Internet ha abierto las puertas a las personas que expresan libremente sus opiniones, puntos de vista y sugerencias sobre casi cualquier cosa en el mundo en redes sociales, sitios web y blogs. Además de expresar sus opiniones, las personas (clientes) también influyen en las decisiones de compra de los demás. El sentimiento, ya sea negativo o positivo, es fundamental para cualquier empresa o marca preocupada por las ventas de sus productos o servicios.
Ayudar a las empresas a extraer los comentarios para uso comercial es Procesamiento natural del lenguaje. Una de cada cuatro empresas tiene planes de implementar la tecnología NLP dentro del próximo año para impulsar sus decisiones comerciales. Mediante el análisis de sentimientos, NLP ayuda a las empresas a obtener información interpretable a partir de datos sin procesar y no estructurados.
Minería de opinión o análisis de los sentimientos es una técnica de PNL utilizada para identificar el sentimiento exacto: positivo, negativo o neutro – asociado con comentarios y retroalimentación. Con la ayuda de NLP, las palabras clave en los comentarios se analizan para determinar las palabras positivas o negativas contenidas en la palabra clave.
Los sentimientos se califican en un sistema de escala que asigna puntajes de sentimiento a las emociones en un fragmento de texto (determinando el texto como positivo o negativo).
¿Qué es el Análisis de Sentimiento Multilingüe?
Como su nombre indica, análisis de sentimiento multilingüe es la técnica de realizar puntajes de sentimiento para más de un idioma. Sin embargo, no es tan simple como eso. Nuestra cultura, idioma y experiencias influyen en gran medida en nuestro comportamiento de compra y emociones. Sin una buena comprensión del idioma, el contexto y la cultura del usuario, es imposible comprender con precisión las intenciones, emociones e interpretaciones del usuario.
Si bien la automatización es la respuesta a muchos de nuestros problemas de hoy en día, máquina traductora el software no podrá captar los matices del lenguaje, coloquialismos, sutilezas y referencias culturales en los comentarios y comentario está traduciendo. La herramienta ML puede proporcionarle una traducción, pero puede que no sea útil. Esa es la razón por la que se requiere un análisis de sentimiento multilingüe.
¿Por qué es necesario el análisis de sentimiento multilingüe?
La mayoría de las empresas utilizan el inglés como medio de comunicación, pero la mayoría de los consumidores en todo el mundo no lo utilizan.
Según Ethnologue, alrededor del 13% de la población mundial habla inglés. Además, el British Council afirma que alrededor del 25% de la población mundial tiene una comprensión adecuada del inglés. Si se cree en estos números, una gran parte de los consumidores interactúan entre sí y con el negocio en un idioma que no es el inglés.
Si el objetivo principal de las empresas es mantener intacta su base de clientes y atraer nuevos clientes, debe comprender íntimamente las opiniones de sus clientes expresadas en sus lengua materna. Revisar manualmente cada comentario o traducirlo al inglés es un proceso engorroso que no arrojará resultados efectivos.
Una solución sostenible es desarrollar sistemas de análisis de sentimiento que detectan y analizan las opiniones, emociones y sugerencias de los clientes en redes sociales, foros, encuestas y más.
Pasos para realizar un Análisis de Sentimiento Multilingüe
Análisis de sentimiento, ya sea en un solo idioma o múltiples idiomas, es un proceso que requiere la aplicación de modelos de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y técnicas de análisis de datos para extraer puntuación de sentimiento multilingüe a partir de los datos.
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Los pasos involucrados en el análisis de sentimiento multilingüe son
Paso 1: Recopilación de datos
La recopilación de datos es el primer paso para aplicar el análisis de sentimientos. Para crear un multilingüe modelo de análisis de sentimientos, es importante adquirir datos en una variedad de idiomas. Todo dependerá de la calidad de los datos recopilados, anotados y etiquetados. Puede extraer datos de API, repositorios de código abierto y editores.
Paso 2: Preprocesamiento
Los datos web recopilados deben limpiarse y la información debe extraerse de ellos. Las partes del texto que no transmiten un significado particular, como 'el' 'es' y más, deben eliminarse. Además, el texto debe agruparse en grupos de palabras para categorizarse para transmitir un significado positivo o negativo.
Para mejorar la calidad de la clasificación, el contenido debe limpiarse de ruido, como etiquetas HTML, anuncios y secuencias de comandos. El idioma, el léxico y la gramática utilizados por las personas son diferentes según la red social. Es importante normalizar dicho contenido y prepararlo para el procesamiento previo.
Otro paso crítico en el preprocesamiento es usar el procesamiento del lenguaje natural para dividir oraciones, eliminar palabras vacías, etiquetar partes del discurso, transformar palabras en su forma raíz y convertir palabras en símbolos y texto.
Paso 3: Selección del modelo
Modelo basado en reglas: El método más simple de análisis semántico multilingüe está basado en reglas. El algoritmo basado en reglas realiza el análisis en base a un conjunto de reglas predeterminadas programadas por los expertos.
La regla podría especificar palabras o frases que sean positivas o negativas. Si realiza una revisión de un producto o servicio, por ejemplo, podría contener palabras positivas o negativas como "excelente", "lento", "esperar" y "útil". Este método facilita la clasificación de palabras, pero podría clasificar erróneamente palabras complicadas o menos frecuentes.
Modelo automático: El modelo automático realiza un análisis de opinión multilingüe sin la participación de moderadores humanos. Aunque el modelo de aprendizaje automático se crea con el esfuerzo humano, puede funcionar automáticamente para ofrecer resultados precisos una vez desarrollado.
Los datos de prueba se analizan y cada comentario se etiqueta manualmente como positivo o negativo. Luego, el modelo de ML aprenderá de los datos de prueba comparando el nuevo texto con los comentarios existentes y categorizándolos.
Paso 4: Análisis y Evaluación
Los modelos basados en reglas y de aprendizaje automático se pueden mejorar y mejorar con el tiempo y la experiencia. Se puede actualizar un léxico de palabras de uso menos frecuente o puntajes en vivo para sentimientos multilingües para una clasificación más rápida y precisa.
El desafío de la traducción
¿No es suficiente la traducción? ¡En realidad no!
La traducción implica transferir texto o grupos de texto de un idioma y encontrar un equivalente en otro. Sin embargo, la traducción no es simple ni efectiva.
Eso es porque los humanos usan el lenguaje no solo para comunicar sus necesidades sino también para expresar sus emociones. Además, existen marcadas diferencias entre los distintos idiomas, como el inglés, el hindi, el mandarín y el tailandés. Agregue a esta mezcla literaria el uso de emociones, jerga, modismos, sarcasmo y emojis. No es posible obtener una traducción precisa del texto.
Algunos de los principales retos de máquina traductora en
- Subjetividad
- Contexto
- Argot y modismos
- Sarcasmo
- Comparaciones
- Neutralidad
- Emojis y uso moderno de las palabras.
Sin comprender con precisión el significado previsto de las revisiones, los comentarios y la comunicación con respecto a sus productos, precios, servicios, características y calidad, las empresas no podrán comprender las necesidades y opiniones de los clientes.
El análisis de sentimiento multilingüe es un proceso desafiante. Cada idioma tiene su léxico, sintaxis, morfología y fonología únicos. Agregue a esto la cultura, la jerga, sentimientos expresados, sarcasmo y tonalidad, y tienes un rompecabezas desafiante que necesita una solución de ML eficiente impulsada por IA.
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