L’analyse des sentiments est une technique d’apprentissage automatique dans les médias sociaux et le marketing numérique qui détecte la polarité. Envie de déterminer les sentiments de votre audience sur les activités de votre structure? Ça y est.
La détermination de la polarité (c’est-à-dire une opinion positive ou négative) dans un texte peut être trouvée dans des endroits comme un document entier, un paragraphe, une phrase ou une clause.
Comprendre les émotions des gens est essentiel pour les entreprises, car les clients peuvent exprimer leurs pensées et leurs sentiments plus ouvertement que jamais. En analysant automatiquement les commentaires des clients, des réponses aux sondages aux conversations sur les réseaux sociaux, les marques sont en mesure d’écouter attentivement leurs clients et d’adapter leurs produits et services à leurs besoins.
Différents types d’analyse des sentiments en Marketing
Les modèles d’analyse des sentiments se concentrent sur la polarité (positive, négative, neutre) mais aussi sur les sentiments et les émotions (en colère, heureux, triste, etc.), et même sur les intentions (par exemple intéressé contre pas intéressé).
Voici quelques-uns des types d’analyse de sentiment les plus populaires:
Analyse fine des sentiments. Si la précision de la polarité est importante pour votre entreprise, vous pouvez envisager d’élargir vos catégories de polarité pour inclure: très positive, positive, neutre, négative et très négative.
Détection des émotions. Ce type d’analyse des sentiments vise à détecter les émotions, comme le bonheur, la frustration, la colère, la tristesse, etc. De nombreux systèmes de détection d’émotions utilisent des lexiques (c’est-à-dire des listes de mots et des émotions qu’ils véhiculent) ou des algorithmes d’apprentissage automatique complexes.
Analyse des sentiments basée sur les aspects. En général, lorsque vous analysez les sentiments des textes, par exemple les avis sur les produits, vous souhaitez savoir quels aspects ou caractéristiques particuliers les gens mentionnent de manière positive, neutre ou négative. C’est là que l’analyse des sentiments basée sur les aspects peut aider.
Analyse des sentiments multilingues. L’analyse des sentiments multilingues peut être difficile. Cela implique beaucoup de prétraitement et de ressources. La plupart de ces ressources sont disponibles en ligne (par exemple, les lexiques des sentiments), tandis que d’autres doivent être créées (par exemple, corpus traduits ou algorithmes de détection de bruit), mais vous devez savoir coder pour les utiliser.
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