顾客是任何企业发展壮大的核心动力。理解他们对您产品和服务的看法，能够帮助您的企业更上一层楼。借助情感分析工具，您可以轻松地从反馈数据中洞察顾客的真实感受。
情感分析在深入了解您的受众和顾客方面发挥着至关重要的作用。这种方法能够帮助您，通过应用程序，从大量的非结构化数据中提取有价值的见解。
接下来，让我们深入探讨观点挖掘，包括其类型、局限性、挑战、工作原理以及实际应用案例。
什么是情感分析？
情感分析，也称为观点挖掘，指的是通过文本分析和挖掘来识别文本中表达的情感或情绪。企业可以利用这种方法对顾客关于其产品和服务的观点进行分类。 除了判断情感倾向，这种分析还能收集文本的极性（正面、负面或中性）、主题和观点。
观点挖掘利用人工智能（AI）、机器学习（ML）和数据挖掘技术，从电子邮件、客户支持聊天记录、社交媒体渠道、论坛和博客评论等非结构化文本中提取有用的信息。由于算法使用自动化、基于规则或混合的方法来判断情感，因此无需进行手动数据处理。
Grammarly 作为情感分析工具
Grammarly 除了作为一款修复语法和标点错误的工具外，还可以作为观点挖掘工具使用。 如果您在电子邮件中使用了 Grammarly 集成，您可能会在电子邮件底部看到一个表情符号，这个表情符号会根据您的电子邮件内容，将其标记为友好、正式或非正式等等。
此表情符号代表文本的语气或情感分析结果。Grammarly 通过应用一系列规则和机器学习技术，定位您写作中影响语气或情感的信号。它会分析您的用词、大小写、标点符号和措辞，从而告诉您收件人可能会如何理解您的文字。
不仅限于电子邮件，Grammarly 还可以检测您撰写的任何文本的情感，并告知您文章中主要的情感倾向。通过使用此工具，您可以选择合适的语气，从而帮助您与他人建立良好的关系。
情感分析的重要性
实时情绪追踪
虽然获取新客户的成本高于维护现有客户，但后者同样需要持续的关注。顾客今天对您品牌的看法可能会在明天发生改变。观点挖掘可以帮助您实时了解顾客的情绪，并及时采取行动。
更好的产品和服务
顾客的情感可以反映出顾客的反应和反馈。这些数据能够帮助您开发更好的产品并提供更优质的客户服务。此外，通过快速识别情感和主题，还可以提高团队的生产力。
获取可操作的数据
情感分析让您可以获得可执行的数据。如今，随着人们不断谈论品牌并对其进行标记，社交媒体上充满了数据。分析这些数据的情感倾向，意味着可以了解您的品牌形象和产品表现。
策划营销活动
通过观点挖掘，您可以评估您的营销活动效果。分析结果可以让您根据顾客的感受来采取行动。这些见解有助于企业改进营销策略。例如，您可以针对那些对您的产品感兴趣并且对您的公司有正面看法的顾客，开展特别促销活动。
品牌形象监测
在当今竞争激烈的商业环境中，维护品牌形象是一项艰巨的任务。您可以使用观点挖掘来确定顾客如何看待您的公司，并采取相应的措施。
情感分析的类型
根据贵公司的具体需求，您可以采用不同的观点挖掘模型来捕捉各种情感。
细粒度分析
此模型在推导极性精度方面非常有效，可以帮助您分析从顾客那里收到的评论和评分。公司可以将此分析应用于不同的极性类别，例如高度正面、正面、负面、高度负面或中性。
基于方面的分析
这种类型的情感分析可以对客户评论进行更深入的分析。它可以确定顾客所讨论的业务或想法的哪个方面。
例如，如果您是一家果汁销售商，并收到一条评论写道：“清爽可口，但应该配备可生物降解的吸管”。此分析会识别出顾客对您的果汁持正面评价，但对包装持负面评价。
情绪检测分析
通过此模型，企业可以检测用户反馈中包含的情绪，例如愤怒、满意、沮丧、恐惧、担心、快乐和恐慌。该系统通常使用词典，而一些高级分类器也使用机器学习算法。
但是，为了准确地检测情绪，您应该使用机器学习而不是词典。一个词的含义可能会根据其使用方式而变化，从而表达积极或消极的情感。虽然词典可能无法准确地检测到情绪，但机器学习可以更精准地确定情绪。
意图分析
使用此模型，您可以准确地确定消费者的意图。这样，您就不必在近期内没有购买意愿的受众身上花费时间和精力。相反，您可以专注于那些计划购买您产品的顾客。您可以使用重定向营销来吸引他们的注意力。
情感分析如何工作？
观点挖掘通常通过算法扫描句子，并确定它是积极的、中性的还是消极的。高级观点挖掘工具使用人工智能和机器学习来替代静态或传统的算法。因此，业内人士也将观点挖掘称为情感人工智能。
目前，情感分析主要采用以下两种工作模式：
#1。机器学习情感分析
顾名思义，这种技术利用机器学习和自然语言处理（NLP）从各种训练输入中进行学习。因此，模型的准确性很大程度上取决于输入内容的质量，以及对句子情感的正确理解。接下来的“如何使用机器学习创建情感分析”部分会对此进行详细介绍。
#2。基于规则的情感分析
这是一种传统的观点挖掘方式。该算法内置了一些预设规则，用于识别句子中的情感。基于规则的系统还手动利用自然语言处理，通过单词列表（词典）、标记化、解析和词干提取等方式来实现情感判断。
以下是其工作原理：
词典库
程序员在算法内部创建了一个包含正面和负面词语的词库。可以使用任何标准词典来完成此操作。在此过程中，您需要仔细斟酌哪些是积极词，哪些是消极词，这至关重要。如果出现任何错误，输出结果将会出现偏差。
文本的标记化
由于机器无法理解人类语言，程序员需要将文本分割成尽可能小的片段，例如单词。因此，需要进行句子标记化，将文本拆分为句子。同样，词标记化将句子拆分为各个词语。
删除不必要的词
此时，词形还原和停用词删除起着关键作用。词形还原是将相似词归为一组。例如，am、is、are、been 和 were 等词都会被归为“be”。
同样，停用词删除会删除那些对文本情感没有显著影响的多余词，例如 for、to、a 和 at 等。
情感词的计算机计数
由于情感分析项目可能会涉及到对数 TB 的文本进行分析，因此您需要使用计算机程序来有效地计算所有正面、负面和中性词。这还有助于减少分析过程中可能出现的人为错误。
计算情绪分数
现在，观点挖掘的任务就相对简单了。程序需要给文本打分。分数可以是百分比的形式，例如 0% 代表负面，100% 代表正面，50% 代表中性。
或者，某些程序会使用 -100 到 +100 的比例。在此比例中，0 代表中性，-100 代表负面，+100 代表正面情绪。
情感分析的实际应用
企业不断地收集需要进行正确分析的定性数据。以下是观点挖掘的一些实际应用场景：
- 情感分析用于分析客户支持对话。这可以帮助企业简化工作流程，改善客户服务体验。
- 客户在论坛和在线社区中发表的言论对企业至关重要。企业可以通过这种方法了解顾客在这些平台上对他们的整体印象。
- 社交媒体上的顾客评论可能会成就或毁掉一家企业。情感分析通常用于确定受众对企业的评价。
- 观点挖掘可以帮助识别市场趋势、确定新的市场并分析竞争对手。因此，在推出新产品或品牌之前，人们会使用此方法进行市场调研。
- 产品评论是企业使用情感分析的另一个重要领域。通过分析这些评论，企业可以知道在哪些方面可以改进他们的产品。
- 对新推出的产品或应用程序测试版的调查中包含了可用于改进产品的信息。观点挖掘也有助于从客户调查中收集关键数据。
使用机器学习创建情感分析
文本预处理
在文本预处理过程中，机器学习算法可以利用停用词删除和词形还原技术，去除在人工智能挖掘中不起任何作用的非关键词。
在处理原始文本之后，人工智能程序会采用矢量化方法，将情感词转换为数字。这种将单词转化为数字表示的过程，在行业术语中称为特征提取。
词袋（Bag-of-n-grams）是一种常用的矢量化方法。然而，深度学习在该领域取得了显著进展，并引入了利用神经网络的 word2vec 算法。
训练人工智能和预测
人工智能训练器需要输入一组带有情感标签的训练数据。这些数据主要包括多对特征。特征对表示情感词及其对应标签的数字表示：负面、中性或正面。
现实生活文本的预测
现在，程序员可以将未知的或新的文本输入到机器学习系统中。系统将利用从训练数据中学到的知识，为未知的文本生成标签或类别。
有时，人工智能系统还会使用分类算法模型，例如逻辑回归、朴素贝叶斯、线性回归、支持向量机和深度学习。
既然您已经详细了解了情感分析的概念，那么现在是时候了解一些顶级的观点挖掘工具了。
猴学
MonkeyLearn 是一款情感分析软件，可以快速检测杂乱无章的文本数据中的情感。使用此工具，公司可以及时发现负面评论并立即做出回应，从而建立积极的印象。
您可以监控顾客对您产品、服务或品牌的看法。通过这种方式，您公司的紧急查询响应时间也会大大加快。此外，您还可以将情感洞察可视化。
MonkeyLearn 支持与数百个文本分析应用程序集成，包括 Zapier、Airtable、Gmail、Intercom、MS Excel、Google Sheets、Zendesk、SurveyMonkey、Typeform 和 Service Cloud。
阿瓦里奥
如果您正在寻找一款可靠的情感分析工具来跟踪社交媒体上的讨论，Awario 会是您的理想之选。它可以衡量围绕您的品牌建立的情感，以及它如何随着时间变化，从而帮助您了解您的声誉。
通过使用此工具，您可以快速发现负面的社交媒体评论并优先回复。它可以及时通知您顾客对您的营销活动和新发布产品的反应。
此外，企业可以使用此平台来分析竞争对手，从而确定他们的优势和劣势。您还可以获取 PDF 格式的分析报告并与他人分享。
专题
Thematic 是一个反馈分析平台，您也可以将其用于情感分析。它使用人工智能驱动的观点挖掘技术，为您提供关于顾客的全面见解。使用此工具，您可以在一个中心平台上了解顾客反馈并确定响应的优先级。
该平台从调查、社交媒体、支持聊天、开放式客户回复和评论中收集反馈。然后，它使用人工智能将这些反馈分类为不同的主题和情感。
通过这种方式，您就可以知道什么对您的客户至关重要。此平台无需进行培训或手动编码，因为您可以轻松了解客户中流行的趋势主题。
最后的话
顾客情感和购买意愿是密切相关的。通过了解潜在客户和现有客户的正面或负面印象，公司可以更好地制定营销计划。情感分析还可以帮助您进行社交媒体管理和公司品牌建设。
既然您已经了解了观点挖掘的重要性及其工作原理，那么您就可以借助顶级的分析工具将这种方法应用到您的业务中。您还可以使用机器学习来构建自己的情感分析解决方案。
如果您对此感兴趣，请查看此客户反馈工具列表，以帮助您改进您的产品。