品的客户。您可以使用重新定位营销来引起他们的注意。
情感分析如何工作？
情感挖掘通常通过一种算法来扫描句子并决定它是积极的，中性的还是消极的。先进的情感挖掘工具使用机器学习和自然语言处理（NLP）来替代静态或传统算法。因此，行业人士也将情感挖掘称为情感人工智能。
目前，情感分析遵循以下两种工作模型：
#1. 机器学习情感分析
顾名思义，这种技术利用机器学习和自然语言处理（NLP）从各种训练输入中学习。因此，模型的准确性高度依赖于输入内容的质量和对句子情感的正确理解。有关更多信息，请参见下面的“如何使用机器学习创建情感分析”部分。
#2. 基于规则的情感分析
这是情感挖掘的传统方式。该算法对于识别任何句子的情感具有一些预设规则。基于规则的系统还通过词汇表（词典），分词，解析和词干处理手动地利用自然语言处理。
以下是它的工作原理：
词典库
程序员在算法中创建了一个积极和消极词汇库。您可以使用任何标准字典来做到这一点。在这里，当决定哪些是积极或消极的词汇时，您应该小心。如果犯任何错误，输出将是错误的。
文本的分词
由于机器无法理解人类的口语，程序员需要将文本分割为最小的片段，比如单词。因此，有句子分词将文本分割为句子。类似地，词分词将句子的术语分割开来。
去除不必要的词汇
在这一点上，词形还原和停用词去除起到了重要作用。词形还原将类似的单词分组在一组中。例如，Am，Is，Are，Been，Were等被认为是“be”。
类似地，停用词去除会删除不会在文本中产生任何重大变化的多余词汇，比如For，To，A，At等。
情感词汇的计数
由于在情感分析项目中您将分析几个字节的文本，因此您需要使用计算机程序高效地计算所有积极、消极和中性词。这也有助于减少过程中的任何人为错误。
计算情感分数
现在，舆情挖掘的任务很简单。程序需要给文本评分。评分可以以百分比形式表示，如0%代表消极，100%代表积极，50%代表中性。
或者，有些程序使用-100到+100的范围。在这个范围内，0代表中性，-100代表消极，+100代表积极情感。
情感分析的实际应用
公司不断收集需要正确分析的定性数据。舆情挖掘的实际应用包括：
- 情感分析用于分析客户支持对话。它帮助企业优化工作流程，提升客户服务体验。
- 客户在论坛和在线社区上的言论对公司来说具有重要意义。他们使用这种方法了解平台上客户的整体印象。
- 社交媒体上的客户评论可能会对一家企业产生积极或消极的影响。舆情分析常被用于识别观众对公司的评价。
- 舆情挖掘可以识别市场趋势，确定新市场，并分析竞争对手。因此，在推出新产品或品牌之前，人们会在市场调研中使用它。
- 产品评价是另一个公司使用情感分析的领域。因此，企业知道他们可以在哪些方面改进他们的产品。
- 对新推出的产品或应用程序的测试版进行调查，可以收集有助于改进产品的重要数据。舆情挖掘还有助于从客户调查中收集关键数据。
使用机器学习创建情感分析
文本预处理
在文本预处理中，机器学习算法可以利用停用词去除和词形还原方法去除在AI挖掘中不起任何作用的非关键词。
特征提取
在处理原始文本后，AI程序将应用向量化方法将情感词转化为数值形式。这种数值表示词语的行业术语称为特征。
Bag-of-n-grams 是向量化的常见方式。然而，deep learning 在这个领域取得了很多进展，并引入了利用神经网络的word2vec算法。
训练AI和预测
AI训练器需要提供一组带有情感标签的训练数据。数据主要包括许多特征对。特征对指的是情感词的数值表示及其相应的标签：消极、中性或积极。
对实际文本的预测
现在，程序员会将未见过或新的文本输入到ML系统中。它将利用从训练数据中学到的知识为未见过的文本生成标签或类别。
有时，AI系统还可以利用分类算法模型，如逻辑回归、朴素贝叶斯、Linear Regression、支持向量机和深度学习。
舆情挖掘工具
现在您详细了解情感分析的概念后，是时候了解一下顶级舆情挖掘工具。
MonkeyLearn
MonkeyLearn 是一款可以快速检测非结构化文本数据中的情感的情感分析软件。使用此工具，公司可以迅速了解负面评论并立即回应，以建立积极印象。
您可以监控客户对您的产品、服务或品牌的看法。因此，对于公司对紧急查询的响应时间也大大提高。它还可以让您可视化情感见解。
MonkeyLearn支持与数百款文本分析应用程序集成，包括Zapier，Airtable，Gmail，Intercom，MS Excel，Google Sheets，Zendesk，SurveyMonkey，Typeform和Service Cloud。
Awario
如果你正在寻找一款可靠的情感分析工具来跟踪社交媒体的倾听，Awario就是适合你的应用程序。它会衡量围绕你的品牌建立的情感以及随时间的变化，以便你了解你的声誉。
使用这个工具，你可以优先回复负面的社交媒体评论。它会告诉你客户对你的营销活动和新发布的产品的反应。
此外，企业可以使用这个平台来分析竞争对手，找出他们的优势和劣势。你还可以将分析统计数据以PDF格式导出并与他人分享。
Thematic
Thematic是一个反馈分析平台，你可以用它进行情感分析。它提供了使用基于人工智能的意见挖掘对客户的完整洞察力。使用这个工具，你可以在一个中心平台上了解客户的反馈，并优先回复。
该平台从调查、社交媒体、支持聊天、客户开放式回应和评论中收集反馈。然后，它使用人工智能将它们分类到不同的主题和情感中。
因此，你知道对客户来说什么最重要。这个平台不需要培训或手动编码，因为你可以无缝地了解客户之间的热门主题。
最后的话
客户的情感和购买意图是紧密相连的。公司可以通过了解潜在客户和现有客户的积极或消极印象来设计他们的营销计划。情感分析还可以帮助你管理社交媒体和公司品牌。
现在你知道意见挖掘的重要性和工作原理，你可以借助顶级情感分析器将这种方法应用到你的业务中。你还可以使用机器学习创建情感分析解决方案。
如果感兴趣，可以查看这个链接列表customer feedback tools来改进你的产品。
