감성 분석이란 무엇입니까?

감성 분석은 자연어 처리 분야의 한 측면이며 단일 주제에 대해 다양한 소스에서 수집한 주관적인 의견이나 감성을 이해하는 것을 전문으로 합니다.

비즈니스 컨텍스트에서 보면, 감성 분석은 의견에서 정보를 식별 및 추론한 다음 비즈니스 운영을 향상시키는 도구를 나타냅니다. 이런 분석은 의견의 하위 컨텍스트를 파고 들고 제품 또는 특정 요소에 대한 태도를 이해하는 것을 목적으로 하는 다양한 알고리즘의 도움으로 수행됩니다.

감성 분석은 기업이 제품 포지셔닝을 검토할 수 있도록 일반 대중의 추론을 이해하기 위한 오피니언 마이닝에 관한 것입니다. 감성 분석은 다음과 같은 다양한 영역에서 사용됩니다.

• 제품 분석
• 시장 조사
• 초개인화
• 평판 관리
• 홍보에 대한 인식
• 정밀한 고객 타겟팅
• 제품 리뷰
• 제품 피드백
• 효율적인 고객 서비스

감성 분석은 기업이 고객의 요구를 명확하게 해결하는 더 스마트한 제품과 서비스를 개발하는 것을 지원하는 데서 엄청나게 큰 역할을 합니다.

감성 분석이 중요한 이유는 무엇인가요?

감성 분석은 감성 데이터 처리를 통한 제품에 대한 인식과 시장 선호도에 중점을 둡니다. 고객 인식과 관련된 정보를 얻기 위해 활용할 수 있는 공개 및 비공개 리소스는 여러 가지가 있습니다. 이러한 소스는 다음과 같습니다.

• 제품 또는 서비스에 관한 고객 대응
• 사용자가 생성한 공개 리뷰
• 전문 미디어 기반 제품 리뷰
• 멘션 또는 해시태그와 같은 제품에 대한 소셜 미디어 소개
• 일반 및 목적 지향적인 포럼 마이닝

기업은 감성 분석을 통해 방대한 양의 데이터를 이해하고 이를 다양한 긍정적 결과로 변환할 수 있습니다. 이점은 다음과 같습니다.

• 제품이나 서비스에 대한 잠재 고객의 인식에 대한 명확한 이해
• 고객의 입장에서 시장의 현황을 심층적으로 조사

상기 두 가지의 경우, 모두 결과는 제품의 특정 잠재고객에 대한 가치 제안을 생성합니다.

그런데 그러한 이해가 필요한 이유는 무엇일까요?

모든 제품에 대한 핵심 성과 지표의 관점에서 볼 때, 진화의 다음 단계를 이해하려면 장단점에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 감성 분석은 마케팅 노력과 방향, 비즈니스 개발을 결정하는 데 이상적입니다. 기업은 감성 분석 기반 마케팅을 통해 고객의 관점에서 모든 제품의 장단점을 이해할 수 있습니다.

감성 분석은 또한 실제 데이터를 사용하며, 올바르게 분석되면 실행 가능한 전략을 수립하기 위한 실제 정보를 제공하게 될 것입니다. 추측이나 가정은 없습니다.

시장 조사와 관련하여 감성 분석은 중요하지만 훨씬 덜 통합적입니다. 감성 분석을 통해 시장이 필요로 하는 것에 대한 대안적인 관점과 더 많은 변화를 제공합니다. 종종 새로운 접근 방식을 제공하여 기업이 제품에 대한 미개척 틈새 시장을 찾을 수 있도록 합니다.

감성 분석은 기본 수준에서는 쉽지만, 엔터프라이즈 관점에서 보면 고급 통찰력을 얻기 위해서는 정교한 도구가 필요합니다.

감성 분석의 유형

다음은 다양한 감성 분석 유형을 살펴보겠습니다. 이러한 모든 분석에서는 데이터 기반 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)을 사용하여 판단과 예측을 수행합니다.

세밀 감성 분석

세밀 감성 분석은 여론의 양극성을 해석합니다. 이 분석은 좋아요/싫어요 감정 또는 긍정적/부정적 차별화와 같은 단순한 이분법적일 수 있으며, 또는 행동 질문에 대한 강한 동의에서 강한 불일치를 측정하는 1에서 7까지의 리커트 평가 시스템과 같은 더 깊은 사양으로 더 복잡할 수 있습니다.

감정 감지

감정 기반 감성 분석은 언어 및 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 고객 통신에 존재하는 특정 감정 상태를 감지합니다. 결과를 통해 고객이 제품에 대해 특정 방식을 느끼는 이유를 결정합니다.

측면 기반 감성 분석

측면 기반 감성 분석은 조금 구체적입니다. 초점은 제품의 특정 측면이나 요소(휴대폰 소프트웨어에 대한 최신 업그레이드 등)에 대한 고객 의견을 찾는 것입니다. 측면 기반 분석을 통해 고객이 업그레이드를 인식하는 방식과 고객의 관점에서 특정 강점 또는 약점이 무엇인지 쉽게 추적할 수 있습니다.

의도 분석

고객 지원 서비스에서 의도 분석을 사용하여 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 그것은 누군가의 메시지 뒤에 숨겨진 구체적인 의도를 결정합니다.

감성 분석에 대한 두 가지 접근 방식은 무엇입니까?

감성 분석에는 확립된 다음의 두 가지 접근 방식이 있습니다.

규칙 기반 접근 방식

규칙 기반 접근 방식은 상세하고 명확한 의견 설명을 식별하는 알고리즘을 사용합니다. 접근 방식에는 주관성, 의견의 양극성 및 의견 주체 식별이 포함됩니다. 이 규칙 기반 접근 방식은 다음과 같은 가능한 작업 중 일부를 포함하는 기본 자연어 처리를 활용합니다.

• 형태소 분석
• 파싱
• 토큰화
• 품사 태깅
• 언어 분석

규칙 기반 접근 방식은 두 개의 단어 세트로 시작합니다. 이 세트 중 하나에는 긍정적인 요소만 포함되고 다른 하나에는 부정적인 요소만 포함됩니다. 알고리즘에서는 사전 정의된 규칙 및 단어 목록과 일치하는 단어를 찾기 위해 텍스트를 철저히 스캔한 다음 가장 널리 사용되는 단어를 계산합니다. 긍정적인 단어가 많을수록 긍정적인 극성을 의미하고 부정적인 단어가 많을수록 부정적인 극성을 나타냅니다.

규칙 기반 알고리즘의 단점은 일부 결과가 부적절하게 전달된다는 것입니다. 규칙 기반 접근 방식이 컨텍스트를 고려하지 않기 때문에 유연성이나 정밀도가 거의 나 없어 결과를 사용할 수 없습니다. 그러나 메시지의 어조를 확인할 수 있어 고객 지원에 유용합니다.

규칙 기반 접근 방식에는 언어학적인 문제가 있을 수 있습니다. 속어는 빠르게 변경되며 단어를 긍정적 또는 부정적 감정에 맞추는 데 약간의 어려움을 줄 수 있습니다. 오늘날 규칙 기반 감성 분석은 자주 머신 러닝 솔루션의 향후 구현 및 교육을 위한 출발점으로 사용됩니다.

자동 감성 분석 접근 방식

자동 감성 분석에서는 텍스트를 심층 분석하고 사용 가능한 데이터를 추출합니다. 자동 감성 분석은 미리 정의된 규칙을 기반으로 하는 대신 머신 러닝을 사용하여 메시지의 개요를 이해합니다. 이 자동 접근 방식은 지도 머신 러닝 분류 알고리즘을 사용하여 정밀도와 정확도 수준을 높이고 다양한 기준에 따라 정보를 빠르게 처리합니다.

감성 분석은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 탐색합니다. 일반적으로 감성 분석에는 다음 유형의 분류 알고리즘이 포함될 수 있습니다.

• 선형 회귀
• 서포트 벡터 머신
• 나이브 베이즈
• 순환 신경망 파생물(예: 장단기 메모리 네트워크 및 게이트 순환 장치)

감정은 특정한 통찰력의 규칙적인 추출이라는 인상을 주기 때문에 꽤 까다롭습니다. 그러나 감정의 정확한 요지를 파악하려면 많은 작업이 필요합니다.

감성 분석은 어떻게 작동합니까?

감성 분석은 기본적으로 의견 기반 관점, 관련 감정 및 특히 관심이 있을 수 있는 정보를 발견하는 것을 목표로 하는 분류 알고리즘입니다.

감성 분석에서 "의견"을 구성하는 것은 무엇입니까? 일반적으로 의견은 사실이나 정확한 지식에 근거하지 않을 수 있는 관점입니다.

그러나 데이터 관점에서 볼 때 의견에는 훨씬 더 많은 것이 있습니다. 의견은 개인적인 경험을 바탕으로 한 주관적인 평가이지만 감정에 해당합니다. 기호의 집합은 경험과 감정에 대한 복잡한 관점을 제시합니다. 감성 분석은 이러한 이해를 바탕으로 다음을 수행할 수 있습니다.

• 리뷰 사이트 또는 고객 지원 데스크와 같은 하나의 특정 플랫폼에서 감성 데이터 추출
• 긍정적인 극성 또는 부정적인 극성 결정
• 주제를 일반적으로 말하는 것인지 구체적으로 말하는 것인지를 정의
• 개별적으로 또는 기존 잠재고객 세그먼트의 맥락에서 의견 보유자 식별

감성 분석은 다음과 같은 다양한 수준에서 사용할 수 있습니다.

1. 문서 수준: 전체 텍스트 분석
2. 문장 수준: 한 문장 분석
3. 부분 문장 수준: 문장 내에 위치한 부분 표현 확인

의견은 주관적이기 때문에 다음과 같은 네 가지 하위 범주로 특징지을 수 있습니다.

1. 직접적인 의견: 의견이 요점인 경우
   • "이 애플리케이션 사용자 인터페이스가 좋지 않습니다"
2. 비교 의견: A와 B 사이 비교가 이루어진 경우
   • "앱 B의 애플리케이션 사용자 인터페이스가 앱 A보다 못합니다"
3. 명시적 의견: 상황이 매우 명확한 경우
   • "이 앱은 최적으로 기능합니다"
4. 묵시적 의견: 의견이 단순한 암시인 경우
   • "앱이 하루 만에 충돌하기 시작했습니다"

감성 분석 작업의 일반적인 난제

문맥과 극성

알고리즘은 문맥을 이해하는 데 문가 있습니다. 인간은 상호작용의 맥락을 이해할 수 있지만 알고리즘에서는 장애물이 될 수 있습니다. 따라서 알고리즘은 메시지에 대한 문맥 구성 요소를 포함하도록 구성해야 합니다.

텍스트 벡터화로 이 문제를 해결할 수 있습니다. 품사에 따라 텍스트의 단어 연결(및 다른 단어와의 관계)을 차트로 표시합니다. 이렇게 하면 텍스트 감성 분석에 차원이 추가되고 메시지의 어조를 명확하게 이해할 수 있습니다.

주관성과 어조 결정

메시지의 어조 식별은 감성 분석의 핵심 기능입니다. 어조 분석은 사용된 단어에 따라 단순할 수도 있고 복잡할 수도 있습니다. 인간의 상호 작용은 암묵적이거나 명시적이고 주관적이거나 객관적일 수 있으며 이는 알고리즘에서 판단하기 어렵습니다.

이를 해결하기 위해 제품의 특성화에는 알고리즘이 주관성과 어조를 정확하게 결정하는 데 도움이 되는 여러 옵션과 관련 범주가 필요합니다.

풍자와 아이러니 식별

기계와 알고리즘에서는 아이러니와 풍자를 이해하는 것이 가장 어렵습니다. 한 시퀀스에 사용된 단어는 다른 문장과 완전히 다른 것을 나타낼 수 있으며 알고리즘은 이 모든 것을 액면 그대로 받아들여 완전히 틀릴 수 있습니다. 이를 해결하는 방법은 심층 문맥 분석과 방대한 코퍼스를 사용하여 자연어 처리 감정 분석 모델을 학습시키는 것입니다.

중립 메시지

또 다른 문제는 어떤 범주에도 분류되지 않는 중립적인 메시지입니다. 알고리즘은 중립 메시지를 어떻게 처리할까요? 여기에는 다음 두 가지 접근 방식이 있습니다.

1. 첫 번째는 문맥으로 들어가 진술된 모든 사실들을 살펴보는 것입니다. 이것은 어떤 표현되지 않은 의견도 전면에 드러낼 수 있습니다. 이것은 특수한 경우에 대한 수동 접근 방식입니다.
2. 두 번째는 알고리즘 관련입니다. 무언가가 긍정적이거나 부정적인 것으로 분류되지 않으면 알고리즘이 트리거되어 중립으로 표시될 수 있습니다.

감성 분석의 미래

감성 분석은 특히 기업에서 가치 있는 기술입니다. 편향되지 않은(또는 상대적으로 덜) 편향된 방식으로 고객으로부터 현실적인 피드백을 얻습니다. 올바르게 실행되게 되면 조직에 가치를 더하고 향후 의사 결정을 위한 팩트와 측정 가능한 데이터를 제공합니다.

제품 또는 서비스를 개선하고 더 많은 판매를 유도하며 경쟁자를 능가하려는 조직은 감성 분석을 활용해야 합니다.