Анализ настроений

Он классифицирует лингвистический сигнал по схеме маркировки; он не измеряет напрямую внутреннее эмоциональное состояние человека и не объясняет, почему он так себя чувствует.

Ключевые выводы

• Определите цель отношения.
• Проверьте контекстные и смешанные языковые случаи.
• Держите агрегированные заявления привязанными к выбранной обратной связи.

Определите, к чему относится настроение. Обзор может хвалить продукт, критикуя доставку. Классификация на уровне документа сжимает эти взгляды в одну метку, а анализ на уровне аспектов направлен на выделение целей. Выбирайте детализацию, подтверждающую предполагаемое использование. Ярлыки зависят от контекста и правил аннотаций. Сарказм, вежливые жалобы, отрицания и язык, ориентированный на конкретный предмет, могут запутать модель, обученную на разных материалах. Предложение с положительным словом в целом не обязательно положительно. Оценивайте использование сообщений из реального канала и языка. Проверяйте разногласия и неопределённость, а не автоматически навязывайте каждое сообщение в категории уверенности. Для несбалансированного набора сравнивайте точность и воспоминание по классам, помимо общей точности. Рассматривайте результат как один из входов в анализ. Тенденции могут зависеть от того, кто оставляет отзывы, изменения частоты откликов и темы, которые выбирают для обсуждения. Избегайте приравнивания среднего настроения небольшой группы с мнениями всех пользователей. Держите примеры под рукой, чтобы рецензент мог понять закономерность, лежащую в основе агрегата.

1. Используйте вымышленный отзыв: «Камера отличная, но приложение постоянно вылетает.»
2. Один положительный ярлык теряет жалобу на приложение; один негативный ярлык теряет похвалу камеры.
3. Записывайте качество камеры как положительное, а стабильность приложения — как отрицательное, затем направляйте проблему со стабильностью соответствующей команде.

Пример показывает, почему цель и гранулярность метки имеют большее значение, чем упрощённый положительный/отрицательный счёт.