文本情感分析 Sentiment Analysis

文本情感分析 (Sentiment Analysis) 也称为意见挖掘，是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观讯息。

提供客观见解：通过使用基于人工智能 (AI) 的情绪分析工具，企业可以避免人工审阅者存在的个人偏见。因此，公司在分析客户意见时可以获得一致和客观的结果。
打造更好的产品和服务：情绪分析系统可帮助公司根据真实和具体的客户反馈改进其产品和服务。 AI 技术可识别与客户负面情绪关联的真实世界的对象或情景（称为实体）。
大规模分析：企业持续从海量非结构化数据（例如电子邮件、聊天机器人转录、调查、客户关系管理记录和产品反馈）中挖掘信息。基于云的情绪分析工具使企业能够以可承受的成本扩展在文本数据中发现客户情绪的流程。
实时结果：在当今瞬息万变的环境中，企业必须快速响应潜在的危机或市场趋势。营销人员依靠情绪分析软件实时了解客户对公司品牌、产品和服务的感受，并根据他们的发现立即采取行动。他们可以将软件配置为在检测到特定关键字的负面情绪时发送警报。

情感分析是自然语言处理 (NLP) 技术的应用，可以训练计算机软件以类似于人类的方式理解文本。这种分析在提供最终结果之前通常会经过几个阶段。

在预处理阶段，情绪分析会识别关键词以突出文本的核心信息。

2. 关键词分析

NLP 技术可以进一步分析提取的关键词并赋予其一个情绪得分。情绪得分是一种衡量尺度，可以指示情绪分析系统中的情感元素。情绪得分为分析目的提供了文本中表达的情感的相对感知。例如，研究人员在分析客户评论时可以使用 10 表示满意度，0 表示失望。