감정 분석
감정 분석은 의견 마이닝이라고도 하며, 자연어 처리, 텍스트 마이닝, 계산 언어학을 사용하여 원본 자료에서 주관적인 정보를 식별하고 추출하는 것을 말합니다.
감정 분석중요성
- 객관적인 통찰력 제공:인공지능(AI) 기반의 감정 분석 도구를 사용하면 기업은 인간 검토자의 개인적 편견을 피할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 고객 의견을 분석할 때 일관되고 객관적인 결과를 얻을 수 있습니다.
- 더 나은 제품과 서비스를 만들어 보세요.감정 분석 시스템은 회사가 실제적이고 구체적인 고객 피드백을 기반으로 제품과 서비스를 개선하는 데 도움이 됩니다. AI 기술은 부정적인 고객 감정과 관련된 실제 사물이나 상황(엔터티라고 함)을 식별합니다.
- 대규모 분석:기업들은 이메일, 챗봇 기록, 설문 조사, 고객 관계 관리 기록, 제품 피드백 등 방대한 양의 비정형 데이터에서 정보를 지속적으로 수집하고 있습니다. 클라우드 기반 감정 분석 도구를 사용하면 기업은 저렴한 비용으로 텍스트 데이터에서 고객 감정을 파악하는 프로세스를 확장할 수 있습니다.
- 실시간 결과:오늘날 급변하는 환경 속에서 기업은 잠재적인 위기나 시장 동향에 신속하게 대응해야 합니다. 마케터는 감정 분석 소프트웨어를 사용하여 고객이 회사의 브랜드, 제품 및 서비스에 대해 실시간으로 어떻게 생각하는지 파악하고 그 결과에 따라 즉각적인 조치를 취합니다. 특정 키워드에 대해 부정적인 감정이 감지되면 알림을 보내도록 소프트웨어를 구성할 수 있습니다.
감정 분석의 작동 방식
감정 분석은 컴퓨터 소프트웨어가 사람과 유사한 방식으로 텍스트를 이해하도록 훈련시킬 수 있는 자연어 처리(NLP) 기술의 응용 프로그램입니다. 이러한 분석은 일반적으로 최종 결과를 제공하기 전에 여러 단계를 거칩니다.
- 전처리
전처리 단계에서 감정 분석은 텍스트의 핵심 정보를 강조하기 위한 키워드를 식별합니다.
- 토큰화를 통해 문장을 여러 개의 요소나 단어로 나눌 수 있습니다.
- 어간 분석은 단어를 어근으로 변환하는 것입니다. 예를 들어, am의 어근 형태는 be입니다.
- 기능어를 제거하면 문장에 의미를 더하지 않는 단어를 걸러낼 수 있습니다. 예를 들어, with, for, at, of는 모두 기능어입니다.
2. 키워드 분석
NLP 기술은 추출된 키워드를 추가로 분석하고 감정 점수를 할당할 수 있습니다. 감정 점수는 감정 분석 시스템에서 감정적 요소를 나타내는 측정값입니다. 감정 점수는 분석 목적으로 텍스트에 표현된 감정에 대한 상대적인 감각을 제공합니다. 예를 들어, 고객 리뷰를 분석하는 연구자는 만족도에는 10점, 실망에는 0점을 적용할 수 있습니다.