Internet đã mở ra cánh cửa để mọi người tự do bày tỏ ý kiến, quan điểm và đề xuất của họ về bất cứ điều gì trên thế giới truyền thông xã hội, trang web và blog. Ngoài việc nói lên ý kiến của mình, mọi người (khách hàng) cũng đang ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của những người khác. Tâm lý, dù tiêu cực hay tích cực, đều rất quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp hoặc thương hiệu nào quan tâm đến việc bán các sản phẩm hoặc dịch vụ của mình.
Giúp các doanh nghiệp khai thác các nhận xét để sử dụng cho doanh nghiệp là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Cứ bốn doanh nghiệp thì có một có kế hoạch triển khai công nghệ NLP trong năm tới để hỗ trợ các quyết định kinh doanh của họ. Sử dụng phân tích cảm tính, NLP giúp các doanh nghiệp có được những hiểu biết sâu sắc có thể diễn giải được từ dữ liệu thô và phi cấu trúc.
Khai thác ý kiến hoặc Phân tích tâm lý là một kỹ thuật NLP được sử dụng để xác định chính xác cảm xúc - tích cực, tiêu cực hoặc trung tính - kết hợp với nhận xét và phản hồi. Với sự trợ giúp của NLP, các từ khóa trong các bình luận được phân tích để xác định các từ tích cực hoặc tiêu cực có trong từ khóa.
Cảm xúc được cho điểm trên một hệ thống chia tỷ lệ để chỉ định điểm tình cảm cho các cảm xúc trong một đoạn văn bản (xác định văn bản là tích cực hay tiêu cực).
Phân tích cảm xúc đa ngôn ngữ là gì?
Như tên cho thấy, phân tích tình cảm đa ngôn ngữ là kỹ thuật biểu diễn điểm tình cảm cho nhiều ngôn ngữ. Tuy nhiên, nó không đơn giản như vậy. Văn hóa, ngôn ngữ và trải nghiệm của chúng ta ảnh hưởng rất nhiều đến hành vi và cảm xúc mua hàng của chúng ta. Nếu không hiểu rõ về ngôn ngữ, ngữ cảnh và văn hóa của người dùng, thì không thể hiểu chính xác ý định, cảm xúc và cách diễn giải của người dùng.
Mặc dù tự động hóa là câu trả lời cho nhiều rắc rối thời hiện đại của chúng ta, dịch máy phần mềm sẽ không thể chọn các sắc thái của ngôn ngữ, từ ngữ thông tục, sự tinh tế và các tham chiếu văn hóa trong các nhận xét và đánh giá sản phẩm nó đang dịch. Công cụ ML có thể cung cấp cho bạn một bản dịch, nhưng nó có thể không hữu ích. Đó là lý do tại sao cần phải phân tích tình cảm đa ngôn ngữ.
Tại sao cần phải phân tích cảm xúc đa ngôn ngữ?
Hầu hết các doanh nghiệp sử dụng tiếng Anh làm phương tiện giao tiếp, nhưng nó không được hầu hết người tiêu dùng trên toàn thế giới sử dụng.
Theo Ethnologue, khoảng 13% dân số thế giới nói tiếng Anh. Ngoài ra, Hội đồng Anh tuyên bố rằng khoảng 25% dân số thế giới có hiểu biết khá về tiếng Anh. Nếu những con số này đáng tin cậy, thì một phần lớn người tiêu dùng tương tác với nhau và với doanh nghiệp bằng ngôn ngữ không phải tiếng Anh.
Nếu mục tiêu chính của các doanh nghiệp là giữ nguyên cơ sở khách hàng của họ và thu hút khách hàng mới, thì doanh nghiệp phải hiểu sâu sắc ý kiến của khách hàng được thể hiện trong tiếng mẹ đẻ. Xem xét thủ công từng nhận xét hoặc dịch chúng sang tiếng Anh là một quá trình rườm rà và sẽ không mang lại kết quả hiệu quả.
Một giải pháp bền vững là phát triển đa ngôn ngữ hệ thống phân tích tình cảm phát hiện và phân tích ý kiến, cảm xúc và đề xuất của khách hàng trên phương tiện truyền thông xã hội, diễn đàn, khảo sát, v.v.
Các bước để thực hiện Phân tích cảm xúc đa ngôn ngữ
Phân tích cảm xúc, bất kể bằng một ngôn ngữ hay đa ngôn ngữ, là một quá trình yêu cầu áp dụng các mô hình học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và kỹ thuật phân tích dữ liệu để trích xuất chấm điểm tình cảm đa ngôn ngữ từ dữ liệu.
Các bước liên quan đến phân tích tình cảm đa ngôn ngữ là
Bước 1: Thu thập dữ liệu
Thu thập dữ liệu là bước đầu tiên trong việc áp dụng phân tích tình cảm. Để tạo đa ngôn ngữ mô hình phân tích tình cảm, điều quan trọng là phải thu được dữ liệu bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Mọi thứ sẽ phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu được thu thập, chú thích và gắn nhãn. Bạn có thể lấy dữ liệu từ các API, kho mã nguồn mở và nhà xuất bản.
Bước 2: Tiền xử lý
Dữ liệu web được thu thập phải được làm sạch và thu thập thông tin từ đó. Các phần của văn bản không truyền đạt ý nghĩa cụ thể, chẳng hạn như '' là '' và hơn thế nữa, nên bị loại bỏ. Hơn nữa, văn bản nên được nhóm thành các nhóm từ để phân loại để truyền đạt ý nghĩa tích cực hoặc tiêu cực.
Để cải thiện chất lượng phân loại, nội dung phải được loại bỏ tạp âm, chẳng hạn như thẻ HTML, quảng cáo và tập lệnh. Ngôn ngữ, từ vựng và ngữ pháp được mọi người sử dụng khác nhau tùy thuộc vào mạng xã hội. Điều quan trọng là phải chuẩn hóa nội dung đó và chuẩn bị cho quá trình xử lý trước.
Một bước quan trọng khác trong quá trình tiền xử lý là sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tách câu, loại bỏ các từ dừng, gắn thẻ các phần của bài phát biểu, chuyển từ thành dạng gốc của chúng và mã hóa các từ thành ký hiệu và văn bản.
Bước 3: Lựa chọn mô hình
Mô hình dựa trên quy tắc: Phương pháp đơn giản nhất để phân tích ngữ nghĩa đa ngôn ngữ là dựa trên quy tắc. Thuật toán dựa trên quy tắc thực hiện phân tích dựa trên một tập hợp các quy tắc định trước do các chuyên gia lập trình.
Quy tắc có thể chỉ định các từ hoặc cụm từ tích cực hoặc tiêu cực. Ví dụ: nếu bạn thực hiện một bài đánh giá sản phẩm hoặc dịch vụ, nó có thể chứa các từ tích cực hoặc tiêu cực như "tuyệt vời", "chậm", "chờ đợi" và "hữu ích". Phương pháp này giúp bạn dễ dàng phân loại các từ, nhưng nó có thể phân loại sai các từ phức tạp hoặc ít thường xuyên hơn.
Mô hình tự động: Mô hình tự động thực hiện phân tích tình cảm đa ngôn ngữ mà không có sự tham gia của người điều hành. Mặc dù mô hình học máy được xây dựng bằng nỗ lực của con người, nhưng nó có thể hoạt động tự động để mang lại kết quả chính xác sau khi được phát triển.
Dữ liệu thử nghiệm được phân tích và mỗi nhận xét được gắn nhãn tích cực hoặc tiêu cực theo cách thủ công. Mô hình ML sau đó sẽ học hỏi từ dữ liệu thử nghiệm bằng cách so sánh văn bản mới với các nhận xét hiện có và phân loại chúng.
Bước 4: Phân tích và đánh giá
Các mô hình dựa trên quy tắc và máy học có thể được cải thiện và nâng cao theo thời gian và trải nghiệm. Có thể cập nhật từ điển các từ ít được sử dụng hoặc điểm số trực tiếp cho các tình cảm đa ngôn ngữ để phân loại nhanh hơn và chính xác hơn.
Thách thức dịch thuật
Dịch chưa đủ à? Trên thực tế, không!
Dịch liên quan đến việc chuyển văn bản hoặc nhóm văn bản từ một ngôn ngữ và tìm một ngôn ngữ tương đương trong một ngôn ngữ khác. Tuy nhiên, dịch thuật không đơn giản và cũng không hiệu quả.
Đó là bởi vì con người sử dụng ngôn ngữ không chỉ để truyền đạt nhu cầu của họ mà còn để thể hiện cảm xúc của họ. Hơn nữa, có sự khác biệt rõ rệt giữa các ngôn ngữ khác nhau, chẳng hạn như tiếng Anh, tiếng Hindi, tiếng Quan Thoại và tiếng Thái. Thêm vào hỗn hợp văn học này việc sử dụng cảm xúc, tiếng lóng, thành ngữ, châm biếm và biểu tượng cảm xúc. Không thể có được bản dịch chính xác của văn bản.
Một số thách thức chính của dịch máy đang
- Chủ quan
- Bối cảnh
- Tiếng lóng và thành ngữ
- Mỉa mai
- So sánh
- Tính trung lập
- Biểu tượng cảm xúc và Cách sử dụng từ ngữ hiện đại.
Nếu không hiểu chính xác ý nghĩa dự định của các đánh giá, nhận xét và thông tin liên lạc về sản phẩm, giá cả, dịch vụ, tính năng và chất lượng của họ, các doanh nghiệp sẽ không thể hiểu được nhu cầu và ý kiến của khách hàng.
Phân tích tình cảm đa ngôn ngữ là một quá trình đầy thử thách. Mỗi ngôn ngữ có từ vựng, cú pháp, hình thái và âm vị học độc đáo. Thêm vào đó là văn hóa, tiếng lóng, tình cảm bày tỏ, châm biếm và âm điệu, và bạn đã có cho mình một câu đố đầy thử thách cần một giải pháp ML hiệu quả do AI hỗ trợ.
Cần có một bộ dữ liệu đa ngôn ngữ toàn diện để phát triển đa ngôn ngữ mạnh mẽ công cụ phân tích tình cảm có thể xử lý các bài đánh giá và cung cấp thông tin chi tiết mạnh mẽ cho doanh nghiệp. Shaip là công ty dẫn đầu thị trường trong việc cung cấp các tập dữ liệu được tùy chỉnh theo ngành, được gắn nhãn, được chú thích bằng một số ngôn ngữ hỗ trợ phát triển hiệu quả và chính xác giải pháp phân tích tình cảm đa ngôn ngữ.
