情绪分析（或观点挖掘）是一种机器学习过程，可帮助您确定文本是正面的、负面的还是中性的。借助最新 AI 创新中嵌入的高级自然语言处理算法，可以大规模进行情绪分析。它可以为您提供来自用户群的产品见解。 这种分析方法已在各大企业中得到应用，以改善产品创新和开发。全球化妆品和护肤品巨头欧莱雅使用人工智能分析数百万个在线对话、视频和图像。欧莱雅全球社交洞察和人工智能总监 Charles Besson 表示：“主要目的是确保我们能够在竞争对手之前发现未来的趋势。” 本文将探讨情绪分析在推动产品创新和开发方面的功效。
我们将涵盖：
1.什么是情绪分析？ 2.情感分析如何改善产品开发？ 3.如何分析客户的情绪？ 4.您可以使用哪些工具来分析客户对话？ 5.情绪分析可能存在哪些局限性？ 什么是情绪分析？ 我们已经讨论过如何使用情绪分析来了解对话是积极的、消极的还 兼职数据 是中性的。其工作方式如下： 1. 您从多个来源收集数据，从而了解客户情绪。 2. 将数据处理成AI可以读取的结构。 3. 你要求人工智能从数据中理解并得出情感。 4. 您利用情感来了解客户的需求、愿望和问题。 此过程可以准确找出您和竞争对手客户群中的负面情绪。但是，要运行正确的情绪分析流程，您需要从多个方面优化产品。 情绪分析使用什么指标？ 循环流程中显示四种情绪分析策略的图表：以召回率为重点、以准确率为重点、需要改进准确率和 F1 分数优化。
情感分析：
召回率与准确率 情绪分析项目使用以下指标来衡量： 准确度：正确分类的情绪占总数的百分比。 计算：（真正例 + 真负例）/（总预测数） 准确率：在所有被预测为特定情绪（例如积极情绪）的实例中，属于该情绪的百分比。它关注的是乐观预测的正确性。 计算：真实阳性/（真实阳性+假阳性） 召回率：在属于特定情绪类别的所有实例中，模型正确识别的百分比。它专注于找到情绪的所有相关案例。 计算：真正例/（真正例 + 假阴性） F1 分数：准确 与您的网站或社交媒体页面互动过的 率和召回率的调和平均值。它提供了一个平衡的衡量标准，尤其是在情绪类别不平衡的情况下（例如，正面反馈比负面反馈多得多）。 计算：2 * (精确度 * 召回率) / (精确度 + 召回率) 受试者工作特征曲线下面积 (AUC-ROC)： AUC-ROC 测量模型在各种阈值设置下区分类别（例如阳性与阴性）的能力。
它绘制了实际阳性率与假阳性
率的关系图对数损失（交叉熵损失）：衡量模型预测的不确定性。对数损失越低，表示校准效果越好，概率估计越准确。 通过优化这些指标，产品团队可以深入了解产品开发。让我们讨论一下他们如何获得这些见解。 情感分析如何改善产品开发？ 不同类型的产品团队可以将情绪分析用于其他流程。在更广泛的概述中，我们主要关注两类：初创企业和大型企业： 1.初创企业 初创企业可以从社交媒体和行业论坛等各种来源获取数据，以了解人们 原创评论 有关现有竞争的帖子。 他们可以对这些数据进行情感分析，以了解哪些是投诉。 通过此类别，产品经理可以提炼出新产品的成功特性。 2.企业 企业拥有通过各种渠道获得的大量第一人称数据——实时聊天、支持电子邮件 ID、社交媒体等。
使用像Kommunicate这样的统一
客户服务平台来收集这些数据非常简单。 获得这些数据后，运行情绪分析项目并识别负面情绪实例是相当直观的。 这将帮助您了解客户的需求并在每个周期内改进您的产品。 遵循此流程可以为您的产品团队带来多种竞争优势。 情感分析对产品开发有什么好处？ 按照上述流程，您可以对大量客户数据进行情绪分析。现在，通过使用这些数据，您的产品团队将能够： 1.更好地了解客户需求——由于客户经常在社交媒体和论坛上发布他们的问题，这些应用程序为产品决策提供了更好的背景。您可以通过调查客户帖子获得有关产品功能的实时反馈。
2.寻找机会——最神奇的创业成功案例之一来自Freshdesk。