Arvamusanalüüsi

Arvamusanalüüs, tuntud ka kui arvamuste kaevandamine, on loomuliku keele töötluse (NLP) ja masinõppe tehnika, mis keskendub tekstist emotsioonide, seisukohtade ja subjektiivsete hinnangute tuvastamisele ja ekstraheerimisele. Selle eesmärk on automaatselt kindlaks teha, kas konkreetne tekstiväljend väljendab positiivset, negatiivset või neutraalset seisukohta teatud objekti, teema või aspekti suhtes.

Arvamusanalüüsi rakendused on laialdased. Ettevõtted kasutavad seda klientide tagasiside, sotsiaalmeedia kommentaaride ja arvustuste analüüsimiseks, et mõista toodete või teenuste kohta käivaid avalikke arvamusi. Poliitikud ja valitsused võivad seda kasutada avaliku arvamuse jälgimiseks konkreetsete poliitikate või sündmuste suhtes. Samuti saab seda kasutada brändi mainehalduses, turu-uuringutes ja isegi soovitatavates süsteemides.

Arvamusanalüüsi protsess hõlmab tavaliselt mitmeid etappe. Esiteks toimub tekstisisu kogumine, millele järgneb eeltöötlus, mis võib sisaldada sõnade normaliseerimist, stop-sõnade eemaldamist ja lemmatiseerimist. Seejärel rakendatakse erinevaid NLP-tehnikaid, et tuvastada arvamusväljendeid ja nende seost teatud sihtmärkidega. Levinud meetodite hulka kuuluvad sõnastikupõhised lähenemisviisid, kus kasutatakse eelnevalt määratletud sõnade ja nende sentimentide andmebaase, ning masinõppe mudelid, mis õpivad tekstist sentimenti ennustama. Sentimenti saab väljendada erineval tasemel, alates lihtsatest kategooriatest (positiivne, negatiivne, neutraalne) kuni detailsema skaalani, mis näitab arvamuse tugevust.