感情分析 (意見マイニングまたは感情 AI とも呼ばれます) は、意見、感情、判断、感情などの主観的な情報をテキストまたは音声から識別して抽出することに重点を置いた自然言語処理 (NLP) の分野です。これは主に、顧客レビュー、ソーシャル メディアの投稿、オンライン コメントなどの大規模な非構造化データ セットから洞察を得るために使用されます。
感情分析アルゴリズムでは、多くの場合、教師あり学習手法が使用されます。この手法では、データセットを使用してアルゴリズムをトレーニングし、トレーニングが完了すると、テキストから感情を検出するために使用できます。モデルは通常、特徴抽出と感情分類の 2 つの部分で構成されます。
特徴抽出では、句読点、事前トレーニング済みモデルからの単語埋め込み、品詞タグ、テキスト内の単語の感情理解などの特徴を入力テキストから抽出します。これらの特徴は、テキストの感情を予測する教師あり学習モデルのトレーニングに使用されます。アルゴリズムのセンチメント分類部分は、テキストのセンチメント、つまり、テキストがポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルであるかどうかを決定します。
感情分析は、マーケティング、顧客サービス、世論分析の分野で多くの用途があります。これは、企業が顧客満足度調査、顧客レビュー、その他の顧客フィードバックに効果的に対応できるように、顧客フィードバックを迅速に分類するために使用されます。市場動向を分析し、顧客の好みを特定するためにも使用されます。
全体として、センチメント分析は、企業が大量の非構造化テキスト データから洞察を得る重要なツールです。感情分析アルゴリズムを使用することで、顧客の感情を特定し、顧客のフィードバックを確実に聞くことができます。
