لقد فتح الإنترنت الأبواب أمام الأشخاص الذين يعبرون بحرية عن آرائهم ووجهات نظرهم واقتراحاتهم حول أي شيء في العالم وسائل التواصل الاجتماعيوالمواقع والمدونات. بالإضافة إلى التعبير عن آرائهم ، يؤثر الأشخاص (العملاء) أيضًا على قرارات الشراء الخاصة بالآخرين. تعتبر المشاعر ، سواء كانت سلبية أو إيجابية ، أمرًا بالغ الأهمية لأي شركة أو علامة تجارية معنية بمبيعات منتجاتها أو خدماتها.
مساعدة الشركات على التنقيب عن التعليقات للاستخدام التجاري هو معالجة اللغات الطبيعية. واحد من كل أربعة أعمال لديها خطط لتنفيذ تقنية البرمجة اللغوية العصبية خلال العام المقبل لتعزيز قرارات أعمالهم. باستخدام تحليل المشاعر ، تساعد البرمجة اللغوية العصبية الشركات على استخلاص رؤى قابلة للتفسير من البيانات الأولية وغير المنظمة.
رأي التعدين أو تحليل المشاعر هي إحدى تقنيات البرمجة اللغوية العصبية المستخدمة لتحديد المشاعر الدقيقة - إيجابي أو سلبي أو محايد - مرتبطة بالتعليقات وردود الفعل. بمساعدة البرمجة اللغوية العصبية ، يتم تحليل الكلمات الرئيسية في التعليقات لتحديد الكلمات الإيجابية أو السلبية الموجودة في الكلمة الأساسية.
يتم تسجيل المشاعر على نظام القياس الذي يقوم بتعيين درجات المشاعر للعواطف في جزء من النص (تحديد النص على أنه إيجابي أو سلبي).
ما هو تحليل المشاعر متعدد اللغات؟
وكما يوحي اسمها، تحليل المشاعر متعدد اللغات هي تقنية أداء درجات المشاعر لأكثر من لغة واحدة. ومع ذلك ، فالأمر ليس بهذه البساطة. تؤثر ثقافتنا ولغتنا وخبراتنا بشكل كبير على سلوكنا الشرائي وعواطفنا. بدون فهم جيد للغة المستخدم وسياقه وثقافته ، من المستحيل فهم نوايا المستخدم وعواطفه وتفسيراته بدقة.
بينما الأتمتة هي الحل للعديد من مشاكلنا المعاصرة ، الترجمة الآلية لن يكون البرنامج قادرًا على التقاط الفروق الدقيقة في اللغة والعامية والدقة والمراجع الثقافية في التعليقات و تعليقات على هذا المنتج إنها تترجم. قد تمنحك أداة ML ترجمة ، لكنها قد لا تكون مفيدة. هذا هو السبب الذي يجعل تحليل المشاعر متعدد اللغات مطلوبًا.
لماذا نحتاج إلى تحليل المشاعر متعدد اللغات؟
تستخدم معظم الشركات اللغة الإنجليزية كوسيلة تواصل خاصة بها ، ولكنها لا يستخدمها معظم المستهلكين في جميع أنحاء العالم.
وفقًا لـ Ethnologue ، يتحدث حوالي 13 ٪ من سكان العالم اللغة الإنجليزية. بالإضافة إلى ذلك ، يذكر المجلس الثقافي البريطاني أن حوالي 25٪ من سكان العالم لديهم فهم جيد للغة الإنجليزية. إذا تم تصديق هذه الأرقام ، يتفاعل جزء كبير من المستهلكين مع بعضهم البعض ومع الشركة بلغة أخرى غير الإنجليزية.
إذا كان الهدف الرئيسي للشركات هو الحفاظ على قاعدة عملائها سليمة وجذب عملاء جدد ، فعليها أن تفهم بشكل وثيق آراء عملائها المعبر عنها في اللغة الأم. تعد مراجعة كل تعليق يدويًا أو ترجمته إلى اللغة الإنجليزية عملية مرهقة ولن تسفر عن نتائج فعالة.
الحل المستدام هو تطوير لغات متعددة أنظمة تحليل المشاعر يكتشف ويحلل آراء العملاء وعواطفهم واقتراحاتهم في وسائل التواصل الاجتماعي والمنتديات والاستطلاعات والمزيد.
خطوات لإجراء تحليل المشاعر متعدد اللغات
تحليل المشاعر ، بغض النظر عما إذا كان بلغة واحدة أو لغات متعددة، هي عملية تتطلب تطبيق نماذج التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية وتقنيات تحليل البيانات لاستخراجها سجل المشاعر متعدد اللغات من البيانات.
الخطوات المتبعة في تحليل المشاعر متعدد اللغات هي
الخطوة الأولى: جمع البيانات
جمع البيانات هو الخطوة الأولى في تطبيق تحليل المشاعر. لخلق متعدد اللغات نموذج تحليل المشاعر، من المهم الحصول على البيانات بعدة لغات. سيعتمد كل شيء على جودة البيانات التي تم جمعها وتعليقها وتسميتها. يمكنك استخلاص البيانات من واجهات برمجة التطبيقات والمستودعات مفتوحة المصدر والناشرين.
الخطوة 2: المعالجة المسبقة
يجب تنظيف بيانات الويب التي تم جمعها والحصول على المعلومات منها. يجب إزالة أجزاء النص التي لا تنقل أي معنى معين ، مثل "the" وأكثر. علاوة على ذلك ، يجب تجميع النص في مجموعات كلمات لتصنيفها لنقل معنى إيجابي أو سلبي.
لتحسين جودة التصنيف ، يجب تنظيف المحتوى من الضوضاء ، مثل علامات HTML والإعلانات والبرامج النصية. تختلف اللغة والمعجم والقواعد التي يستخدمها الأشخاص اعتمادًا على الشبكة الاجتماعية. من المهم تطبيع هذا المحتوى وإعداده للمعالجة المسبقة.
خطوة أخرى مهمة في المعالجة المسبقة هي استخدام معالجة اللغة الطبيعية لتقسيم الجمل ، وإزالة كلمات التوقف ، ووضع علامات على أجزاء من الكلام ، وتحويل الكلمات إلى شكل جذر ، وترميز الكلمات إلى رموز ونص.
الخطوة 3: اختيار النموذج
النموذج القائم على القواعد: إن أبسط طريقة للتحليل الدلالي متعدد اللغات تعتمد على القواعد. تقوم الخوارزمية القائمة على القواعد بإجراء التحليل بناءً على مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا والمبرمجة من قبل الخبراء.
يمكن أن تحدد القاعدة كلمات أو عبارات إيجابية أو سلبية. إذا أجريت مراجعة لمنتج أو خدمة ، على سبيل المثال ، فقد تحتوي على كلمات إيجابية أو سلبية مثل "عظيم" و "بطيء" و "انتظر" و "مفيد". تسهل هذه الطريقة تصنيف الكلمات ، لكنها قد تؤدي إلى سوء تصنيف الكلمات المعقدة أو الأقل تكرارًا.
النموذج التلقائي: يقوم النموذج الأوتوماتيكي بإجراء تحليل للمشاعر بلغات متعددة دون إشراك الوسطاء البشريين. على الرغم من أن نموذج التعلم الآلي قد تم إنشاؤه باستخدام الجهد البشري ، إلا أنه يمكن أن يعمل تلقائيًا لتقديم نتائج دقيقة بمجرد تطويره.
يتم تحليل بيانات الاختبار ، ويتم تصنيف كل تعليق يدويًا على أنه إيجابي أو سلبي. سيتعلم نموذج ML بعد ذلك من بيانات الاختبار من خلال مقارنة النص الجديد بالتعليقات الحالية وتصنيفها.
الخطوة الرابعة: التحليل والتقييم
يمكن تحسين النماذج المستندة إلى القواعد والتعلم الآلي وتعزيزها بمرور الوقت والخبرة. يمكن تحديث معجم الكلمات الأقل استخدامًا أو الدرجات الحية للمشاعر متعددة اللغات لتصنيف أسرع وأكثر دقة.
تحدي الترجمة
أليست الترجمة كافية؟ في الواقع لا!
تتضمن الترجمة نقل نص أو مجموعات نصية من لغة وإيجاد معادل لها في لغة أخرى. ومع ذلك ، فإن الترجمة ليست بسيطة ولا فعالة.
ذلك لأن البشر يستخدمون اللغة ليس فقط للتعبير عن احتياجاتهم ولكن أيضًا للتعبير عن مشاعرهم. علاوة على ذلك ، هناك اختلافات صارخة بين اللغات المختلفة ، مثل الإنجليزية والهندية والماندرين والتايلاندية. أضف إلى هذا المزيج الأدبي استخدام العواطف والعامية والتعابير والسخرية والرموز التعبيرية. لا يمكن الحصول على ترجمة دقيقة للنص.
بعض التحديات الرئيسية الترجمة الآلية .
- الذاتية
- السياق
- العامية والتعابير الاصطلاحية
- سخرية
- مقارنات
- حياد
- الرموز التعبيرية والاستخدام الحديث للكلمات.
بدون الفهم الدقيق للمعنى المقصود للمراجعات والتعليقات والتواصل فيما يتعلق بمنتجاتها وأسعارها وخدماتها وميزاتها وجودتها ، لن تتمكن الشركات من فهم احتياجات العملاء وآرائهم.
يعد تحليل المشاعر متعدد اللغات عملية صعبة. كل لغة لها معجمها الفريد ، وبناء الجملة ، والصرف ، وعلم الأصوات. أضف إلى ذلك الثقافة والعامية أعرب عن المشاعر، والسخرية ، والنغمة ، ولديك لغز صعب يحتاج إلى حل ML فعال مدعوم بالذكاء الاصطناعي.
هناك حاجة إلى مجموعة بيانات شاملة متعددة اللغات لتطوير قوي متعدد اللغات أدوات تحليل المشاعر يمكنها معالجة المراجعات وتقديم رؤى قوية للشركات. Shaip هي الشركة الرائدة في السوق في توفير مجموعات بيانات مخصصة للصناعة ، وموسومة ، ومشروحة بعدة لغات تساعد في تطوير فعال ودقيق حلول تحليل المشاعر متعددة اللغات.
