Media sosial adalah pusat pengetahuan baru untuk semua peringkat umur. Ini telah menjadi platform untuk mengekspresikan sentimen dalam bentuk pendapat dan ulasan mengenai hampir semua perkara - filem, jenama, produk, sosial - aktiviti dan sebagainya. Ulasan atau pendapat boleh menjadi positif atau negatif dan menganalisis yang sama dikenali sebagai ‘Sentiment Analysis’.
'Analisis Sentimen dapat didefinisikan sebagai analisis sistematik ungkapan dalam talian. '
kod fibonacci c ++
Analisis Sentimen banyak digunakan dalam R, alat sumber terbuka untuk analisis statistik yang komprehensif. R melakukan tugas penting Analisis Sentimen dan memberikan gambaran visual analisis ini. Untuk penjelasan yang komprehensif, baca catatan kami di dan Terdapat banyak sebab mengapa Pemasar harus mencari R, kerana dia adalah salah satu orang yang akan mendapat banyak manfaat dari R
Dalam catatan sebelumnya, kami membuat liputan jenis analisis sentimen dan senario yang digunakan. Persoalan besar seterusnya adalah bagaimana organisasi benar-benar dapat menganalisis data sentimen?
Terdapat 5 langkah untuk menganalisis data sentimen dan berikut adalah gambaran grafik metodologi untuk melakukan perkara yang sama.
Kaedah Analisis Sentimen
- Pengumpulan data
Pengguna biasanya meluahkan sentimen mereka di forum awam seperti blog, papan perbincangan, ulasan produk dan juga di log peribadi mereka - Laman rangkaian sosial seperti Facebook dan Twitter. Pendapat dan perasaan dinyatakan dengan cara yang berbeza, dengan perbendaharaan kata yang berbeza, konteks penulisan, penggunaan bentuk pendek dan slang, menjadikan data besar dan tidak teratur. Analisis manual data sentimen hampir mustahil. Oleh itu, bahasa pengaturcaraan khas seperti ‘R’ digunakan untuk memproses dan menganalisis data.
- Penyediaan Teks
Penyediaan teks tidak lain hanyalah menyaring data yang diekstrak sebelum dianalisis. Ini termasuk mengenal pasti dan menghilangkan kandungan dan kandungan bukan teks yang tidak relevan dengan bidang kajian dari data.
apa yang dilakukan oleh system.exit (0) di java
- Pengesanan Sentimen
Pada peringkat ini, setiap ayat kajian dan pendapat dikaji untuk subjektiviti. Kalimat dengan ungkapan subjektif dipertahankan dan yang menyampaikan ungkapan objektif dibuang. Analisis sentimen dilakukan pada tahap yang berbeza dengan menggunakan teknik komputasi umum seperti Unigrams, lemmas, negation dan sebagainya.
- Pengelasan Sentimen
Sentimen dapat diklasifikasikan secara luas kepada dua kumpulan, positif dan negatif. Pada tahap metodologi analisis sentimen ini, setiap ayat subjektif yang dikesan dikelaskan kepada kumpulan-positif, negatif, baik, buruk, suka, tidak suka.
perbezaan antara boneka dan tukang masak
- Pembentangan Hasil
Idea utama analisis sentimen adalah untuk menukar teks tidak berstruktur menjadi maklumat yang bermakna. Setelah selesai analisis, hasil teks dipaparkan pada grafik seperti carta pai, carta palang dan grafik garis.
Menjalankan analisis sentimen adalah tugas penting bagi semua pembekal produk dan perkhidmatan hari ini. Oleh itu, gunakan bahasa 'R' dan mulakan!