Sotsiaalmeedia on uus teadmiste keskus kõigile vanuserühmadele. Sellest on saanud platvorm, mis väljendab arvamusi arvamuste ja arvustuste vormis peaaegu kõige kohta - filmid, kaubamärgid, toode, sotsiaalne tegevus ja nii edasi. Ülevaated või arvamused võivad olla positiivsed või negatiivsed ning sama analüüsimine on tuntud kui „Sentiment Analysis”.
“Sentimentide analüüsi saab määratleda kui veebiväljendite süstemaatilist analüüsi. '
Sentimentide analüüsi kasutatakse laialdaselt R-is, mis on avatud lähtekoodiga tööriist tervikliku statistilise analüüsi jaoks. R täidab olulist meelteanalüüsi ülesannet ja esitab selle analüüsi visuaalselt. Põhjaliku selgituse saamiseks lugege meie postitust ja Põhjuseid on palju miks peaks turundaja minema R-le, kuna ta on üks inimesi, kellele R-st palju kasu on
millal seda kasutada. jaavas
Oma eelmises postituses käsitlesime sentimentide analüüsi tüübid ja stsenaariume, milles seda kasutatakse. Järgmine suur küsimus on see, kuidas organisatsioon saab analüüsida tegelikult meeleolude andmeid?
Meelelahutusandmete analüüsimiseks on 5 sammu ja siin on metoodika graafiline esitus.
erinevus javascripti ja jquery vahel
Sentimentide analüüsi meetodid
- Andmete kogumine
Tarbijad väljendavad oma meelsust tavaliselt avalikes foorumites, nagu ajaveebid, arutelulauad, toodete ülevaated, samuti oma privaatsetes logides - sotsiaalvõrgustiku saitidel nagu Facebook ja Twitter. Arvamusi ja tundeid väljendatakse erineval viisil, erineva sõnavara, kirjutamise konteksti, lühivormide ja slängi kasutamisega, muutes andmed tohutuks ja korrastamata. Sentimentide andmete käsitsi analüüsimine on praktiliselt võimatu. Seetõttu kasutatakse andmete töötlemiseks ja analüüsimiseks spetsiaalseid programmeerimiskeeli nagu ‘R’.
- Teksti ettevalmistamine
Teksti ettevalmistamine pole midagi muud kui ekstraktitud andmete filtreerimine enne analüüsi. See hõlmab mittetekstilise ja uurimisvaldkonnale ebaolulise sisu tuvastamist ja kõrvaldamist andmetest.
- Meeleolu tuvastamine
Selles etapis uuritakse retsensiooni ja arvamuse iga lause subjektiivsust. Subjektiivsete väljenditega laused jäävad alles ja objektiivseid väljendeid edastav lause jäetakse kõrvale. Sentimentide analüüsi tehakse erinevatel tasanditel, kasutades tavalisi arvutustehnikaid nagu Unigrams, lemmas, eitus ja nii edasi.
- Sentimentide klassifikatsioon
Sentimente võib üldjoontes jagada kahte rühma, nii positiivsetesse kui negatiivsetesse. Selles tundeanalüüsi metoodika etapis liigitatakse iga tuvastatud subjektiivne lause rühmadesse: positiivsed, negatiivsed, head, halvad, meeldivad, ei meeldi.
- Väljundi esitlus
Sentimentide analüüsi peamine mõte on struktureerimata teksti teisendamine sisukaks teabeks. Pärast analüüsi lõpetamist kuvatakse tekstitulemused graafikutel nagu sektordiagramm, tulpdiagramm ja joondiagrammid.
Tundemuste analüüsi läbiviimine on kõigi toote- ja teenusepakkujate jaoks oluline ülesanne. Niisiis, kasutage R-keelt ja alustage!
java valatud topelt int