情感分析是一种机器学习技术社交媒体和数字营销这检测到极性。可以在整个文档，段落，句子或条款等地方找到文本中的极性（又称为正面意见）。
了解人们的情绪是必不可少的对于企业，因为客户能够比以往任何时候都更公开表达自己的想法和感受。通过自动分析客户的反馈意见，从调查回答到社交媒体对话，品牌能够认真倾听其客户的倾听，并量身定制产品和服务以满足他们的需求。
不同类型的情感分析
情感分析模型的重点是极性（正面，消极，中立），也集中在感受和情感（愤怒，快乐，悲伤等）上，甚至是意图（例如感兴趣的v。不感兴趣）。
这是一些最受欢迎的情感分析类型：
- 细粒度的情感分析。如果极性精度对您的业务很重要，则可以考虑将极性类别扩展到：非常积极，积极，中立，负和非常负面。
- 情绪检测。这种情感分析旨在检测情绪，例如幸福，沮丧，愤怒，悲伤等。许多情绪检测系统都使用词典（即单词列表及其传达的情绪列表）或复杂的机器学习算法。
- 基于方面的情感分析。通常，在分析文本的观点时，可以说产品评论，您会想知道人们以积极，中立或负面的方式提及哪些特定方面或功能。这就是基于方面的情感分析可以提供帮助的地方。
- 多语言情感分析。多语言情感分析可能很困难。它涉及很多预处理和资源。188金宝慱网站这些资源大多数都可以在线获得188金宝慱网站（例如情感词典），而其他资源需要创建其他资源（例如翻译的语料库或噪声检测算法），但是您需要知道如何使用它们来使用它们。
情感分析的好处
- 按大规模分类数据。您能想象手动通过数千条推文，客户支持对话或调查进行分类吗？有太多数据可以手动处理。情感分析可帮助企业以有效且具有成本效益的方式处理大量数据。
- 实时分析情绪分析可以实时识别关键问题。例如，社交媒体上的PR危机正在升级吗？愤怒的顾客要流失吗？情感分析模型可以帮助您立即确定这种情况和衡量品牌情感，因此您可以立即采取行动。
- 一致的标准。通过情感标记文本是高度主观的，受个人经验，思想和信念的影响。通过使用集中式情感分析系统，公司可以将相同的标准应用于所有数据，从而帮助他们提高准确性并获得更好的见解。
- 改善客户服务。情感分析的好处之一是能够跟踪客户对品牌的意见和想法的关键信息。这有助于客户服务部门了解任何相关问题。
- 发现新市场营销策略。通过通过情感分析收集的更多数据和信息，组织可以制定有效的营销策略。策略的结果可以从客户的正或负关键信息中衡量。
- 改善媒体看法。情感分析的另一个好处是能够跟踪对公司的记者，作家，专栏作家，市场分析师，媒体研究人员或对公司的独立贡献者的理解，无论是产品，服务，公司价值，人力资源等。这都是至关重要的188金宝慱网站由于任何误解或负面含义都会导致负关键消息，从而形成不良的感知。
