Phân tích tình cảm (còn được gọi là khai thác ý kiến hoặc AI cảm xúc) là một lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tập trung vào việc xác định và trích xuất thông tin chủ quan từ văn bản hoặc âm thanh, chẳng hạn như ý kiến, cảm xúc, phán đoán và cảm xúc. Nó chủ yếu được sử dụng để hiểu rõ hơn về các tập hợp lớn dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như đánh giá của khách hàng, bài đăng trên mạng xã hội và nhận xét trực tuyến.
Các thuật toán phân tích cảm xúc thường sử dụng các kỹ thuật học có giám sát, trong đó một tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện thuật toán và sau khi được huấn luyện, nó có thể được sử dụng để phát hiện cảm tính từ văn bản. Mô hình thường bao gồm hai phần: trích xuất đặc điểm và phân loại tình cảm.
Trích xuất tính năng trích xuất các tính năng từ văn bản đầu vào, chẳng hạn như dấu câu, nhúng từ từ mô hình được đào tạo trước, thẻ từ loại và cách hiểu cảm xúc của các từ trong văn bản. Sau đó, những tính năng này được sử dụng để huấn luyện một mô hình học tập có giám sát, dự đoán cảm xúc của văn bản. Phần phân loại cảm xúc của thuật toán xác định cảm xúc của văn bản, tức là nó là tích cực, tiêu cực hay trung tính.
Phân tích tình cảm có nhiều ứng dụng trong lĩnh vực tiếp thị, dịch vụ khách hàng và phân tích dư luận. Nó được sử dụng để nhanh chóng phân loại phản hồi của khách hàng để các công ty có thể phản hồi hiệu quả với các cuộc khảo sát về mức độ hài lòng của khách hàng, đánh giá của khách hàng và các phản hồi khác của khách hàng. Nó cũng được sử dụng để phân tích xu hướng thị trường và xác định sở thích của khách hàng.
Nhìn chung, phân tích cảm tính là một công cụ quan trọng để các công ty hiểu rõ hơn về lượng lớn dữ liệu văn bản phi cấu trúc. Bằng cách sử dụng thuật toán phân tích tình cảm, họ có thể xác định tình cảm của khách hàng và đảm bảo rằng phản hồi của khách hàng được lắng nghe.
