Wir sind alle von Geräten umgeben, die im Internet laufen. Früher waren es nur die Computer, aber jetzt haben wir Web auf Handys und Tablets, die praktisch sind. In gewisser Weise hat die Technologie nicht nur dem Geschäft zugute gekommen und unser Leben erleichtert, sondern auch unser Online-Erlebnis bereichert. Es ist zu einer Plattform geworden, auf der Menschen viel Zeit verbringen, Wissen suchen, Ideen austauschen und sogar einkaufen!
Beispielsweise : Was tun wir zunächst, wenn wir online / offline einkaufen möchten? Wir durchsuchen verschiedene Websites und Foren, um zu sehen, ob Leute darüber sprechen. Wir sehen uns einige Online-Shops an, die verkaufen, wonach wir suchen. Wir lesen die Bewertungen und Kommentare durch, die viele Menschen über das Produkt und den Online-Shop geschrieben oder geäußert haben. Erst nach einer Reihe von Bewertungen entscheiden wir, ob wir den Kauf tätigen oder nicht.
Bedeutung der Stimmungsanalyse
Die meisten Kaufentscheidungen in der virtuellen Welt werden getroffen, nachdem einflussreiche Rezensenten und Kollegen zu dem Produkt / der Dienstleistung Stellung genommen haben. Dies ist der Grund, warum die Unternehmen nun gezwungen sind, zu sehen und zu analysieren, worüber im Internet gesprochen wird. Aus Sicht des Unternehmens werden die Bewertungen und Kommentare sehr wichtig. Daher kann es sich eine Organisation nicht leisten, die Kommentare und Bewertungen zu analysieren.
Aber wie heißen diese Kommentare oder die Bewertungen zusammen?
Diese Kommentare, Meinungen und Bewertungen werden als 'Stimmungsdaten' bezeichnet, und die Aufgabe, festzustellen, ob die Kommentare und Bewertungen positiv oder negativ sind, wird als 'Stimmungsdatenanalyse' oder 'Stimmungsanalyse' bezeichnet.
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Stimmungsanalyse & R.
Die Stimmungsanalyse ist eines der herausragenden Merkmale von R, das Marketingfachleuten und Organisationen wertvolle Einblicke bietet, um die Produktivität zu verbessern und ihre Marke / ihr Produkt zu optimieren.
R ist das umfassendste statistische Analysepaket, das für diesen Zweck verfügbar ist. Es integriert alle statistischen Standardtests, -modelle und -analysen und bietet eine vollständige Sprache für die Verwaltung und Bearbeitung von Daten. Die grafischen Fähigkeiten von R sind hervorragend und bieten eine vollständig programmierbare Grafiksprache, die die meisten anderen statistischen und grafischen Pakete übertrifft. Die Leistungsfähigkeit der Stimmungsanalyse und ihre grafischen Fähigkeiten machen sie zu einem wirklich leistungsstarken Werkzeug für ein Unternehmen.
Methoden zur Analyse von „Stimmungsdaten“
Es gibt verschiedene Methoden zur Analyse der Stimmungsdaten. Schauen wir uns hier jeden einzelnen an.
Stimmungsanalyse auf Dokumentebene
Meinungen sind normalerweise subjektive Ausdrücke, die die Gefühle, Einschätzungen oder Gefühle von Menschen gegenüber einer Entität oder einem Ereignis beschreiben. In vielen Blogs oder Foren können Personen ihre Meinung in Form von Bewertungen und Kommentaren äußern. Wenn Meinungen in Form von Bewertungen anstelle eines einfachen „Ja“ oder „Nein“ ausgedrückt werden, erfordert die Identifizierung der tatsächlichen Emotionen eine subjektive Analyse der in der Bewertung verwendeten Wörter
Bei der Stimmungsanalyse auf Dokumentebene konzentriert sich jedes Dokument auf eine einzelne Entität oder ein einzelnes Ereignis und enthält die Meinung eines einzelnen Meinungsinhabers. Die Meinungen hier können in zwei einfache Klassen eingeteilt werden: positiv oder negativ (wahrscheinlich neutral). Zum Beispiel: Eine Produktbewertung: „Ich habe vor einigen Tagen ein neues Telefon gekauft. Es ist ein schönes Telefon, obwohl es etwas groß ist. Der Touchscreen ist gut. Die Sprachqualität ist besser. Ich liebe das Telefon einfach “. In Anbetracht der in der Rezension verwendeten Wörter oder Sätze (nett, gut, besser, Liebe) wird die subjektive Meinung als positiv bezeichnet. Die objektiven Meinungen werden mit dem Stern- oder Umfragesystem gemessen, wobei 4 oder 5 Sterne positiv und 1 oder 2 Sterne negativ sind.
Satzniveau der Stimmungsanalyse
Um die im Dokument geäußerten unterschiedlichen Meinungen zu den Entitäten genauer zu betrachten, sollten wir zur Satzebene übergehen. Diese Ebene der Stimmungsanalyse - filtert diejenigen Sätze heraus, die keine Meinung enthalten, und - bestimmt, ob die Meinung über das Unternehmen positiv oder negativ ist.
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Aspektbasierte Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse auf Dokumentebene und auf Satzebene funktioniert gut, wenn sie sich auf eine einzelne Entität beziehen. In vielen Fällen sprechen die Leute jedoch über Entitäten, die viele Aspekte oder Attribute haben. Sie werden auch unterschiedliche Meinungen zu verschiedenen Aspekten haben. Dies kommt häufig in Produktüberprüfungs- und Diskussionsforen vor . Zum Beispiel: „Ich bin ein Liebhaber von Nokia-Handys. Ich mag das Aussehen des Telefons. Der Bildschirm ist groß und klar. Die Kamera ist fantastisch. Es gibt jedoch auch einige Nachteile, da die Akkulaufzeit nicht den Anforderungen entspricht und der Zugang zu WhatsApp schwierig ist. “ Durch die Kategorisierung der positiven und negativen Aspekte dieser Bewertung werden die wertvollen Informationen über das Produkt ausgeblendet. Daher konzentriert sich die aspektbasierte Stimmungsanalyse auf die Erkennung aller Stimmungsausdrücke in einem bestimmten Dokument und auf die Aspekte, auf die sich die Meinungen beziehen.
Vergleichende Stimmungsanalyse
In vielen Fällen äußern Benutzer ihre Meinung, indem sie sie mit einem ähnlichen Produkt oder einer ähnlichen Marke vergleichen. Daher ist das Ziel hier, Sätze zu identifizieren, die vergleichende Meinungen enthalten.
Beispielsweise :: 'Ich bin den Honda Civic gefahren, er fährt sich nicht besser als der Skoda Superb'
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Erwerb des Stimmungslexikons
Diese Methode zur Stimmungsanalyse verwendet eine Liste von Wörtern und Ausdrücken, mit denen die subjektiven Gefühle und Gefühle oder Meinungen von Personen ausgedrückt werden. Es werden nicht nur bestimmte Wörter verwendet, sondern auch Phrasen und Redewendungen. Bei den anderen Arten der Stimmungsanalyse haben wir gesehen, was positive und negative Wörter sind. Nehmen wir ein Beispiel: 'Auto X ist besser als Auto Y.' Dieser Satz drückt keine Meinung aus, dass eines der beiden Autos gut oder schlecht ist. Daher werden diese Arten von Sätzen / Dokumenten unter Verwendung von drei Ansätzen weiter analysiert: Manueller Ansatz, wörterbuchbasierter Ansatz und korpusbasierter Ansatz.
Manueller Ansatz : Dies ist nicht möglich, da es zeitaufwändig ist.
Wörterbuchbasierter Ansatz : Dieser Ansatz verwendet 'Word Net', um geeignete Wörter des Stimmungsworts zu finden, um die Analyse durchzuführen.
Korpusbasierter Ansatz : Hiermit wird ein domänenspezifisches Stimmungslexikon erstellt, um die Analyse durchzuführen.
Dies sind die verschiedenen Methoden, um die Stimmung der Verbraucher zu analysieren und zu wissen, wo das Unternehmen auf dem Markt steht!