Phân tích tình cảm, thường được gọi là khai thác ý kiến, là một lĩnh vực phụ của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tập trung vào việc xác định, trích xuất, định lượng và nghiên cứu các trạng thái tình cảm và thông tin chủ quan từ dữ liệu văn bản. Mục tiêu chính là xác định thái độ hoặc tông điệu cảm xúc được thể hiện trong một đoạn văn bản—cho dù đó là tích cực, tiêu cực hay trung tính. Kỹ thuật này tận dụng ngôn ngữ học tính toán và Học máy (ML) để hiểu được tình cảm của con người, khiến nó trở nên vô giá trong việc phân tích khối lượng lớn nội dung do người dùng tạo ra như đánh giá, bài đăng trên mạng xã hội và phản hồi khảo sát.
Phân tích tình cảm hoạt động như thế nào
Hệ thống phân tích tình cảm thường phân loại văn bản thành các loại tình cảm được xác định trước. Điều này có thể đạt được thông qua một số phương pháp:
- Hệ thống dựa trên quy tắc: Sử dụng các quy tắc, từ điển (từ điển các từ có cảm xúc liên quan) và các mẫu ngôn ngữ được tạo thủ công.
- Hệ thống học máy: Dựa vào các thuật toán được đào tạo trên dữ liệu được gắn nhãn . Các phương pháp tiếp cận phổ biến bao gồm Học có giám sát sử dụng các thuật toán như Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM) hoặc các mô hình Học sâu như Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) hoặc Transformers . Các mô hình này học các mẫu từ dữ liệu đào tạo để dự đoán tình cảm trong văn bản mới. Các thư viện phổ biến như NLTK và spaCy cung cấp các công cụ để xây dựng các hệ thống như vậy.
- Hệ thống kết hợp: Kết hợp cả phương pháp dựa trên quy tắc và phương pháp học máy để tận dụng thế mạnh của từng phương pháp.
Hiệu quả phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và tính phù hợp của dữ liệu đào tạo cũng như mức độ tinh vi của kỹ thuật được chọn.
Các khái niệm chính
Một số khái niệm cốt lõi đóng vai trò trung tâm trong phân tích tình cảm:
- Tính phân cực: Nhiệm vụ phổ biến nhất, phân loại tình cảm thành tích cực, tiêu cực hoặc trung tính.
- Tính chủ quan/Khách quan: Phân biệt giữa văn bản thể hiện quan điểm cá nhân (chủ quan) và văn bản nêu thông tin thực tế (khách quan).
- Phát hiện cảm xúc: Phân tích chi tiết hơn nhằm xác định những cảm xúc cụ thể như vui vẻ, tức giận, buồn bã, v.v.
- Phân tích tình cảm dựa trên khía cạnh (ABSA): Xác định tình cảm đối với các khía cạnh hoặc tính năng cụ thể được đề cập trong văn bản (ví dụ: "Thời lượng pin tuyệt vời, nhưng màn hình quá tối" có tình cảm tích cực đối với "thời lượng pin" và tiêu cực đối với "màn hình"). Xem nghiên cứu từ các nhóm như Stanford NLP Group để biết những tiến bộ trong lĩnh vực này.
Ứng dụng trong thế giới thực
Phân tích tình cảm được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau:
- Giám sát thương hiệu và nghiên cứu thị trường: Các doanh nghiệp phân tích các bình luận trên mạng xã hội, bài viết tin tức và thảo luận trên diễn đàn để hiểu được nhận thức của công chúng về thương hiệu, sản phẩm hoặc dịch vụ của họ. Điều này giúp quản lý danh tiếng thương hiệu và xác định xu hướng thị trường. Ví dụ, một công ty có thể theo dõi các đề cập trên Twitter sau khi ra mắt sản phẩm để đánh giá phản ứng ban đầu, tương tự như cách các nền tảng trải nghiệm khách hàng hoạt động.
- Phân tích phản hồi của khách hàng: Các công ty tự động xử lý đánh giá của khách hàng, phản hồi khảo sát và nhật ký trò chuyện hỗ trợ để xác định các lĩnh vực hài lòng hoặc không hài lòng. Điều này cho phép xác định nhanh hơn các vấn đề về sản phẩm hoặc cải thiện dịch vụ. Ví dụ, một chuỗi khách sạn có thể phân tích hàng nghìn đánh giá của khách để xác định các khiếu nại phổ biến về vệ sinh hoặc chất lượng dịch vụ, như đã thảo luận trong các ứng dụng AI cho bán lẻ .
- Thị trường tài chính: Phân tích tâm lý tin tức và thảo luận trên mạng xã hội để dự đoán biến động của thị trường chứng khoán hoặc đánh giá niềm tin của nhà đầu tư, góp phần vào AI trong tài chính .
- Phân tích chính trị: Đánh giá dư luận về các chính sách, ứng cử viên hoặc sự kiện chính trị bằng cách phân tích xu hướng truyền thông xã hội và tin tức đưa tin.
Phân tích tình cảm so với các thuật ngữ liên quan
Mặc dù phân tích tình cảm nằm trong phạm vi của NLP, nhưng nó khác biệt với các nhiệm vụ khác:
Thách thức và cân nhắc
Phân tích tình cảm phải đối mặt với những thách thức như hiểu được sự mỉa mai, sự mỉa mai, bối cảnh và sắc thái văn hóa. Sự mơ hồ trong ngôn ngữ có thể dẫn đến sự hiểu sai. Hơn nữa, đảm bảo tính công bằng và tránh thiên vị trong các hệ thống AI được đào tạo trên dữ liệu văn bản có khả năng thiên vị là một khía cạnh quan trọng của Đạo đức AI .
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
