Você sabe que é mineração de opinião ou análise de sentimentos?

Você sabe que é mineração de opinião ou análise de sentimentos?

A mineração de opinião é um tipo de processamento de linguagem natural para extrair o humor do público sobre um determinado produto ou tema.

A mineração de opinião, que também é chamada de análise de sentimento, envolve a construção de um sistema para coletar e categorizar opiniões sobre um produto. A mineração de opinião automatizada geralmente usa algoritmos de machine learning, um tipo de inteligência artificial (IA), para extrair o sentimento do texto.

A mineração de opinião pode ser útil de várias maneiras. Ela pode ajudar os profissionais de marketing a avaliar o sucesso de uma campanha publicitária ou lançamento de um novo produto, determinar quais versões de um produto ou serviço são populares e identificar quais dados demográficos gostam ou não dos recursos específicos do produto.

Por exemplo, uma revisão em um site pode ser amplamente positiva sobre uma câmera digital, mas pode ser especificamente negativa sobre o quanto é pesada. Ser capaz de identificar esse tipo de informação de forma sistemática dá ao fornecedor uma imagem muito mais clara da opinião pública do que as pesquisas ou grupos de foco, porque os dados são criados pelo cliente.

Existem vários desafios na mineração de opinião. A primeira é que uma palavra considerada positiva em uma situação pode ser considerada negativa em outra situação. Tome a palavra “longa”, por exemplo. Se um cliente disse que a duração da bateria de um laptop era longa, isso seria uma opinião positiva. Se o cliente disse que o tempo de inicialização do laptop era longo, no entanto, isso seria uma opinião negativa. Essas diferenças significam que um sistema de opinião treinado para reunir opiniões sobre um tipo de produto ou característica de produto pode não ter um bom desempenho em outro.

Um segundo desafio é que as pessoas nem sempre expressam opiniões da mesma maneira. O processamento de texto mais tradicional se baseia no fato de que pequenas diferenças entre duas partes do texto não alteram muito o significado. Na mineração de opinião, no entanto, “o filme foi ótimo” é muito diferente de “o filme não foi ótimo”.

Finalmente, as pessoas podem ser contraditórias em suas declarações. A maioria das revisões terá comentários positivos e negativos, o que é um pouco viável analisando as sentenças uma por vez. No entanto, quanto mais informal for o meio (tweets ou postagens de blog, por exemplo), maior a probabilidade de as pessoas combinarem opiniões diferentes na mesma frase. Por exemplo: “o filme foi massa mesmo que o ator principal o tenha sido meia-boca” é fácil para um humano entender, mas é mais difícil para um computador analisar. Às vezes, até mesmo outras pessoas têm dificuldade em entender o que alguém pensou com base em um pequeno texto porque não tem contexto. Por exemplo, “Esse filme foi tão bom quanto o último” depende inteiramente do que a pessoa que expressou a opinião pensou no filme anterior.

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