소셜 미디어는 모든 연령대를위한 새로운 지식 허브입니다. 영화, 브랜드, 제품, 소셜 활동 등 거의 모든 것에 대한 의견과 리뷰의 형태로 감정을 표현하는 플랫폼이되었습니다. 리뷰 나 의견은 긍정적이거나 부정적 일 수 있으며이를 분석하는 것을 '감정 분석'이라고합니다.
“감정 분석은 온라인 표현의 체계적인 분석으로 정의 할 수 있습니다. “
감정 분석은 포괄적 인 통계 분석을위한 오픈 소스 도구 인 R에서 많이 사용됩니다. R은 감성 분석의 중요한 작업을 수행하고이 분석의 시각적 표현을 제공합니다. 포괄적 인 설명은 다음 게시물을 참조하십시오. 과 많은 이유가 있습니다 마케터가 R을 선택해야하는 이유 그는 R로부터 큰 이익을 얻을 사람들 중 하나이기 때문에
자바 알고리즘 및 데이터 구조
이전 게시물에서 감정 분석 유형 그리고 그것이 사용 된 시나리오. 다음으로 중요한 질문은 조직이 실제로 감정 데이터를 어떻게 분석 할 수 있는가입니다.
감정 데이터를 분석하는 데는 5 단계가 있으며 다음은 동일한 작업을 수행하는 방법을 그래픽으로 나타낸 것입니다.
자바에서 최대 힙 구현
감정 분석 방법
- 데이터 수집
소비자는 일반적으로 블로그, 토론 게시판, 제품 리뷰와 같은 공개 포럼뿐만 아니라 Facebook 및 Twitter와 같은 소셜 네트워크 사이트와 같은 개인 로그에도 자신의 감정을 표현합니다. 의견과 감정은 다른 어휘, 글의 맥락, 짧은 형식 및 속어를 사용하여 다른 방식으로 표현되어 데이터를 거대하고 혼란스럽게 만듭니다. 감정 데이터의 수동 분석은 사실상 불가능합니다. 따라서 'R'과 같은 특수 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 처리하고 분석합니다.
- 텍스트 준비
텍스트 준비는 분석 전에 추출 된 데이터를 필터링하는 것입니다. 여기에는 데이터에서 연구 영역과 관련이없는 비 텍스트 콘텐츠 및 콘텐츠를 식별하고 제거하는 것이 포함됩니다.
- 감정 감지
이 단계에서 검토 및 의견의 각 문장은 주관성을 검사합니다. 주관적인 표현이있는 문장은 유지되고 객관적인 표현을 전달하는 문장은 버려집니다. 감정 분석은 Unigrams, lemmas, negation 등과 같은 일반적인 계산 기술을 사용하여 다양한 수준에서 수행됩니다.
- 감정 분류
감정은 크게 긍정과 부정의 두 그룹으로 나눌 수 있습니다. 감정 분석 방법론의이 단계에서 감지 된 각 주관적인 문장은 긍정, 부정, 좋음, 나쁨, 좋아요, 싫어요의 그룹으로 분류됩니다.
- 출력 프레젠테이션
감정 분석의 주요 아이디어는 구조화되지 않은 텍스트를 의미있는 정보로 변환하는 것입니다. 분석이 완료되면 텍스트 결과가 파이 차트, 막대 차트 및 선 그래프와 같은 그래프로 표시됩니다.
감정 분석을 수행하는 것은 오늘날 모든 제품 및 서비스 제공 업체에게 중요한 작업입니다. 그러니‘R’언어를 사용하고 시작하세요!
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