Čo je sentiment analysis?

Sentiment analysis (v slovenskom preklade analýza sentimentu) je metóda spracovania prirodzeného jazyka (NLP), ktorá automaticky identifikuje a klasifikuje emocionálny tón v texte. Systémy pre analýzu sentimentu dokážu rozpoznať, či je vyjadrený názor pozitívny, negatívny alebo neutrálny. Táto technológia nachádza uplatnenie všade tam, kde je potrebné spracovať veľké objemy textových dát a pochopiť postoje ich autorov.

Princípy fungovania sentiment analysis

Analýza sentimentu využíva kombináciu lingvistických pravidiel a algoritmov strojového učenia. Základným prístupom je lexikálna analýza, ktorá pracuje so slovníkmi obsahujúcimi slová s priradenou emocionálnou hodnotou. Moderné systémy však častejšie využívajú neurónové siete trénované na veľkých datasetoch anotovaných textov.

Spracovanie textu prebieha v niekoľkých krokoch. Najprv sa text rozdelí na menšie jednotky – tokeny. Následne algoritmus analyzuje kontext, v ktorom sa slová vyskytujú, pretože rovnaké slovo môže mať v rôznych situáciách odlišný emocionálny náboj. Výstupom je klasifikácia do kategórií alebo numerické skóre vyjadrujúce intenzitu sentimentu.

Typy analýzy sentimentu

Základná klasifikácia rozlišuje tri úrovne sentimentu – pozitívny, negatívny a neutrálny. Pokročilejšie systémy pracujú s jemnejším rozlíšením a dokážu identifikovať konkrétne emócie ako radosť, hnev, smútok či strach.

Aspect-based sentiment analysis ide ešte ďalej a analyzuje postoje k jednotlivým aspektom produktu alebo služby. Napríklad v recenzii reštaurácie dokáže samostatne vyhodnotiť sentiment voči jedlu, obsluhe a prostrediu. Táto granularita poskytuje podrobnejší pohľad na spätnú väzbu zákazníkov.

Vieš, že…

…prvé systémy pre analýzu sentimentu vznikli už v 90. rokoch 20. storočia? Vtedy sa označovali ako opinion mining a využívali primárne štatistické metódy založené na frekvencii slov.

Príklady použitia sentiment analysis

Medzi najčastejšie využitie analýzy sentimentu patrí monitorovanie sociálnych médií. Firmy sledujú zmienky o svojej značke a v reálnom čase vyhodnocujú, ako verejnosť reaguje na ich produkty alebo marketingové kampane. Finančný sektor využíva sentiment analysis na analýzu správ a predpovedanie trhových trendov.

V oblasti zákazníckej podpory pomáha analýza nálad automaticky triediť požiadavky podľa naliehavosti. Negatívne ladené správy môžu byť prioritizované pre rýchlejšie riešenie. Politické kampane a prieskumy verejnej mienky využívajú tieto nástroje na pochopenie postojov voličov.

Obmedzenia analýzy sentimentu

Sentiment AI má svoje úskalia pri spracovaní sarkazmu, irónie a kontextovo závislých vyjadrení. Veta „Skvelé, zase meškanie“ obsahuje pozitívne slovo, ale vyjadruje negatívny postoj. Kultúrne a jazykové rozdiely tiež ovplyvňujú presnosť – systémy trénované na anglických textoch nemusia správne interpretovať slovenské špecifiká.

Ďalšou výzvou je spracovanie emotikonov, slangových výrazov a skratiek bežných v online komunikácii. Moderné modely tieto problémy čiastočne riešia využitím kontextuálnych embeddingov a tréningom na aktuálnych datasetoch zo sociálnych sietí.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• IBM Think – What is sentiment analysis: https://www.ibm.com/think/topics/sentiment-analysis
• Google Cloud – Natural Language AI documentation: https://cloud.google.com/natural-language

Odporúčané zdroje:

• Stanford NLP Group – Sentiment Analysis research: https://nlp.stanford.edu
• Hugging Face – Sentiment Analysis models and datasets: https://huggingface.co