理解情感分析

情感是复杂的，即使对超级计算机也是如此。情感分析帮助计算机理解对话，使企业能够取悦客户或大规模解决复杂问题。你是否曾好奇航空公司如何监控客服人员、AI聊天机器人和客服代表与客户进行的数百万次对话，并判断客户感受？这需要API驱动的情感分析。

假设你最喜欢的咖啡公司发送了一份调查问卷，询问你对他们的咖啡豆有何看法，以及你是否会改变他们的烘焙风格，他们可能会使用情感分析来整体了解客户的反馈意见。

情感分析让隐形的趋势变得可见，使高度复杂的手动任务更易于管理。

什么是情感分析？

情感分析是指应用程序或计算机处理基于文本的信息（如对话）并将其转化为可供我们人类学习的量化数据的过程。

在大规模应用中，AI驱动的情感分析程序可以比我们更快地读取、分类和报告对话内容。

为了让程序收集运行情感分析所需的信息，它遵循一个通用的三步流程：

挖掘阶段： 在此阶段，程序会从交互中收集所有需要的文本。

识别：在这里，程序可能从简单地保存基于文本的信息，转变为确定这些信息的含义。例如，如果程序正在处理客户支持工单的文本，程序会解析出客户的姓名、订单号，并将这些信息进行标记化处理。

例如，一个程序可能会读取客户发送的文本："我想将订单#9401的送货地址从Waverly Drive 7218号更改为Richardson Drive 4501号。"训练有素的程序能够解析这段文本，识别出客户的订单号、客户最初提供的地址，以及客户希望更新的送货地址。

随后，程序可能会将该信息传递到一个应用程序中，将订单#9401标记为开发者可能命名为"Order_Number"的变量，以便应用程序执行查询并更正送货地址。

提取：这是指将已识别的组件取出并选择它们，以便传输到某个存储或处理的地方。程序可能将客户信息传送到数据库，或将其用作触发某个流程的启动信号。

在文本经过处理、分类和排序后，企业或品牌可以决定如何处理这些信息。

机器学习 vs. 自然语言处理 vs. 情感分析

机器学习、自然语言处理和情感分析都是整体的一部分，但同时彼此又各不相同。让我们深入探讨它们之间的关系以及企业可能在哪些场景下使用每种技术。

机器学习

假设一家企业希望构建一个聊天机器人，能够无需客服人员协助即可响应客户的常见请求。在这种情况下，他们需要构建并训练一个机器学习模型来理解对话内容。

机器学习模型不应将客户的回复视为无意义的文本集合，而应能从对话中提取意图、含义和行动，以便满足客户的需求。

为了实现这一点，机器学习模型需要利用大量现有对话进行练习。可以将其类比为渴望进入职业棒球大联盟的击球手去击球笼训练挥棒动作。与指望上场后一切顺利不同，机器学习模型会在生产环境之外花时间练习，以磨练其技能。

情感分析

现在，假设同一家公司已经让那个聊天机器人走出测试阶段并投入运行。它可以对客户做出回应。但是，公司希望了解这些对话的进展情况。在这种情况下，公司需要对对话进行情感分析。

情感分析是从对话中挖掘、识别和提取语言，进而判断该对话情绪基调的过程。例如，聊天机器人读到"迟到"、"损坏"、"糟糕"等词语时，能理解客户的不满情绪；而当看到"很棒"、"快速"、"友好"等词汇时，则可将其视为积极信号。

自然语言处理

如果我们将之前描述的过程视为一个更大系统的一部分，用于理解和处理文本，那么自然语言处理(NLP)就是整个相互关联的系统。情感分析本身是自然语言处理的一种类型，属于机器学习的应用。本质上，我们是在教导计算机程序(让机器学习)理解文本(自然处理语言)并告诉我们发生了什么(分析情感)。

自然语言处理(NLP)涉及教导人工智能网络像人类一样理解对话。这可能包括处理书面文本或解析口语。在这两种情况下，AI应用都能无缝地处理和跟进对话。

情感分析的类型

进行情感分析有许多不同的方法。

您可以使用评分系统为单词打分，通常0分表示具有负面情感的单词，10分表示具有正面情感的单词。

因此，如果顾客说"这是我一生中喝过最糟糕的咖啡"，你运行的程序可能会识别出"最糟糕"这个词并将其评分设为0，因为这个词表明了极其强烈的负面情绪。如果顾客说"这杯咖啡相当不错"，你的应用可能会将"不错"识别为正面词汇，但不是特别强烈的正面词汇，因此给它评6分。

另一种方法是情感检测，它涉及类似的为词语赋予价值体系的结构。但与数值评分不同，企业会为特定词语分配情感。让我们回到咖啡评论的例子。当程序读到"那杯咖啡相当不错"的评价时，它不会仅仅看到"不错"这个词就给出评分，而是会阅读整个句子，判断用户处于中等满意状态，并将其情感标记为"中性"或"中等积极"。

虽然我们讨论的前两种情感分析类型处理的是对词语进行评分，而基于方面的情感分析则在对这些词语评分的同时，还能识别出围绕这些词语的上下文语境。

因此，与仅简单报告用户与客服智能体进行了积极对话不同，基于方面的情感分析可以告诉企业客户对哪些方面感到兴奋——可能是新功能、产品或服务。这种洞察帮助企业从细节层面追踪他们的客户服务质量。

使用案例

企业利用情感分析技术，从监测营销效果到巩固行业地位，应用场景广泛。以下是一些常见示例：

• 监测社交媒体情绪 - Netflix刚刚提高了价格，他们想了解客户对此消息的反应。通过使用社交媒体监测工具和情感分析，他们将追踪数万条社交媒体帖子，以确定客户的整体情绪倾向。
• 追踪产品发布反馈 - 想象一家以开发者为先的公司刚刚更新了其API。他们想知道开发者对新应用架构是否满意，还是对其有些反感。他们会使用产品评价调查结合情感分析来追踪这些反馈。
• 分析竞争对手的线上表现 - 如果某家航空公司开始新增客户喜爱的忠诚度奖励和福利，其竞争对手可能会想深入研究，以决定是否应该提供类似计划。他们可以爬取评论网站、汇总评论，并对这些网站进行情感分析，了解客户真正热衷的内容。
• 发掘品牌拥护者与批评者 - 有人通过数字扩音器在网络上高喊负面评价显然不是好事。但若能找到那些积极推广并支持您业务的人，则是一大优势。要区分这两类人群，并识别出哪些高曝光率的网络账号在损害或提升您的品牌形象，您可以借助情感分析工具来实现。

假设你经营一家公司，专门为婚礼、派对等各种活动提供音视频设备租赁服务。

您希望从客户那里获得坦诚的反馈，但时间有限且希望保护客户回复的隐私。通过使用表单收集用户反馈，您还可以借助程序分析这些反馈，并汇报用户对您业务的感受。这个情感分析程序可以在您忙碌时提供所需的高层数据，无需您亲自逐条查阅每条反馈。如果您时间确实紧迫，Label Studio提供了模板帮助您快速上手。

现在，设想一下，随着业务蒸蒸日上，您开始昼夜不停地忙于应对客户咨询。这时您可能需要部署一个无需休息的聊天机器人，让它全天候为客户提供服务。

要让这个聊天机器人启动并运行，您需要利用机器学习技术来训练程序如何阅读和响应客户。利用您已有的客户调查文本和客户对话记录，您可以训练聊天机器人准备好进行客户对话。当它准备好处理客户对话时，它将使用自然语言处理(NLP)来理解客户请求，并通过情感分析来思考正确的回复。

For example, if a customer says “I loved that pair of speakers your A/V company provided,” your program should be able to identify that statement as a positive one. Instead of replying “I’m sorry,” a reply that assumes the statement was negative, or “congrats!” which is a reply out of left field, your program should be trained enough to reply with an appropriate response.

情感分析基础

让我们思考一下，一个程序或应用程序要分析和处理对话所需发生的整个事件链。

首先，基于API的程序需要读取或下载其将要处理的信息。这可能意味着将客户对话记录上传到API的数据库中，或者指派API实时读取对话内容。

当应用程序获取到所有待处理的原始信息后，它需要理解这些信息的含义。因此，程序可能会使用文本分类或标签功能，将正在分析的词语序列进行分组归类。为实现这一目标，程序将依赖自然语言处理技术。还记得那个在著名击球训练场刻苦训练的程序吗？现在它开始发挥作用了。这意味着程序正在运用经过训练的NLP模型，通过为词语添加适当标签，将"bad"归类为负面词汇，将"good"归类为正面词汇。

信息整理完毕后，您可以将其存储、响应或根据预设逻辑执行自定义操作。

情感分析使企业能够全天候监控其业务的关键领域，如客户支持或竞争分析。公司无需雇佣和配备支持团队，而是可以通过使用程序全天候进行监控，从而更高效地运营。企业收集的信息很可能比任何员工对客户情绪的主观印象都更准确且可操作。普通员工，甚至是高管，每天能花在查阅客户支持工单、产品评价和反馈上的时间都是有限的。但情感分析程序能以惊人的速度解析信息，并突出显示其所发现数据中的关键洞察。

情感分析入门指南

一个成功的情感分析程序遵循关键阶段或数据处理流程。

• 数据收集
• 预处理
• 向量化
• 可视化

但第一步是数据收集。

Simply finding a wealth of data isn’t enough to successfully train a program. You wouldn’t teach a hotel concierge how to interact with customers using a handbook meant for restaurant servers. The same principle applies for sentiment analysis programs. While sets of data may seem related to the field in which you’re trying to train a program, the minor details can make a big difference.

Label Studio是一个数据标注平台，可用于标注包含所有数据类型的大规模数据集，包括文本（自然语言处理、文档、聊天机器人、转录文本等）。典型应用场景包括文档分类、命名实体识别、问答系统和情感分析。

想了解更多关于如何开始情感分析的信息？请查看我们关于构建情感分析程序的文章。