تحليل المشاعر

كيف يعمل تحليل المشاعر

تقوم أنظمة تحليل المشاعر عادةً بتصنيف النص إلى فئات مشاعر محددة مسبقًا. ويمكن تحقيق ذلك من خلال عدة طرق:

1. الأنظمة القائمة على القواعد: استخدام القواعد الموضوعة يدويًا، والمعاجم (قواميس الكلمات مع المشاعر المرتبطة بها)، والأنماط اللغوية.
2. أنظمة التعلم الآلي: تعتمد على خوارزميات مدربة على بيانات مصنفة. تشمل الأساليب الشائعة التعلم الخاضع للإشراف باستخدام خوارزميات مثل خوارزميات مثل Naive Bayes أو آلات دعم المتجهات (SVM) أو نماذج التعلم العميق مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) أو المحولات. تتعلم هذه النماذج أنماطًا من بيانات التدريب للتنبؤ بالمشاعر في النص الجديد. توفر المكتبات الشهيرة مثل NLTK و spaCy أدوات لبناء مثل هذه الأنظمة.
3. الأنظمة الهجينة: الجمع بين كل من النهج القائم على القواعد ونهج التعلم الآلي للاستفادة من نقاط قوة كل منهما.

تعتمد الفعالية بشكل كبير على جودة وأهمية بيانات التدريب ومدى ملاءمتها وتطور التقنية المختارة.

المفاهيم الرئيسية

هناك عدة مفاهيم أساسية أساسية في تحليل المشاعر:

• القطبية: المهمة الأكثر شيوعًا، تصنيف المشاعر إلى إيجابية أو سلبية أو محايدة.
• الذاتية/الموضوعية: التمييز بين النص الذي يعبّر عن آراء شخصية (ذاتية) والنص الذي يذكر معلومات واقعية (موضوعية).
• اكتشاف المشاعر: تحليل أكثر دقة يهدف إلى تحديد مشاعر معينة مثل السعادة والغضب والحزن وما إلى ذلك.
• تحليل المشاعر المستندة إلى الجوانب (ABSA): تحديد المشاعر تجاه جوانب أو ميزات معينة مذكورة في النص (على سبيل المثال، "عمر البطارية رائع، ولكن الشاشة باهتة للغاية" لها مشاعر إيجابية تجاه "عمر البطارية" وسلبية تجاه "الشاشة"). راجع الأبحاث التي أجرتها مجموعات مثل مجموعة ستانفورد للبرمجة اللغوية العصبية للاطلاع على التطورات في هذا المجال.

التطبيقات الواقعية

يُستخدم تحليل المشاعر على نطاق واسع في مختلف المجالات:

• مراقبة العلامة التجارية وأبحاث السوق: تقوم الشركات بتحليل التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي والمقالات الإخبارية ومناقشات المنتديات لفهم التصور العام لعلامتها التجارية أو منتجاتها أو خدماتها. وهذا يساعد في إدارة سمعة العلامة التجارية وتحديد اتجاهات السوق. على سبيل المثال، قد تقوم شركة ما بتتبع الإشارات على تويتر بعد إطلاق منتج ما لقياس ردود الفعل الأولية، على غرار كيفية عمل منصات تجربة العملاء.
• تحليل آراء العملاء: تقوم الشركات تلقائيًا بمعالجة مراجعات العملاء، والردود على الاستبيان، وسجلات دردشة الدعم لتحديد مجالات الرضا أو عدم الرضا. يسمح ذلك بتحديد مشاكل المنتج أو تحسينات الخدمة بشكل أسرع. على سبيل المثال، يمكن لسلسلة فنادق، على سبيل المثال، تحليل الآلاف من مراجعات النزلاء لتحديد الشكاوى الشائعة حول النظافة أو جودة الخدمة، كما تمت مناقشته في تطبيقات الذكاء الاصطناعي للبيع بالتجزئة.
• الأسواق المالية: تحليل المشاعر الإخبارية وأحاديث وسائل التواصل الاجتماعي للتنبؤ بتحركات سوق الأسهم أو تقييم ثقة المستثمرين، والمساهمة في الذكاء الاصطناعي في المجال المالي.
• التحليل السياسي: قياس الرأي العام حول السياسات أو المرشحين أو الأحداث السياسية من خلال تحليل اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي والتغطية الإخبارية.

تحليل المشاعر مقابل المصطلحات ذات الصلة

على الرغم من أن تحليل المشاعر يندرج تحت مظلة البرمجة اللغوية العصبية إلا أنه يختلف عن المهام الأخرى:

• وهو يركز بشكل خاص على الرأي والعاطفة، على عكس التعرف على الكيانات المسماة (NER)، الذي يحدد الكيانات مثل الأسماء والمواقع.
• وهو يختلف عن تلخيص النص الذي يهدف إلى تكثيف المعلومات.
• وهو يتعامل في المقام الأول مع النصوص، وهو يختلف عن مهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الأجسام أو تجزئة الصور التي تحلل البيانات المرئية، على الرغم من أن تحليل المشاعر متعدد الوسائط الذي يجمع بين النصوص والصور هو مجال ناشئ.

التحديات والاعتبارات

يواجه تحليل المشاعر تحديات مثل فهم السخرية، والسخرية، والسياق، والفروق الثقافية الدقيقة. يمكن أن يؤدي الغموض في اللغة إلى تفسيرات خاطئة. وعلاوة على ذلك، فإن ضمان الإنصاف وتجنب التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي المُدربة على بيانات نصية يُحتمل أن تكون متحيزة هو جانب مهم من جوانب أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.