L’écosystème en ligne est conçu pour être ouvert aux interactions en direct. Les utilisateurs en ligne peuvent se livrer à des pages Web immersives, s’engager dans des conversations sociales et publier des critiques en ligne. Les plateformes Web sont conçues pour encourager les utilisateurs à publier des opinions sans restrictions. Cela a élargi la portée de la création de plusieurs expériences numériques significatives dans l’écosystème Web.
Les produits et services en ligne reçoivent des critiques positives et, de temps en temps, négatives. Une bonne partie du comportement de scrutation des utilisateurs peut être détectée sur la plupart des plateformes en ligne. Des tas d’avis sont publiés en ligne par les utilisateurs sur les marchés, les pages Web communautaires et les pages de médias sociaux. Le volume croissant de données d’avis d’utilisateurs, en particulier celles qui nuisent à la réputation en ligne d’une entreprise, nécessite une gestion efficace. Cela a poussé les entreprises à surveiller ce que les utilisateurs écrivent sur les produits et les services sur le Web et à adopter les méthodologies de analyse des sentiments.
Algorithmes d’apprentissage automatique en application
Plusieurs entreprises ont été confrontées au dilemme de laisser les utilisateurs publier des avis négatifs et déplaisants sur leurs services. Pendant ce temps, des communautés d’utilisateurs distingués ont lutté pour garder les communautés sûres et exemptes de critiques et d’opinions incendiaires et souvent biaisées. Pour surmonter ce chaos enflammé, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ont donné un répit bien nécessaire.
Pour comprendre le motif ou les sentiments de chaque avis d’utilisateur, la technique de calcul de l’analyse des sentiments est largement adoptée par le biais d’applications automatisées. L’analyse des sentiments peut être examinée à la fois avec l’approche ML et l’approche basée sur le lexique. Nous reprendrons ici l’approche ML.
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L’analyse des sentiments est également appelée sondage d’opinion, car il existe des ensembles de données de grande taille qui sont analysés, souvent par le biais du processus d’exploration de texte. Diverses sous-approches telles que la modélisation de sujets analysent également les sentiments des utilisateurs. En application, l’analyse des sentiments est une tâche de PNL et implique l’extraction de données textuelles pour étudier le contexte à mapper avec les données d’apprentissage étiquetées. L’apprentissage automatique trie l’analyse des sentiments à l’aide d’algorithmes supervisés tels que Naive Bayes (NB) Classifier et Support Vector Machine (SVM). Expliquons comment les algorithmes font la tâche avec classification de l’analyse des sentiments à partir des données d’entraînement.
Machine à vecteurs de soutien (SVM)
Ce classifieur est utilisé sur différentes classes de données d’apprentissage étiquetées et grâce à l’hyperplan, les algorithmes aident à la classification des données. Il est principalement appliqué pour la régression linéaire et logique. Dans SVM, les équations du noyau jouent un rôle clé dans la transformation du problème de données, pour lequel il existe différents types d’équations. Les équations du noyau aident à organiser les données pour l’analyse des sentiments et à séparer une instance d’une autre dans un espace multidimensionnel.
Classificateur Naive Bayes (NB)
Le classificateur NB est basé sur le théorème de Bayes qui fonctionne et effectue une classification sur la base de la probabilité. En termes de classification des sentiments à partir des données disponibles, le classificateur NB aide à découvrir la probabilité de relation individuellement dans différents types de données. Naive Bayes effectue une classification des données en classant chaque instance séparément et en la traitant comme nouvelle à chaque fois. Bien que cet algorithme ne soit pas simple, il montre des résultats satisfaisants sur de grands ensembles de données étiquetés.
Pour ajouter à cela, les algorithmes de ML fonctionnent pour analyser et catégoriser les avis des utilisateurs pour une action ultérieure dans les programmes d’intelligence artificielle. Ils travaillent à transformer des avis entiers sous forme numérique avant d’être intégrés aux modèles d’apprentissage automatique. Lors de l’exécution des algorithmes, les données produiront des critiques utiles et produiront également des résumés des plus importants parmi ceux qui devraient être supprimés. Les algorithmes Support Vector Machine (SVM) et Naive Bayes (NB) Classifier se sont avérés 95% précis lorsqu’il est appliqué sur des ensembles de données de formation étiquetés massifs pour les applications d’intelligence artificielle, concernant l’analyse des avis des utilisateurs en ligne.
Note de conclusion
Les utilisateurs ont la liberté d’écrire et de publier des expériences à la fois négatives et positives, une raison tout à fait légitime dans le monde en ligne. On attend du fournisseur de services que les sentiments des utilisateurs soient respectés et reconnus. Cependant, cela devient un problème lorsqu’il est haineux ou enfreint les directives de la communauté. Dans le même temps, les entreprises qui cherchent à améliorer l’expérience utilisateur peuvent également vouloir analyser les avis des utilisateurs du point de vue de l’applicabilité. Par exemple, lorsqu’un utilisateur parle négativement de la marque, cela peut ou non être utile d’un point de vue commercial. À cet égard, l’objectif final est le bon paramètre pour juger de l’utilisabilité des tâches d’analyse des sentiments pour les problèmes de PNL.
Analyse des sentiments n’est pas sorcier et mettre des algorithmes d’apprentissage automatique à la tâche non plus. Une classification plus approfondie de l’ensemble de données de formation à un niveau granulaire serait essentielle pour établir la connexion entre les données et les objectifs commerciaux. L’expérimentation des données en combinant divers modèles d’apprentissage pour classer et classer les avis des utilisateurs est beaucoup plus importante pour l’application d’IA sur laquelle apprendre et se former.