Kita semua dikelilingi oleh peranti yang berjalan di internet. Sebelumnya, hanya komputer, tetapi sekarang kita mempunyai web di telefon bimbit dan tablet, yang sangat berguna. Sebaliknya, teknologi itu bukan sahaja menguntungkan perniagaan dan menjadikan hidup kita lebih mudah, tetapi juga memperkaya pengalaman dalam talian kita. Ini telah menjadi platform di mana orang menghabiskan banyak masa, mencari pengetahuan, bertukar idea dan juga membeli-belah!
Sebagai contoh : Semasa kita ingin membuat pembelian secara dalam talian / luar talian, apa yang pada awalnya kita lakukan? Kami melayari laman web dan forum yang berbeza untuk melihat sama ada orang membincangkannya. Kami memeriksa beberapa kedai dalam talian yang menjual apa yang kami cari. Kami membaca ulasan dan komen yang telah ditulis atau dinyatakan oleh banyak orang mengenai produk dan kedai dalam talian. Hanya setelah melalui sejumlah tinjauan, kami memutuskan untuk membuat pembelian atau tidak.
Kepentingan Analisis Sentimen
Sebilangan besar keputusan pembelian di dunia maya dibuat setelah melalui apa yang dikatakan oleh pengulas dan rakan sebaya yang berpengaruh mengenai produk / perkhidmatan. Inilah sebab mengapa syarikat-syarikat itu sekarang terpaksa melihat dan menganalisis apa yang orang bicarakan tentang mereka di web. Dari perspektif syarikat, ulasan dan komen menjadi sangat penting. Oleh itu, menganalisis komen dan ulasan adalah sesuatu yang tidak dapat dilepaskan oleh organisasi.
Tetapi, apakah komen atau ulasan ini secara kolektif?
cara menamatkan program java
Komen, pendapat dan ulasan ini dikenal sebagai 'data sentimen' dan tugas untuk mengenal pasti apakah komen dan ulasan positif atau negatif dikenali sebagai 'analisis data sentimen' atau 'analisis sentimen'
Analisis Sentimen & R
Analisis Sentimen adalah salah satu ciri utama R, yang memberikan pandangan berharga kepada Pemasar dan Organisasi yang ingin meningkatkan produktiviti dan mengoptimumkan jenama / produk mereka.
R adalah pakej analisis statistik paling komprehensif yang tersedia untuk tujuan ini. Ini menggabungkan semua ujian statistik, model dan analisis standard, serta menyediakan bahasa yang lengkap untuk mengurus dan memanipulasi data. Keupayaan grafik R luar biasa, menyediakan bahasa grafik yang dapat diprogramkan sepenuhnya yang melebihi pakej statistik dan grafik yang lain. Kekuatan Analisis Sentimen bersama dengan kemahiran grafik menjadikannya alat yang benar-benar hebat untuk organisasi.
Kaedah untuk menganalisis ‘Data Sentimen’
Terdapat kaedah yang berbeza untuk menganalisis ‘data sentimen’. Mari kita lihat masing-masing di sini.
Analisis sentimen tahap dokumen
Pendapat biasanya merupakan ungkapan subjektif yang menggambarkan sentimen, penilaian atau perasaan orang terhadap entiti atau peristiwa. Banyak blog atau forum membenarkan orang untuk menyatakan pendapat mereka dalam bentuk ulasan dan komen. Apabila pendapat dinyatakan dalam bentuk ulasan, bukannya ‘Ya’ atau ‘Tidak’ yang sederhana, mengenal pasti emosi sebenarnya akan memerlukan analisis subjektif mengenai kata-kata yang digunakan dalam ulasan
Dalam analisis tahap sentimen dokumen, setiap dokumen memfokuskan pada satu entiti atau peristiwa dan mengandungi pendapat dari satu pemegang pendapat. Pendapat di sini boleh dikelaskan kepada dua kelas sederhana: Positif atau negatif (mungkin berkecuali). Contohnya: Ulasan produk: “Saya membeli telefon baru beberapa hari yang lalu. Ini adalah telefon yang bagus, walaupun agak besar. Skrin sentuh bagus. Kejelasan suara lebih baik. Saya hanya suka telefon ”. Dengan mempertimbangkan kata-kata atau frasa yang digunakan dalam ulasan (baik, baik, lebih baik, cinta), pendapat subjektif dikatakan positif. Pendapat objektif diukur menggunakan sistem bintang atau tinjauan pendapat, di mana 4 atau 5 bintang positif dan 1 atau 2 bintang negatif.
apa itu sqoop dalam hadoop
Tahap analisis sentimen tahap
Untuk mendapatkan pandangan yang lebih halus mengenai pendapat berbeza yang dinyatakan dalam dokumen mengenai entiti, kita harus beralih ke tahap hukuman. Tahap analisis sentimen ini - menyaring ayat yang tidak mengandungi pendapat dan - menentukan sama ada pendapat mengenai entiti itu positif atau negatif.
Analisis sentimen berdasarkan aspek
Analisis sentimen tahap dokumen dan tahap ayat berfungsi dengan baik apabila merujuk kepada satu entiti. Walau bagaimanapun, dalam banyak kes orang bercakap mengenai entiti yang mempunyai banyak aspek atau sifat. Mereka juga akan mempunyai pendapat yang berbeza mengenai aspek yang berbeza. Ia sering berlaku di forum tinjauan dan perbincangan produk . Contohnya: “Saya peminat telefon Nokia. Saya suka rupa telefon. Skrinnya besar dan jelas. Kamera ini hebat. Tetapi, ada beberapa kekurangan juga hayat bateri tidak sesuai dan akses ke Whatsapp sukar. ' Mengkategorikan positif dan negatif ulasan ini menyembunyikan maklumat berharga mengenai produk. Oleh itu, analisis sentimen berdasarkanAspect memfokuskan pada pengiktirafan semua ekspresi sentimen dalam dokumen tertentu dan aspek-aspek yang dirujuk oleh pendapat tersebut.
Analisis sentimen perbandingan
Dalam banyak kes, pengguna menyatakan pendapat mereka dengan membandingkannya dengan produk atau jenama yang serupa. Oleh itu, tujuannya di sini adalah untuk mengenal pasti ayat yang mengandungi pendapat perbandingan.
Sebagai contoh : 'Saya mengendarai Honda Civic, ia tidak dapat mengendalikan Skoda Superb dengan lebih baik'
Pemerolehan leksikon sentimen
Kaedah analisis sentimen ini menggunakan senarai kata dan ungkapan yang digunakan untuk menyatakan perasaan dan sentimen atau pendapat subjektif orang. Ia tidak hanya menggunakan kata-kata tertentu, tetapi juga frasa dan simpulan bahasa. Dalam analisis sentimen jenis lain, kita telah melihat apa itu kata positif dan negatif. Mari kita ambil contoh: 'Kereta X lebih baik daripada kereta Y.' Kalimat ini tidak menyatakan pendapat bahawa salah satu daripada dua kereta itu baik atau buruk. Oleh itu, jenis ayat / dokumen ini selanjutnya dianalisis menggunakan 3 pendekatan: Pendekatan manual, pendekatan berdasarkan kamus dan pendekatan berasaskan korpus.
Pendekatan Manual : Ini tidak dapat dilaksanakan kerana memakan masa.
Pendekatan berdasarkan kamus : Pendekatan ini menggunakan ‘Word Net’ untuk mencari kata-kata yang sesuai dari kata sentimen untuk menjalankan analisis.
apakah pemboleh ubah contoh
Pendekatan berasaskan korpus : Ini digunakan untuk membuat leksikon sentimen khusus domain untuk menjalankan analisis.
Ini adalah cara yang berbeza untuk menganalisis sentimen pengguna dan mengetahui kedudukan syarikat di pasaran!