Stimmungsanalyse-Tool
Erhalten Sie umsetzbare Erkenntnisse über negative oder positive Stimmungen in sozialen Medien, etc.
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Die exponentielle Zunahme von Produktbesprechungen durch meinungsfreudige Benutzer sowie von Sofortkommentaren in sozialen Medien und Blogeinträgen erfordert Tools, die eine Lösung zur schnellen Ermittlung der Stimmung und Meinung der Öffentlichkeit zu einer Vielzahl von Themen in jeder Sprache bieten können.
Das Pangea Stimmungsanalyse-Tool ist ein anpassbares, leistungsstarkes und effizientes Tool, um automatisch positive oder negative Stimmungen aus geschriebenem Text zu extrahieren. Es kann so abgestimmt werden, dass es bestimmte Emotionen (starke Abneigung, starke Zuneigung, Angst, Wut, Ekel usw.) in unstrukturierten Textinformationen erkennt. Es ist API-fähig und für die sofortige Analyse auf Satzebene (Snippet) oder für die Verarbeitung von Texten und Dokumenten in Chargen geeignet. Das Pangea Stimmungsanalyse-Tool kann auch für andere Zwecke verwendet werden, wie z. B. für die Klassifizierung von Dokumentenstimmungen und für Vorhersagen zur Bewertung von Rezensionen.
Wie funktioniert das Pangea Stimmungsanalyse-Tool?
Es gibt zwei Hauptansätze für die Stimmungsanalyse: den traditionellen „lexikonbasierten“ und den neuen „Lernansatz“.
Der traditionelle Ansatz der Stimmungsanalyse ist lexikonbasiert. Bei diesem Ansatz wird die semantische Ausrichtung von Wörtern in einem Text berechnet, indem Wortpolaritäten aus einem vordefinierten Wortschatz gewonnen werden. Der Ansatz des überwachten Lernens verwendet umfangreiche neuronale Techniken des maschinellen Lernens, um ein spezifisches Modell aus einem umfassenden Korpus von Dokumenten zu erstellen. Diese Daten variieren von Kunde zu Kunde und können die Relevanzauswahl beinhalten (eine vorherige Abfrage, um zu überprüfen, ob ein Dokument zu der Gruppe gehört und analysiert werden soll).
Eine Reihe von positiven und negativen Beispiel-Meinungen und Variationen dieser Meinungen bilden die Trainingsdaten, aus denen das Modell erstellt wird. Unsere Techniken des maschinellen Lernens erreichen auf Anhieb eine Genauigkeit von über 80 % bei der Beurteilung von Meinungen. Anpassungen und von Menschen erstellte linguistische Filter tragen bei jedem Einzelfallall zur gewünschten Qualität bei, um eine Genauigkeit von über 90 % zu erreichen. Die Schwierigkeit der Stimmungsanalyse liegt in der Struktur der Meinungen, die oft von der Domäne abhängig und manchmal kontextabhängig ist.
Der einzigartige hybride Ansatz des Pangea Stimmungsanalyse-Tools zur Sentiment-Analyse basiert auf der Verwendung nicht nur linguistischer und statistischer Informationen, sondern auch einer Reihe von sprachabhängigen komplexen semantischen Regeln. Diese ermöglichen zusammen mit der Verwendung von neuronalen Netzen und Deep Learning zur Klassifizierung von Ironie und anscheinend negativen oder positiven Ergebnissen eine einzigartige und schnelle Sentiment-Klassifizierung.
Erfolgreiche Verarbeitung bei der Vorgehensweise zur Stimmungsanalyse:
Unsere Sprachexperten haben maßgeschneiderte Ontologien für die wichtigsten und am häufigsten verwendeten Datendomänen (Hotels, Restaurants, Gadgets, etc.) erstellt. Diese bildeten früher die Grundlage der Stimmungsanalyse, speisen jetzt aber tiefe neuronale Netze, für die Daten voretikettiert wurden. Stimmungen können auf verschiedene Arten gruppiert werden, je nach den Vorlieben des Kunden.
Rot bedeutet hier eine negative, blau eine neutrale und grün eine positive Stimmung. Dies sind authentische Beispiele, die aus der Kombination unserer Hybridtechniken stammen:
PositivNegativNeutral
Kontext
Negativ
Die Dauer des Vergnügens war kurz.
Positiv
Ich liebe die kurze Batterieladezeit
Neurale Erkennung (Kontext)
Positiv
Bailey war kurzweilig. Was für ein Künstler.
Negative /Verstärker (Neuronale Erkennung)
Positiv
Kein schlechter Cheeseburger für Peking.
Negativ
Für den Preis ist Ihr Service zu schnell.
Domänenabhängige Meinungen
Positiv
Klein. Leicht. Tragbar. 16Mb. Danke, Vater!
Positiv
S***ng hat sich den Arsch aufgerissen. Ja, ist jeden Dollar wert.
Nicht alle Fonds sind gleich konzipiert.
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