沃卡惠人是众生；我们在90%的时间里都会体验情绪、感觉和感受。情绪分析对于研究人员、企业和组织了解客户反馈和确定改进领域变得越来越重要。它有多种应用，但也面临一些挑战。
情绪是指由情绪驱动的想法、观点和态度——持有或表达。例如，如今大多数人只是通过社交媒体在推文等内容中表达他们的观点。因此，文本挖掘研究人员致力于社交媒体情绪分析，以了解公众舆论、预测趋势并改善客户体验。
让我们在下面详细讨论情绪分析。
什么是情绪分析？
自然语言处理(NLP) 技术分析文本数据（例如客户评论）以了解文本背后的情绪并将其分类为正面、负面或中性，称为情绪分析。
在线共享的文本数据量巨大。每天有超过5 亿条带有情感和观点的推文被分享。通过培养分析这种大容量、高多样性和高速数据的能力，组织可以做出数据驱动的决策。
情绪分析主要有以下三种类型：
1. 多模态情感分析
这是一种情感分析，我们考虑多种数据模式，如视频、音频和文本，来分析内容中表达的情感。考虑到面部表情等视觉和听觉线索，语调给出了广泛的情绪。
2. 基于方面的情感分析
基于方面的分析涉及NLP方法来分析和提取与产品和服务的特定方面或特征相关的情绪和意见。例如，在餐厅评论中，研究人员可以提取与食物、服务、氛围等相关的情感。
3.多语言情感分析
每种语言都有不同的语法、句法和词汇。每种语言表达的情绪都不同。在多语言情感分析中，每种语言都经过专门训练以提取被分析文本的情感。
您可以使用哪些工具进行情绪分析？
在情感分析中，我们收集数据（客户评论、社交媒体帖子、评论等），对其进行预处理（删除不需要的文本、标记化、POS 标记、词干提取/词形还原）、提取特征（将单词转换为数字以进行建模）、并将文本分类为正面、负面或中性。
各种Python 库和商用工具简化了情绪分析过程，如下所示：
1. Python 库
NLTK（自然语言工具包）是广泛用于情感分析的文本处理库。Vader（Valence Aware Dictionary 和 sEntiment Reasoner）和 TextBlob 等各种其他库都构建在 NLTK 之上。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的语言表示模型，已在许多 NLP 任务上显示出最先进的结果。
2. 市售工具
开发人员和企业可以为他们的应用程序使用许多商业可用的工具。这些工具是可定制的，因此可以根据特定需求定制预处理和建模技术。流行的工具是：
IBM 沃森自然语言理解
IBM Watson NLU 是一种基于云的服务，可协助文本分析，例如情绪分析。它支持多种语言，并使用深度学习来识别情绪。
谷歌云自然语言 API
Google的自然语言API可以执行各种NLP任务。API使用机器学习和预训练模型来提供情绪和量级分数。
情感分析的应用
1.客户体验管理（CEM）
从反馈和评论中提取和分析客户的情绪以改进产品和服务称为客户体验管理。简而言之，CEM——使用情绪分析——可以提高客户满意度，从而增加收入。当客户满意时，72%的客户会与他人分享他们的体验。
2. 社交媒体分析
世界上大约65%的人口使用社交媒体。今天，我们可以找到人们对任何重大事件的看法和看法。研究人员可以通过收集有关特定事件的数据来评估公众舆论。
例如，一项研究比较了西方国家和东方国家人们对 ISIS 的看法。研究得出结论，人们将 ISIS 视为一种威胁，无论他们来自哪里。
3.政治分析
通过分析社交媒体上的公众情绪，政治运动可以了解他们的优势和劣势，并对公众最关心的问题做出回应。此外，研究人员可以通过分析对政党和候选人的情绪来预测选举结果。
推特与投票数据的相关性高达94%，这意味着它在预测选举方面高度一致。
情感分析的挑战
1.歧义
歧义是指单词或表达根据周围上下文具有多重含义的情况。例如，根据上下文，单词 sick 可以具有正面含义（“那场音乐会病了”）或负面含义（“我病了”）。
2. 讽刺
检测文本中的讽刺可能具有挑战性，因为受到刺激的人可以使用积极的词语来表达消极情绪，反之亦然。例如，根据上下文，文本“太好了，另一次会议”可能是讽刺评论。
3.数据质量
寻找没有数据隐私和安全问题的高质量特定领域数据可能具有挑战性。从社交媒体网站抓取数据始终是一个灰色地带。Meta对两家公司 BrandTotal 和 Unimania 提起诉讼，指控它们违反 Facebook 的条款和政策为 Facebook 进行抓取扩展。
4.表情符号
表情符号越来越多地被用来在社交媒体应用程序的对话中表达情感。但是表情符号的解释是主观的并且依赖于上下文。大多数从业者从文本中删除表情符号，这在某些情况下可能不是最佳选择。因此，很难从整体上分析文本的情感。
2023 年及以后的情绪分析状况！
像 BERT 和 GPT 这样的大型语言模型已经在许多 NLP 任务上取得了最先进的结果。研究人员正在使用表情符号嵌入和多头自注意力架构分别解决文本中表情符号和讽刺的挑战。随着时间的推移，此类技术将实现更好的准确性、可扩展性和速度。
