什么是情绪分析？
随着社交网络和数字营销的出现，消费者对产品和品牌的评价受到越来越多的关注。在线用户反馈（例如产品评价、社交媒体评论和调查问卷等）包含了大量具有价值的数据。通过这些数据，可以了解消费者对产品的看法，以及他们对产品各方面的满意度，其中最重要的是，如何对他们的反馈做出回应。情绪分析可以让我们进一步了解这些方面，它是分析消费者情绪和意见的实用工具。
本文将重点探讨情绪分析的概念、主要工作原理及其对在线业务的重要性，以及机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）在其中起到的作用。
情绪分析的定义
情绪分析（也叫做观点挖掘）是一种自动化方法，用于识别、提取、量化并研究消费者对品牌、产品或服务的态度和评价。该方法主要基于NLP、计算语言学、机器学习等工具。
通过这种自动化方法，品牌可以了解公众意见，并开展详细的市场研究和评价操控。而所有这些措施又能帮助企业根据消费者需求调整相应的产品。
情绪分析的类型
情绪分析模型旨在确定消费者的情绪极性、情绪类型、意向表达（感兴趣还是不感兴趣、愿意购买还是不愿意购买）和迫切程度。最常用的一些情绪分析类型包括：
细粒度情感分析
如果您希望情绪分析尽可能精确，可以添加额外的极性分类，例如：
- 非常消极
- 消极
- 中性
- 积极
- 非常积极
这些类别与五星制评级相对应，非常积极相当于五星，非常消极相当于一星。
情绪识别
该类型旨在识别沮丧、愉快等情绪和感觉。许多情绪识别方法都是基于词库的，也就是使用了带有情绪的词汇系统。
方面级情感分析
品牌商在分析一段文字背后的情绪时，想要知道消费者以积极、消极或中性的情绪讨论其产品的哪些特性和方面。
例如，在以下评价中：“这款手机的摄像头比我预期的还要差”，这是一种针对该产品特定功能的负面评价。
为什么情绪分析很重要？
由于情绪分析采用自动化的方法，因此企业可以及时整理和分析社交媒体对话和评价背后的大量情绪。
总的来说，基本的情绪分析在以下几个方面促进了社交数据的收集和衡量：
- 收集大量数据
- 实时分析
- 统一的分析标准
情绪分析的工作原理是什么？
实现情绪分析和观点挖掘的情绪分析算法主要有三种：基于规则（基于词库）、自动（机器学习）和混合。
基于规则的方法
大多数情况下，基于规则的情绪分析算法依靠人工制定的规则来判断文本反映的情感极性、主观性和情感。这些规则基于不同的NLP情绪分析技术，此类技术最初是从计算语言学领域中发展而来，包括词性标注、分词、词干提取等技术。
在这种方法中，情绪分析采用了情绪分析数据集，例如：大量的形容词（不错、很棒、糟糕）和短语（优质的服务、很烂的电影），并由程序员人工为这些词语分配特定的分数。
基于NLP和ML的情绪分析
自动情绪分析方法以机器学习算法为基础，针对输入的数据进行训练。
机器学习在NLP和文本情绪分析中的主要作用在于，加强并自动执行低级文本分析功能（如词性标注、分词、情感识别等）。
学习过程的开始阶段是半自动化的。该算法根据所提供的数据，学习如何识别和分析情感。
情绪分析的挑战
虽然情绪分析模型越来越完善和准确，但要成为终极解决方案，还需要克服很多障碍。
语境
所有口语和书面语都是在特定环境下、在特定时间点、由特定的人对其他人表达的。换句话说，它们都是有语境的。问题在于，如果没有专门提及语境，机器是无法识别出语境的。
讽刺和反语
人们经常用积极的词语来表达讽刺和反语。在不了解语境的情况下，机器可能很难理解这些表达中的情感。
表情符号
根据Guibon等学者的论文，表情符号有三种类型：
- 西方的表情符号，包含一两个字符，例如： :0
- 较为复杂的东方表情符号，例如： (°レ°)
- Unicode表情符号字符。
分析表情符号和字符与分析单词和其他语音成分一样关键。
西方和东方的表情符号。情绪分析的应用
情绪分析可应用于许多领域，包括品牌操控、市场研究、社交媒体操控等。接下来Oxylabs带您看几个常见的应用场景。
品牌看管
通过分析博客、论坛、新闻报道和其他信息来源中的情绪，有助于了解消费者对您品牌的看法和感受。获得关于消费者满意度的可衡量统计数据，有助于了解您品牌形象的发展趋势，以及它与竞争对手品牌形象之间有何关联。
市场研究
无论您是研究竞争对手还是探索新市场，情绪分析在任何市场研究中都是有利的。例如，您可以研究竞争对手新产品的网上评论，找出它们的优缺点，从中吸取经验教训。
消费者服务
消费者希望与品牌商进行及时的、无压力的互动。公司提供产品和服务的方式与产品和服务本身同样重要。
在消费者服务方面，您可以使用消费者情绪分析，根据消费者的迫切程度和事务主题来安排消费者询单的处理次序，并将其引导到相应的部门。这样一来，既能够与消费者更加高效的沟通，又确保了最注重时效性的事项立即得到解决。
总结
随着消费者每天在网上发布的评论和意见越来越多，处理这些数据并及时得出结论的重要性也越发凸显。
