您是否想知道大品牌如何知道消費者對產品、活動甚至最近的活動有何感受?是的,這看起來很神奇,但答案在於情緒分析,這是一種由人工智慧 (AI) 提供動力的技術,已成為理解社交網路中表達的情緒的重要工具。.
但這是如何運作的呢?
情緒分析是一種自然語言處理(NLP) 技術,是人工智慧的一個分支,旨在識別、提取和分類文本中表達的觀點。換句話說,它會「」您在網路上發布的內容,並嘗試解釋您是否積極、消極或中立地對待某個主題。.
這項技術廣泛應用於 Twitter、Instagram、Facebook 等平台,甚至 YouTube 上的影片評論或 Google 上的評論。公司、政府、研究機構和行銷人員使用此工具來衡量從產品推出到總統選舉等各種主題的「幽默」。為此,人工智慧使用經過大量資料訓練的機器學習模型。這些數據包括已標記為「積極」、「消極」、「或」中性」的文字範例,幫助系統學習與不同情緒相關的語言模式。.
為了在實踐中理解,我們可以使用範例,例如短語 “我喜歡這部電影,太棒了!” 往往被歸類為陽性 “O出席率太糟糕了” 它被解釋為否定。更中性的短語,例如 “今天收到了產品”, ,不帶有明確的情感,被歸類為中性。但這並不像看起來那麼簡單,因為人工智慧還需要應對以下挑戰:
- 諷刺與諷刺: 諸如此類的短語 “我們的,多麼棒的服務啊。除了不”。” 他們混淆了不太先進的模型。.
- 俚語和地方主義: 非正式術語因地區而異,需要調整。.
- 上下文: 根據用法,同一個字可以有不同的意義。例如,「Frio」可以描述一個人的體溫或行為。.
為了解決這些複雜性,最現代的解決方案使用基於深度神經網路的模型,例如 BERT 和 GPT(包括 GPT-4),它們分析句子的完整上下文。.
透過科技的使用,企業可以進行情緒分析,即時監控品牌的聲譽。如果新推出的產品開始在網路上受到批評,公司可以快速反應,避免重大危機。在競選期間,政黨分析選民的情緒以調整言論和策略。此外,自動化客戶服務已經使用這項技術來優先考慮更緊急或關鍵的訊息。甚至公共衛生機構也會監控社交網絡,以根據症狀的提及來檢測疾病的爆發。.
但由於每項技術都可以有自己的技術,所以這裡也不例外。雖然有用,但人工智慧對感受的分析並不完美。語言模糊性、假新聞和內容操縱可能會扭曲結果。此外,還有關於隱私和數位監控的道德討論,因為這些系統通常在用戶不知情的情況下分析用戶資料。因此,必須謹慎解釋結果並進行人工監督。人工智慧是一個強大的工具,但仍需要經驗豐富的分析師的批判性和背景性。.
隨著生成式人工智慧技術和多模態模型(一起理解文字、圖像、音訊和視訊)的進步,情緒分析預計將變得越來越準確和複雜。很快,不僅可以理解人們所說的話,還可以理解他們如何說,同時考慮到語氣、面部表情甚至言語停頓。.
網路是人類行為的一面大鏡子,在人工智慧的幫助下,情感分析正在學習越來越清晰地破解這種反映。.
作者:人工智慧、策略、技術和權威行銷專家 Gleyber Rodrigues
