O que é Exame de Avaliação?

O exame de estimativa é o procedimento robotizado de quebrar informações de conteúdo e ordenar suposições como negativas, positivas ou não partidárias. Na maioria das vezes, além de distinguir a avaliação, estes enquadramentos extraem qualidades da articulação, por exemplo

Extremidade: se o orador expressar uma avaliação positiva ou negativa,

Assunto: o que está sendo discutido,

Sentimento portador: o indivíduo, ou substância que comunica o sentimento.

Neste momento, a investigação de suposições é um tema de extraordinário prémio e melhoria, uma vez que tem inúmeras aplicações úteis. As organizações utilizam o exame de noção para naturalmente investigar reações gerais, auditorias de itens, observações de vida online, e assim obter conhecimentos significativos sobre suas marcas, itens, e administrações.

Por exemplo, um dos nossos clientes utilizou a noção de investigação para consequentemente decompor mais de 4.000 pesquisas e ver melhor como seus clientes viam seu item. Descobriram que os clientes estavam muito animados com a avaliação, mas estavam muito preocupados com o apoio de seus clientes:

Grau de Exame de Sentimento

O exame de opinião pode ser aplicado em vários graus de extensão:

A investigação de avaliação de nível de arquivo obtém a suposição de um registro ou passagem total.

O exame de opinião de nível de sentença adquire a suposição de uma sentença solitária.

O exame de opinião em nível de sub-sentença adquire a suposição de subarticulações dentro de uma frase.

Tipos de Investigação de Avaliação

Há inúmeros tipos e tipos de exames de opinião e os dispositivos de SA estendem-se de estruturas que enfatizam uma extremidade (positiva, negativa, imparcial) a estruturas que reconhecem sentimentos e sentimentos (furiosos, alegres, trágicos, etc.) ou que distinguem expectativas (por exemplo, intrigado versus não intrigado). Na área de acompanhamento, vamos espalhar os mais significativos.

Exame de Conclusão de Grão Fino

Em parte do tempo você pode estar adicionalmente interessado em ser cada vez mais exato sobre o grau da extremidade do sentimento, então ao invés de simplesmente discutir avaliações positivas, imparciais ou negativas você poderia pensar sobre as aulas de acompanhamento:

Muito positivo

Positivo

Imparcial

Negativo

Muito negativo

Isto é geralmente aludido como uma investigação de suposições finas. Isto poderia ser, por exemplo, mapeado para uma classificação de 5 estrelas em uma auditoria, por exemplo: Extremamente Positivo = 5 estrelas e Negativo = 1 estrela.

Algumas estruturas também dão vários tipos de extremos, distinguindo se a noção positiva ou negativa está relacionada a um sentimento específico, por exemplo, ultraje, problema ou estresse (por exemplo, sentimentos negativos) ou satisfação, amor ou excitação (por exemplo, sentimentos positivos).

Sentindo a descoberta

Sentir a descoberta visa identificar sentimentos como, êxtase, decepção, ultraje, miséria, e outros. Numerosos quadros de reconhecimento de sentimentos recorrem a vocabulários (por exemplo, arranjos de palavras e os sentimentos que elas transmitem) ou cálculos complexos de IA.

Um dos inconvenientes de recorrer aos vocabulários é que a maneira como os indivíduos expressam seus sentimentos flutua muito, fazendo assim as coisas léxicas que usam. Algumas palavras que comumente expressariam ultraje como cocô ou assassinato (por exemplo, no seu item é um pouco de porcaria ou o seu atendimento ao cliente está me matando) também podem expressar alegria (por exemplo, em escritos como This is the crap or You are slaughtering it).

Exame de Estimativa de Ângulo

Normalmente, ao dissecar a suposição em assuntos, por exemplo, itens, você pode estar interessado não só em saber se os indivíduos estão conversando com uma extremidade construtiva, imparcial ou adversa sobre o item, mas também em que perspectivas ou destaques específicos os indivíduos falam sobre o item. É disso que se trata o exame de estimativa baseado em ângulos. Em nosso modelo passado:

“A vida útil da bateria desta câmera é excessivamente curta”.

A frase está comunicando um sentimento negativo sobre a câmera, porém mais preciso, sobre a vida útil da bateria, que é um componente específico da câmera.

Investigação de propósito

A investigação de propósito essencialmente reconhece o que os indivíduos precisam fazer com um livro, ao invés do que os indivíduos declaram com esse conteúdo. Dê uma olhada nos modelos que acompanham o livro:

“O atendimento ao seu cliente é um fiasco. Eu estou em espera há 20 minutos”.

“Talvez eu queira perceber como suplantar o cartucho”.

“Você seria capaz de me ajudar com o arredondamento desta estrutura?”

Uma pessoa não tem problemas para distinguir a objeção na mensagem principal, a consulta no conteúdo subseqüente e a solicitação na terceira mensagem. Seja como for, as máquinas podem ter alguns problemas para distingui-los. Aqui e ali, a atividade proposta pode ser deduzida do conteúdo, porém, em alguns casos, induzi-la requer algumas informações lógicas.

Exame de sensibilidade multilíngue

Um exame de sentimento multilíngue pode ser uma tarefa problemática. Geralmente, uma grande quantidade de pré-processamento é necessária e esse pré-processamento utiliza vários ativos. Uma grande parte desses ativos está acessível na web (por exemplo, a noção de vocabulários), mas muitos outros devem ser feitos (por exemplo, cálculos interpretados corpora ou commotion discovery). A utilização dos ativos acessíveis requer uma tonelada de encontro de codificação e pode levar muito tempo para ser realizada.

Por que a investigação de conclusão é significativa?

Avaliou-se que 80% das informações do mundo não estão estruturadas e não estão ordenadas de forma pré-caracterizada. A grande maioria delas tem origem em informações de conteúdo, semelhantes a mensagens, bilhetes de bolster, palestras, vida baseada na web, estudos, artigos e registros. Estes escritos são geralmente problemáticos, tediosos e caros para serem decompostos, compreendidos e ordenados.

Estruturas de investigação inclinadas permitem às organizações compreender este oceano de conteúdo não-estruturado através da informatização de formulários de negócios, obtendo-se conhecimentos significativos e poupando longos trechos de preparação manual de informações, ao final do dia, tornando os grupos cada vez mais eficazes.

Uma parte dos aspectos positivos da investigação dos sentimentos incorpora o acompanhamento:

Versatilidade:

Você seria capaz de imaginar lidar fisicamente com um grande número de tweets, discussões de assistência ao cliente ou pesquisas de clientes? Há simplesmente um excesso de informação para processar fisicamente. Sentir a investigação permite processar a informação em escala de forma produtiva e prática.

Exame constante:

Podemos utilizar o exame de sentimento para reconhecer dados básicos que permitem o cuidado situacional durante situações explícitas continuamente. Existe uma emergência de RP na rede online que vai explodir? Um cliente furioso que vai bater? Uma estrutura de investigação de estimativa pode ajudá-lo a reconhecer rapidamente este tipo de circunstâncias e fazer um movimento.

Critérios confiáveis:

As pessoas não observam critérios claros para avaliar a suposição de um pouco de conteúdo. É avaliado que vários indivíduos possivelmente concordam em cerca de 60-65% das ocasiões em que se faz um julgamento sobre a conclusão de um pouco de conteúdo específico. É um empreendimento abstrato que é vigorosamente afetado por encontros próximos a casa, contemplações e convicções. Ao utilizar uma estrutura unificada de investigação de pendor, as organizações podem aplicar critérios similares à totalidade de suas informações. Isso diminui os erros e melhora a consistência da informação.

Veja a área de Casos de Utilização e Aplicações para ver instâncias de organizações e associações que estão utilizando o exame de opinião para um arranjo variado de coisas.

Cálculos de Investigação de Opinião

Existem inúmeras técnicas e cálculos para executar os quadros de exame de opinião, que podem ser delegados:

Decidir estruturas baseadas em slant examen que realizam exames de inclinação dependentes de muitas diretrizes feitas fisicamente.

Estruturas programadas que dependem de métodos de IA para ganhar com as informações.

Quadros de meia-raça que consolidam tanto as abordagens baseadas em regras quanto as programadas.

Metodologias baseadas em regras

Tipicamente, metodologias baseadas em regras caracterizam muitas regras em algum tipo de linguagem de script que reconhece a subjetividade, a extremidade, ou o sujeito de um sentimento.

Os princípios podem utilizar um sortimento de fontes de informação, por exemplo, as que o acompanham:

Grandes métodos de PNL, como o stemming, tokenization, rotulagem de forma gramatical, e parsing.

Diferentes ativos, por exemplo, vocabulários (por exemplo, arranjos de palavras e articulações).

Um caso essencial de um uso baseado em padrões seria o de acompanhamento:

Caracterizar dois arranjos de palavras energizadas (por exemplo, palavras negativas, por exemplo, horríveis, extremamente terríveis, aterradoras, etc. e palavras positivas, por exemplo, grandes, melhores, excelentes, etc.).

Dado um conteúdo:

Avalie o número de palavras positivas que aparecem no conteúdo.

Confira o número de palavras negativas que aparecem no conteúdo.

Na hipótese remota de que a quantidade de aparições de palavras positivas é mais proeminente do que o número de aparições de palavras negativas retorna uma suposição positiva, então novamente, retorna um sentimento negativo. Algo mais, retorna imparcial.

Este quadro é muito ingênuo, pois não considera como as palavras são consolidadas em um agrupamento. Uma preparação mais desenvolvida pode ser feita, no entanto, essas estruturas ficam muito alucinantes rapidamente. Eles podem ser difíceis de manter, pois novas regras podem incluir suporte a novas articulações e jargões. Além disso, a inclusão de novas regras pode ter resultados indesejados por causa da associação com regras passadas. Subseqüentemente, essas estruturas requerem um interesse significativo em ajustar fisicamente e manter os princípios.

Abordagens Programadas

Estratégias programadas, apesar das estruturas baseadas em regras, não dependem de padrões feitos fisicamente, mas sim de métodos de IA. A tarefa de investigação da avaliação é tipicamente demonstrada como uma questão de caracterização onde um classificador é reforçado com um livro e retorna a classificação comparativa, por exemplo, positiva, negativa ou imparcial (caso o exame de extremos esteja sendo realizado).

Esse classificador de IA pode, via de regra, ser atualizado com os avanços e peças que o acompanham: