Sentimenttianalyysissä

Sentimenttianalyysi, joka tunnetaan myös mielipide louhintana, on luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) ja koneoppimisen ala, joka keskittyy tekstidatan tunnesävyn tai mielipiteen tunnistamiseen ja poimimiseen. Sen päätavoitteena on määrittää, onko tekstissä ilmaistu mielipide positiivinen, negatiivinen vai neutraali. Tämä analyysi voi ulottua yksittäisten sanojen tunnesävyn luokittelusta monimutkaisempien lauseiden ja dokumenttien kokonaisvaltaiseen arviointiin.

Sentimenttianalyysissä käytetään useita menetelmiä. Sanapohjaiset lähestymistavat perustuvat ennalta määriteltyihin sanakirjoihin, joissa sanoille on annettu tunnesävyarvoja. Koneoppimismallit, kuten naiivi Bayes tai tukivektorikoneet, sen sijaan opetetaan suurilla merkityillä dataseteillä tunnistamaan malleja ja ennustamaan tunnesävyä. Viime aikoina syväoppimismallit, kuten rekurrentit neuroverkot (RNN) ja muuntajat, ovat osoittaneet merkittävää menestystä, koska ne pystyvät ymmärtämään kontekstuaalisia merkityksiä paremmin.

Sentimenttianalyysillä on lukuisia sovelluskohteita. Yritykset käyttävät sitä asiakaspalautteen, sosiaalisen median mainintojen ja arvostelujen analysointiin saadakseen käsityksen asiakastyytyväisyydestä ja tuotekehityksen mahdollisuuksista. Politiikassa sitä voidaan käyttää mielipidekyselyjen ja julkisen keskustelun seuraamiseen. Finanssialalla sentimenttianalyysi voi auttaa ennustamaan markkinoiden liikkeitä analysoimalla uutisartikkeleita ja taloudellisia raportteja. Sen kyky käsitellä suuria määriä tekstidataa tekee siitä arvokkaan työkalun erilaisten toimialojen päätöksenteossa.