Uchambuzi wa Hisia za Lugha nyingi

Uchambuzi wa Hisia kwa Lugha nyingi – Umuhimu, Mbinu, na Changamoto

Mtandao umefungua milango kwa watu kutoa maoni, maoni na mapendekezo yao kwa uhuru kuhusu jambo lolote duniani kuhusu kijamii vyombo vya habari, tovuti, na blogu. Mbali na kutoa maoni yao, watu (wateja) pia wanashawishi maamuzi ya kununua ya wengine. Maoni, yawe hasi au chanya, ni muhimu kwa biashara au chapa yoyote inayohusika na mauzo ya bidhaa au huduma zake.

Kusaidia biashara kuchambua maoni kwa matumizi ya biashara ni Usindikaji wa lugha ya asili. Moja katika kila biashara nne ina mipango ya kutekeleza teknolojia ya NLP ndani ya mwaka ujao ili kufanya maamuzi ya biashara zao. Kwa kutumia uchanganuzi wa maoni, NLP husaidia biashara kupata maarifa yanayoweza kufasiriwa kutoka kwa data mbichi na isiyo na muundo.

Maoni ya madini au uchambuzi wa hisia ni mbinu ya NLP inayotumiwa kutambua hisia halisi - chanya, hasi, au upande wowote - inayohusishwa na maoni na maoni. Kwa msaada wa NLP, maneno muhimu katika maoni yanachambuliwa ili kuamua maneno mazuri au mabaya yaliyomo katika neno kuu.

Hisia huwekwa kwenye mfumo wa kuongeza kiwango ambao huweka alama za hisia kwa hisia katika kipande cha maandishi (kubainisha maandishi kuwa chanya au hasi).

Uchambuzi wa Hisia za Lugha nyingi ni nini?

Uchambuzi wa Hisia za Lugha Nyingi ni Nini?

Kama jina linavyosema, uchambuzi wa hisia kwa lugha nyingi ni mbinu ya kufanya alama za hisia kwa zaidi ya lugha moja. Walakini, sio rahisi kama hiyo. Utamaduni, lugha, na uzoefu wetu huathiri sana tabia na hisia zetu za kununua. Bila ufahamu mzuri wa lugha, muktadha na utamaduni wa mtumiaji, haiwezekani kuelewa kwa usahihi nia, hisia na tafsiri za mtumiaji.

Ingawa otomatiki ndio jibu la shida zetu nyingi za kisasa, tafsiri ya mashine programu haitaweza kuchukua nuances ya lugha, colloquialisms, hila, na marejeleo ya kitamaduni katika maoni na bidhaa kitaalam ni kutafsiri. Zana ya ML inaweza kukupa tafsiri, lakini inaweza isikufae. Ndiyo sababu uchambuzi wa hisia wa lugha nyingi unahitajika.

Kwa nini Uchambuzi wa Hisia za Lugha nyingi unahitajika?

Biashara nyingi hutumia Kiingereza kama njia yao ya mawasiliano, lakini haitumiwi na watumiaji wengi ulimwenguni.

Kulingana na Ethnologue, karibu 13% ya idadi ya watu ulimwenguni huzungumza Kiingereza. Zaidi ya hayo, Baraza la Uingereza linasema kuwa karibu 25% ya watu duniani wana uelewa mzuri wa Kiingereza. Ikiwa nambari hizi zitaaminika, basi sehemu kubwa ya watumiaji huingiliana na biashara katika lugha nyingine isipokuwa Kiingereza.

Ikiwa lengo kuu la biashara ni kuweka msingi wa wateja wao sawa na kuvutia wateja wapya, inapaswa kuelewa kwa karibu maoni ya wateja wao yaliyotolewa katika lugha ya asili. Kukagua mwenyewe kila maoni au kuyatafsiri kwa Kiingereza ni mchakato mzito ambao hautatoa matokeo bora.

Suluhisho endelevu ni kukuza lugha nyingi mifumo ya uchambuzi wa hisia ambayo hutambua na kuchambua maoni ya wateja, hisia na mapendekezo katika mitandao ya kijamii, vikao, tafiti na zaidi.

Hatua za Kufanya Uchambuzi wa Hisia kwa Lugha nyingi

Uchambuzi wa hisia, bila kujali ikiwa katika lugha moja au lugha nyingi, ni mchakato unaohitaji utumizi wa miundo ya kujifunza kwa mashine, uchakataji wa lugha asilia na mbinu za uchanganuzi wa data ili kutoa alama za hisia za lugha nyingi kutoka kwa data.

Tambua Nia Sahihi na Matoleo yetu ya Huduma ya Uchambuzi wa Maoni

Hatua zinazohusika katika uchanganuzi wa hisia za lugha nyingi ni

Hatua ya 1: Kukusanya Data

Kukusanya data ni hatua ya kwanza katika kutumia uchanganuzi wa hisia. Ili kuunda lugha nyingi mfano wa uchambuzi wa hisia, ni muhimu kupata data katika lugha mbalimbali. Kila kitu kitategemea ubora wa data iliyokusanywa, iliyofafanuliwa na kuwekewa lebo. Unaweza kuchora data kutoka kwa API, hazina huria na wachapishaji. 

Hatua ya 2: Usindikaji wa awali

Data ya wavuti iliyokusanywa inapaswa kusafishwa, na habari kukusanywa kutoka kwayo. Sehemu za maandishi ambazo hazileti maana maalum, kama vile 'ni' 'ni' na zaidi, zinapaswa kuondolewa. Zaidi ya hayo, matini inapaswa kuunganishwa katika vikundi vya maneno ili kuainishwa ili kuleta maana chanya au hasi.

Ili kuboresha ubora wa uainishaji, maudhui yanapaswa kuondolewa kelele, kama vile lebo za HTML, matangazo na hati. Lugha, leksimu, na sarufi inayotumiwa na watu ni tofauti kulingana na mtandao wa kijamii. Ni muhimu kurekebisha maudhui kama haya na kuitayarisha kwa usindikaji wa awali.

Hatua nyingine muhimu katika uchakataji wa awali ni kutumia uchakataji wa lugha asilia ili kugawanya sentensi, kuondoa maneno ya kusitisha, kuweka lebo sehemu za usemi, kubadilisha maneno kuwa mzizi wao na kuweka alama za maneno kuwa alama na maandishi. 

Hatua ya 3: Uchaguzi wa Mfano

Mfano wa msingi wa kanuni: Njia rahisi zaidi ya uchanganuzi wa kisemantiki wa lugha nyingi ni kulingana na sheria. Kanuni ya msingi ya kanuni hufanya uchanganuzi kulingana na seti ya sheria zilizoamuliwa mapema zilizopangwa na wataalam.

Kanuni inaweza kubainisha maneno au vishazi ambavyo ni chanya au hasi. Ukichukua ukaguzi wa bidhaa au huduma, kwa mfano, inaweza kuwa na maneno chanya au hasi kama vile 'nzuri,' 'polepole,' 'subiri' na 'muhimu.' Njia hii hurahisisha kuainisha maneno, lakini inaweza kuainisha vibaya maneno magumu au yasiyo ya kawaida sana.  

Muundo Otomatiki: Muundo otomatiki hufanya uchanganuzi wa hisia kwa lugha nyingi bila kuhusisha wasimamizi wa kibinadamu. Ingawa kielelezo cha kujifunza kwa mashine kimeundwa kwa juhudi za kibinadamu, kinaweza kufanya kazi kiotomatiki ili kutoa matokeo sahihi pindi tu kitakapotengenezwa.

Data ya majaribio inachanganuliwa, na kila maoni yanawekewa lebo kuwa chanya au hasi. Kisha muundo wa ML utajifunza kutoka kwa data ya jaribio kwa kulinganisha maandishi mapya na maoni yaliyopo na kuyaainisha.  

Hatua ya 4: Uchambuzi na Tathmini

Miundo inayotegemea sheria na kujifunza kwa mashine inaweza kuboreshwa na kuimarishwa kwa muda na uzoefu. Kamusi ya maneno ambayo hayatumiwi sana au alama za moja kwa moja za hisia za lugha nyingi zinaweza kusasishwa kwa uainishaji wa haraka na sahihi zaidi.

Hatua za Uchambuzi wa Hisia za Lugha nyingi

Changamoto ya Tafsiri

Je, tafsiri haitoshi? Kweli, hapana!

Tafsiri inahusisha kuhamisha maandishi au vikundi vya maandishi kutoka lugha moja na kutafuta sawa katika lugha nyingine. Hata hivyo, utafsiri si rahisi wala ufanisi.

Hiyo ni kwa sababu wanadamu hutumia lugha sio tu kuwasilisha mahitaji yao bali pia kuelezea hisia zao. Zaidi ya hayo, kuna tofauti kubwa kati ya lugha mbalimbali, kama vile Kiingereza, Kihindi, Mandarin, na Thai. Ongeza kwenye mchanganyiko huu wa kifasihi matumizi ya hisia, misimu, nahau, kejeli na emoji. Haiwezekani kupata tafsiri sahihi ya maandishi.

Baadhi ya changamoto kuu za tafsiri ya mashine ni

  • Kutafakari
  • Muktadha
  • Misimu na Nahau
  • Sarasm
  • Kulinganisha
  • Usiokuwa na nia
  • Emojis na Matumizi ya kisasa ya maneno.

Bila kuelewa kwa usahihi maana inayokusudiwa ya ukaguzi, maoni na mawasiliano kuhusu bidhaa, bei, huduma, vipengele na ubora wao, biashara hazitaweza kuelewa mahitaji na maoni ya wateja.

Uchambuzi wa hisia kwa lugha nyingi ni mchakato wenye changamoto. Kila lugha ina leksimu, sintaksia, mofolojia na fonolojia ya kipekee. Ongeza kwa hili utamaduni, misimu, hisia zilizoonyeshwa, kejeli, na sauti, na umejipatia kitendawili cha changamoto ambacho kinahitaji suluhisho bora la ML inayoendeshwa na AI.

Seti kamili ya data ya lugha nyingi inahitajika ili kukuza lugha nyingi thabiti zana za uchambuzi wa hisia ambayo inaweza kuchakata hakiki na kutoa maarifa yenye nguvu kwa biashara. Shaip ndiye kiongozi wa soko katika kutoa hifadhidata zilizobinafsishwa za tasnia, zilizo na lebo, na maelezo katika lugha kadhaa ambazo husaidia kukuza ufanisi na sahihi. suluhu za uchanganuzi wa hisia kwa lugha nyingi.

Kushiriki kwa Jamii