互聯網為人們打開了大門，可以在網上自由表達對世界上幾乎任何事物的意見、看法和建議 社會化媒體、網站和博客。 人們（顧客）除了表達自己的意見外，還會影響其他人的購買決定。 這種情緒，無論是消極的還是積極的，對於任何關注其產品或服務銷售的企業或品牌來說都是至關重要的。
幫助企業挖掘評論以供商業使用是 自然語言處理. 四分之一的企業 計劃在明年實施 NLP 技術以支持其業務決策。 NLP 使用情緒分析，幫助企業從原始和非結構化數據中獲得可解釋的見解。
意見挖掘或 情感分析 是一種用於識別確切情緒的 NLP 技術 – 正面、負面或中性 – 與評論和反饋相關聯。 借助NLP，對評論中的關鍵詞進行分析，判斷關鍵詞中包含的正面或負面詞語。
情緒是在一個縮放系統上評分的，該系統將情緒分數分配給一段文本中的情緒（確定文本是積極的還是消極的）。
什麼是多語言情感分析？
顧名思義， 多語言情感分析 是對一種以上語言進行情感評分的技術。 然而，事情並沒有那麼簡單。 我們的文化、語言和經驗極大地影響了我們的購買行為和情緒。 如果不很好地了解用戶的語言、上下文和文化，就不可能準確理解用戶的意圖、情感和解釋。
雖然自動化是我們許多現代問題的答案， 機器翻譯 軟件將無法在評論和 商品評論 它正在翻譯。 機器學習工具可能會給你一個翻譯，但它可能沒有用。 這就是為什麼需要多語言情感分析的原因。
為什麼需要多語言情感分析？
大多數企業使用英語作為他們的溝通媒介，但全球大多數消費者並不使用英語。
根據 Ethnologue，世界上大約 13% 的人口會說英語。 此外，英國文化協會指出，世界上約有 25% 的人對英語有一定的了解。 如果這些數字可信，那麼很大一部分消費者使用英語以外的語言與彼此和企業進行交互。
如果企業的主要目標是保持客戶群的完整性並吸引新客戶，則必須深入了解客戶在他們的產品中表達的意見 母語. 手動審查每條評論或將其翻譯成英文是一個繁瑣的過程，不會產生有效的結果。
一個可持續的解決方案是開發多語種 情緒分析系統 檢測和分析社交媒體、論壇、調查等中的客戶意見、情緒和建議。
執行多語言情感分析的步驟
情感分析，無論是使用單一語言還是 多種語言, 是一個需要應用機器學習模型、自然語言處理和數據分析技術來提取的過程 多語言情感評分 從數據來看。
多語言情感分析涉及的步驟是
第 1 步：收集數據
收集數據是應用情緒分析的第一步。 創建多語言 情感分析模型, 以多種語言獲取數據很重要。 一切都將取決於收集、註釋和標記的數據質量。 您可以從 API、開源存儲庫和發布者中提取數據。
第二步：預處理
應清理收集到的網絡數據，並從中收集信息。 文本中沒有表達特定含義的部分，例如“the”“is”等，應刪除。 此外，文本應分為詞組以進行分類以傳達積極或消極的含義。
為了提高分類質量，應該清除內容中的噪音，例如 HTML 標籤、廣告和腳本。 人們使用的語言、詞彙和語法因社交網絡而異。 對此類內容進行規範化並為預處理做好準備非常重要。
預處理的另一個關鍵步驟是使用自然語言處理來拆分句子、刪除停用詞、標記詞性、將詞轉換為其詞根形式並將詞標記為符號和文本。
第三步：模型選擇
基於規則的模型： 最簡單的多語言語義分析方法是基於規則的。 基於規則的算法根據專家編寫的一組預定規則執行分析。
該規則可以指定正面或負面的詞或短語。 例如，如果您對產品或服務進行評論，它可能包含正面或負面的詞語，例如“好”、“慢”、“等等”和“有用”。 這種方法可以很容易地對單詞進行分類，但它可能會錯誤地分類複雜或不太頻繁的單詞。
自動型號： 自動模型在沒有人類主持人參與的情況下執行多語言情感分析。 儘管機器學習模型是通過人工構建的，但一旦開發完成，它就可以自動工作以提供準確的結果。
分析測試數據，並手動將每個評論標記為正面或負面。 然後，ML 模型將通過將新文本與現有評論進行比較並對它們進行分類來從測試數據中學習。
第四步：分析評估
基於規則和機器學習的模型可以隨著時間和經驗的推移而得到改進和增強。 可以更新不常用詞的詞典或多語言情感的實時分數，以實現更快、更準確的分類。
翻譯的挑戰
翻譯還不夠嗎？ 事實上，不！
翻譯涉及從一種語言轉移文本或文本組，並在另一種語言中找到對等的文本。 然而，翻譯既不簡單也不有效。
那是因為人類不僅使用語言來表達他們的需求，而且還表達他們的情感。 此外，英語、印地語、普通話和泰語等不同語言之間存在明顯差異。 在這種文學組合中加入情感、俚語、成語、諷刺和表情符號。 無法獲得準確的文本翻譯。
的一些主要挑戰 機器翻譯 是
- 主體
- 語境
- 俚語和成語
- 諷刺
- 比較
- 中立
- 表情符號和單詞的現代用法。
如果不准確理解有關其產品、價格、服務、功能和質量的評論、評論和交流的預期含義，企業將無法理解客戶的需求和意見。
多語言情感分析是一個具有挑戰性的過程。 每種語言都有其獨特的詞彙、句法、詞法和音系。 再加上文化，俚語， 表達的情緒、諷刺和調性，您遇到了一個具有挑戰性的難題，需要高效的 AI 驅動的 ML 解決方案。
需要一個全面的多語言數據集來開發強大的多語言 情感分析工具 可以處理評論並為企業提供強大的見解。 Shaip 是市場領導者，提供多種語言的行業定制、標記和註釋數據集，有助於開發高效和準確的數據集 多語言情感分析解決方案.
