情绪分析:综合初学者指南

情感分析是什么?

情感分析是用来确定一个给定的文本包含消极的,积极的,或中性情绪。的一种形式文本分析使用自然语言处理(NLP)和机器学习。情绪分析也称为“意见挖掘”或“情感人工智能”。

情绪得分

情感分析的一个关键方面是极性分类。极性是指特定文本,整体情绪传达的短语或单词。这个极性可以表示为一个数值评级被称为“情绪得分”。例如,这个分数可以用0 -100和100之间的数字代表中性情绪。这个分数可以计算为一个完整的文本或只是一个单独的词。

细粒度的情感分析

情绪得分可以尽可能细粒度要求一个特定的用例。类别可以扩展不仅仅是“积极的”、“中性”和“负面”。例如,您可以选择使用五类

基于情绪分析(ABSA)

情感分析是最有用的,当它绑定到一个特定的属性或文本中描述的一个特性。发现这些属性或特性的过程和他们的情绪被称为基于情绪分析,或ABSA。在主题我们称这些方面“主题”。例如,对于产品评论的一台笔记本电脑处理器速度你可能会感兴趣。一种基于算法可以用来确定一个句子是负的,积极的或中性的谈论处理器速度。

ABSA实时监控

学习是一个人工智能领域,教计算机执行任务通过观察数据。机器学习算法程序来发现数据中的模式。机器学习算法可以被训练来分析任何新的文本高度的准确性。这使得它可以测量人气处理器速度甚至当人们使用稍微不同的单词。例如,“慢加载”或“速度问题”都为“处理器速度”的负面情绪方面的笔记本电脑。

公司使用基于机器学习的应用解决方案基于情绪分析社交媒体,评论网站、网络社区和内部客户沟通渠道。ABSA可以探索的结果数据可视化识别需要改进的地方。这些可视化包括整体情绪,情绪随着时间的推移,和情绪的评级为特定的数据集。

ABSA和机器学习

基于情感分析可以为实时监控尤其有用。企业可以立即识别问题,客户是社交媒体报道或评论。这可以帮助加快响应时间和提高他们的客户体验。

情绪分析为什么重要?

提高销售和留住客户核心业务目标。根据顶点全球的研究学习,每一个额外的明星在一个在线评论导致5 - 9%收入肿块。有一个18%之间的收入差异企业评为三星级和五星级评级。

情绪分析可以帮助你了解人们如何看待你的品牌或产品在规模。这通常是不可能做手工,因为有太多的数据。特定的SaaS工具使企业更容易获得更深的洞察他们的文本数据。这可能包括从顾客评论到员工调查和社会媒体的帖子。这种情绪来自这些数据源的数据可以用来通知关键业务决策。

情感分析的好处

让我们深入挖掘情感分析的主要优点。

情感分析的业务应用程序

情感分析是有用的理解定性数据,公司不断地通过各种渠道收集。让我们挖到一些最常见的业务应用程序。

客户服务经验

一个伟大的客户服务经验可以成就或者毁掉一个公司。客户想知道他们的查询将会迅速处理,高效,专业。情绪分析可以帮助企业简化和提高他们的客户服务经验。

情绪分析和文本分析都可以应用于客户支持对话。机器学习算法可以自动排名对话的紧迫性和话题。例如,假设您有一个社区人们报告技术问题。情绪分析算法可以找到这些文章,人们特别沮丧。这些查询可以优先内部专家。常规问题可以回答其他社区成员。

正如你所看到的,情感分析可以减少处理时间,提高效率,指导查询正确的人。最终,客户得到更好的支持经验,可以减少流失率。

品牌的情感分析

客户对品牌的感受会影响销售,生产,以及有可能向别人推荐这个品牌。2004年发布的“超码”纪录片记录30天当导演摩根·斯普尔洛克只吃麦当劳的食物。随之而来的媒体风暴结合其他负面宣传引起英国公司的利润下降30年来最低水平。作为回应,该公司推出一个公关活动来改善自己的公众形象。

情绪分析可以帮助品牌监控顾客的感受。他们可以分析社区、论坛和社交媒体平台来照看他们的品牌声誉。或者他们可以进行调查了解顾客的强烈关注的问题。

公司还跟踪他们的品牌,产品名称和竞争对手的提到建立品牌形象的理解。这可以帮助公司评估公关活动或新产品发布影响整体品牌的情绪。

市场研究

情绪分析可以帮助企业识别新兴趋势,分析竞争对手,并探索新市场。公司可能要分析竞争对手的产品或服务上的评论。运用情绪分析这些数据可以确定哪些客户对他们的竞争对手的产品喜欢或不喜欢。这些见解可能揭示如何获得竞争优势。例如,情绪分析可以发现竞争对手的客户不满可怜的笔记本电脑的电池寿命。该公司可以强调他们在他们的营销信息优越的电池寿命。

情绪分析也可以应用到市场报告和商业期刊定位新的机会。例如,分析行业数据对房地产市场可能揭示特定区域日益被提到在正面。这些信息可能表明,业内人士看到这一领域是一个很好的投资机会。这些见解可以被用来通过投资获得先发优势领先于其他市场。

情感分析是如何工作的呢?

情绪分析使用机器学习和自然语言处理(NLP)来确定一个文本是负的,积极的,或中性的。两个主要方法是基于规则和自动情绪分析。

基于规则的情绪分析

这是传统的方法情绪分析基于一组手动创建的规则。这种方法包括NLP技术词汇(一大堆单词),阻止,标记和解析。

基于规则的情绪分析是这样运作的:

1. “词典”或创建积极的和消极的单词列表。这些词是用来描述情绪。例如,积极的词汇可能包括“快速”、“实惠”,“用户友好”。消极词汇可能包括“慢”、“昂贵”,“复杂的”。

   

2. 文本分析之前需要做好准备。几个流程是用于格式化文本,一台机器可以理解。标记将文本分解为小块称为令牌)。句子标记文本分割成句子。词标记分隔单词一个句子中去。例如,“最好的客户服务”将会被分割为“的”,“最好”,“客户服务”。词元化可以用来转换的话回根形式。引理是根的一个字。例如,根形式的“是,是,是,是“是“是”。我们也要排除的东西但不用于情绪分析。 So another important process is stopword removal which takes out common words like “for, at, a, to”. These words have little or no semantic value in the sentence. Applying these processes makes it easier for computers to understand the text.

3. 电脑数量的积极或消极的单词数量在一个特定的文本。一个特殊的规则可以确保否定的话,例如“不容易”,算作对立。

4. 最后一步是计算文本的整体情绪评分。正如前面提到的,这可能是基于-100年到100年的规模。在这种情况下100分的得分最高可能的积极情绪。0分表示中性情绪。分数还可以表示为一个百分比,从0% - 100%,积极。

基于规则的情绪分析的缺点

基于规则的方法是有限的,因为他们不考虑整个句子。人类语言的复杂性意味着它很容易错过复杂的否定和隐喻。基于规则的系统也往往需要定期更新优化它们的性能。

自动化或机器学习情绪分析

自动情绪分析依赖于机器学习(ML)技术。在这种情况下基于ML算法训练分类情绪词汇和他们的顺序。这种方法的成功取决于质量的训练数据集,该算法。

也有混合情绪毫升的算法和基于规则的方法。他们可以提供更大的精度,尽管他们是更复杂的。

步骤1:特征提取

模型可以分类文本,文本之前需要准备的,因此它可以由计算机读取。断词,词元化,stopword切除可以是这个过程的一部分,类似于基于规则的方法。此外,文本转换成数字使用一种称为向量化的过程。这些数字表示被称为“特性”。一个常见的方法是使用单词或bag-of-ngrams方法的袋子。这些vectorize文本根据单词出现的次数。

最近深刻学习了表演文本向量化的新方法。一个例子是word2vec算法使用神经网络模型。神经网络可以教学习词关联从大量的文本。Word2vec代表每个不同的词作为一个向量,或一个数字列表。这种方法的优点是,单词有相似的含义给出类似的数字表示。这可以帮助改善情绪分析的准确性。

步骤2:训练和预测

在下一阶段,美联储算法sentiment-labelled训练集模型。然后学会将输入数据与最合适的相应的标签。例如,这个输入数据将包括对特性(或文本的数字表示)及其相应的积极、消极或中性标签。训练数据可以手动创建或生成的评论自己。

步骤3:预测

最后阶段就是毫升情绪分析最大优势基于规则的方法。新的文本输入到模型中。然后模型预测标签(也称为类或标签)这个看不见的数据使用模型从训练数据。数据可以被贴上积极、消极或中性的情绪。这消除了需要一个预定义的词汇中使用基于规则的情绪分析。

分类算法

分类算法用于预测一个特定的情绪文本。作为上述vgsteps详细,他们被训练使用pre-labelled训练数据。通常使用朴素贝叶斯分类模型、逻辑回归支持向量机,线性回归,深度学习。让我们更详细地探索这些算法。

朴素贝叶斯:这种类型的分类是基于贝叶斯定理。这些是概率算法意味着它们计算的概率一个标签为特定的文本。概率最高的文本然后贴上标签。“幼稚”是指每个特性的基本假定是独立的。单词做出一个独立的和平等的贡献对整个结果。这种假设可以帮助该算法工作即使有有限或贴错数据。

逻辑回归:一个分类算法,基于独立变量预测一个二进制的结果。它使用乙状结肠函数输出概率在0和1之间。单词和短语可以归类为积极或消极的。例如,“超级慢处理速度”将归类为0或负面的。

线性回归:算法预测极性输出(Y)基于单词和短语(X输入)。学习的目标是一个线性模型或线可以用来预测情绪(Y)。可以提高模型的精度,减少误差。

简单线性回归的例子。

深度学习和情感分析

值得探索的深度学习更详细地从这种方法最准确的情感分析结果。直到最近主要是传统ML技术领域,需要手动工作来定义分类特性。他们也常常没有考虑词序的影响。深入学习和改变了NLP的人工神经网络。

深入学习算法是受人类大脑的结构和功能。这种方法导致了情感分析的准确性和效率。深度学习的神经网络可以学会自我纠正时一个错误。与传统机器学习错误需要固定通过人工干预。

长时间的短期记忆

一个重要的深度学习方法是长期短期记忆或LSTM。这种方法按顺序读取文本并存储有关任务的信息。

LSTM由三部分组成,被称为“盖茨”:

• 忘记门:第一部分决定以前的数据是否被记住。如果它是无关紧要的任务,它可以被遗忘。

• 细胞输入门:在第二部分试图从新的数据学习新信息。

• 输出门:就是最后一部分细胞将更新的信息传递给下一个时间戳。

情感分析是有用的,有细胞内LSTM控制数据记得或者遗忘。否定是准确的情感分析的关键。例如,很明显,任何人类之间有很大的差别的“伟大”和“不爽”。LSTM能够学习,这种区别是重要的,可以预测哪些词应该否定。LSTM也可以推断出语法规则通过阅读大量的文本。

变压器模型

LSTMs有其局限性,尤其是当涉及到复杂的长句。模型常常会忘记遥远的词的内容。和句子逐字逐句地进行处理。

另一种解决方案是使用一个变压器。这个模型不同重量数据的每个部分的重要性。与LTSM不同,变压器不需要过程的开头句子结束前。相反,它标识了每个单词上下文赋予意义。这被称为一种注意力机制。变压器已经在很大程度上取代LTSMs成为他们更善于分析长句子。

Pre-trained模型

Pre-trained模型允许您开始使用情绪分析。这是一个很好的解决方案公司没有资源来获得大型数据集或火车一个复杂的模型。2022世界杯赛程安排

情绪分析当前的挑战是什么?

情绪分析使用机器学习和自然语言处理(NLP)来确定一个文本是负的,积极的,或中性的。两个主要方法是基于规则和自动情绪分析。

上下文

上下文是至关重要的当涉及到理解的情绪。意见的话可以改变他们的极性取决于上下文。机器需要了解上下文为了正确分类的文本。

例如,这个问题“你喜欢我们的产品可以生产以下答案:

“多才多艺”

“特征”

第一个答案是归类为积极。第二个答案也是积极的,但在自己的是模棱两可的。如果我们改变了问题“你不喜欢”,极性将完全逆转。有时,它不是问题,但评级提供了上下文。

解决方案是进行预处理或后处理数据捕捉必要的上下文。这可能是一个复杂而漫长的过程。

讽刺和挖苦

幽默和讽刺可以为机器学习技术带来了巨大的挑战!把现实生活的例子投诉致函LIAT加勒比航空公司乘客阿瑟·希克斯:

讽刺和挖苦人使用积极的词语来形容消极体验。它可以机器难以理解这里的人气没有知识人们期望从航空公司。在上面的示例中这样的词“体贴”,“华丽的”将分为积极情绪。但对于人类很明显,整个人气是负的。

幸运的是,在商业环境中只有一个一小部分评论使用讽刺。

谈到竞争对手:

如果你公司X和Y公司是你的竞争对手,是不可能有一个情绪模型来捕获关于Y的积极情绪,消极情绪对X假设你得到这些评论:

• 我爱我从X公司的服务

• 我爱我从Y公司的服务

一个通用模型只能说两者都是积极的。如果你想说一个评论说高度评价你的竞争对手是负的,那么你需要训练一个定制的模式。

成语

机器学习算法的斗争与习语和短语。一个例子就是“不是我的那杯茶”。这可能会混淆算法。如果一个评论家使用的成语产品反馈它可以被忽略或错误分类的算法。解决方案是包括习语在训练数据算法是熟悉他们。

中立

为准确的情绪分析定义适当的中性标签是很重要的。标准需要生成高质量和可靠的分析一致。应该归类为中性文本的例子包括目标语句就像上面的例子,我们看着:“这笔记本是黑色”。没有明显的情绪表达这个句子。

无关紧要的数据可分为中性的。另一种方法是在预处理阶段过滤掉任何不相关的细节。

用“希望”这个词可能表明中性情绪。考虑的例子,”我希望我早发现了。“然而,你需要小心这个,因为它也可以用来表达不足或问题。例如,客户可能会说,“我希望平台更新快!”这个词可以表达不同的情绪。

视听内容

视频和音频是一个非常不同的文本类型的数据。音频的或作为视频的一部分需要转录文本之前可以使用语音识别算法进行分析。情绪分析可以分析转录文本与其他文本。也有方法从语音语调确定情绪本身,检测时愤怒的声音或声音人沮丧。这些技术还可以应用到播客和其他录音。

人类的注释器精度的局限性

正如我们上面提到的,即使是人类难以正确识别情绪。这可以用一个inter-annotator协议,也叫一致性,评估两个或两个以上的人类注释器同样的注释的决定。因为机器从训练数据中学习,这些潜在的错误可以影响情绪分析毫升模型的性能。

根据最近的一次测试,主题的情绪分析文本数据的正确预测情绪96%的时间。但我们也广泛谈论准确的含义以及应该采取任何报告的准确性与一粒盐。

说,当涉及到基于方面的情绪分析(ABSA),定义之前,我们做了运行研究相比方面发现了4个人发现的主题与方面。我们了解到,平均而言,主题同意人超过他们同意对方!

情绪分析如何开始

开始使用情绪分析可能会令人生畏。幸运的是有很多在线资源来帮助你以及自动化SaaS情绪分析解决2022世界杯赛程安排方案。或者你可以选择使用开源工具构建自己的解决方案。

选择一个情感分析的方法

你应该建立自己的或投资于现有的软件吗?答案可能取决于你有多少时间和你的预算。通常,建筑自身的更贵。让我们深入的细节构建自己的解决方案或购买一个现有SaaS产品。

建立你自己的

建立你自己的情绪分析解决方案可能是一个漫长而复杂的过程。构建这种类型的工具所需的步骤是:

1. 研究
   第一步是要理解哪些机器学习的选择最适合您的业务。你需要考虑使用的编程语言。

2. 构建
   你可以自己开发的算法或者,最有可能的是,使用一个现有货架模型。

3. 模型训练
   是美联储sentiment-labelled训练集模型。该模型然后学会将输入数据与最合适的相应的标签。这可以作为训练数据需要耗时的策划,贴上标签或生成。整合:建立一个API或手动集成模型与已有的工具。您可能还需要建立一个用户友好的界面,如果你的工具将使用非技术同事。

4. 团队训练
   尤其是非技术团队可能需要详细的新员工培训培训如何使用工具。您可能需要创建内部培训手册。启动:最后阶段是开始使用你的工具在您的业务。定期监控和调整可能需要优化性能。

   优点:
   该工具可以定制,以满足您的业务需求。

   缺点:
   建立你自己的情绪分析解决方案需要相当长的时间。构建一个基本的情绪分析所需的最短时间解决方案是4 - 6个月左右。你可能需要雇佣或重新分配一组数据工程师和程序员。创建自定义软件可能需要更长的时间比你计划。截止日期很容易错过如果团队遇到意想不到的问题。这可能会导致成本大幅增加。一旦构建工具将需要更新和监控。这是一个定制的解决方案只有创建它的技术团队会熟悉它是如何运作的。

Python情绪分析

Python是一种流行的编程语言为情绪分析使用。Python的一个优势是,有很多开源库免费使用。这些使其更容易构建自己的情绪分析解决方案。

这里有一些资源,可以帮助您使2022世界杯赛程安排用Python情绪分析:

NLTK或自然语言工具包是Python的一个主要NLP库。它包括有用的特性,比如分,阻止和词性标记。NLTK也有pretrained情绪分析仪叫做维德(Reasoner价知道字典和情绪)。维德像社交媒体文章更好的适用于短句子。它可以当评级更长、更复杂的句子不准确。

宽大的是另一个NLP Python库,允许您构建自己的情绪分析分类器。NLTK它提供了词性标注和命名实体识别。

PyTorch是一个机器学习库主要由Facebook的人工智能研究实验室开发。它是受开发商欢迎由于其简单和容易的集成。

你也可以找到这些教程有用:

NLTK全面发展指南编程语言处理。它涵盖了编写Python程序,处理语料,对文本进行分类,分析语言结构。

这初学者的指南从对数据科学涵盖了情绪分析使用Python。

Java情绪分析

情绪分析Java是另一种流行的语言。下面列出有用的Java工具包:

OpenNLP是一个Apache工具包使用机器学习过程自然语言文本。它支持的标记,词性标注的命名实体提取,,解析和更多。

的斯坦福CoreNLPNLP工具包也有一个广泛的功能,包括句子检测、标记、遏制和情感探测。

另一个开放源码选择文本挖掘和数据准备Weka。这个系列的机器学习算法的特性分类、回归、聚类和可视化工具。

看看这个教程来学习更多关于使用Java情绪分析:

这个红色的帽子教程看表演情绪分析Twitter发布使用斯坦福CoreNLP。

使用主题的情绪分析见解

对于许多企业最有效的选择是购买一个情绪分析建立在SaaS解决方案。主题是一个伟大的选项,可以方便地进行情感分析客户反馈或其他类型的文本。

主题使用情绪分析算法大量的训练数据使用机器学习。主题的一个独特的特性是,它结合了情绪和主题主题分析过程中发现的。

专题分析和情感分析

在我们深入结合的好处情绪分析和专题分析,让我们快速回顾这两种类型的分析。

如何使用情绪一起分析和专题分析吗

让我们来看看如何使用情绪分析和专题分析主题的文本数据。

第一步:上传您的数据

第一步是把你的非结构化数据上传到一个反馈分析工具等主题。这可能包括在线调查反馈,聊天对话,或社会媒体提及。主题有一个广泛的一键式集成,使它很容易连接你所有的频道。包括Qualtrics, Trustpilot,亚马逊,Facebook,对讲机,Twitter, Tripadvisor和许多更多。主题然后自动清洗和准备您的数据可以分析。

第二步:分析

专题分析
专题分析可以应用于发现主题在你的非结构化数据。主题的AI组主题2级分类。对于一个给定的文本会有核心主题和相关的子主题。例如,一个核心主题可能是“员工行为”。可以“友好little船员”。这可以帮助您轻松地确定你的客户正在谈论什么,例如,在他们的评论或调查反馈。

情绪分析
情绪分析基于主题分析来帮助您理解背后的情感主题。情绪分析分数每一块文本或主题和分配积极、中性或负面情绪。

在上面的示例主题“打印登机牌”主题仪表板中被选中。在这里你可以得到的概述与这个主题相关的情绪在你的文本数据。整体这个主题有负面情绪主题表象归类为负的61.2%。你也可以看到这个主题出现在0.4%的用户评论。

另一个选择是通过情感过滤你的主题。这允许您快速识别领域的业务,顾客不满意。然后您可以使用这些信息来驱动您的业务策略和改进。

结合这两种类型的分析可以很强大。它可以让你了解你的客户觉得你的产品的特定方面,服务,或者你的公司。

步骤3:情绪分析+度量

结合主题和情感分析也可以帮助您理解指标如NPS或客户流失。

这个例子从主题仪表板跟踪客户情感主题。你可以看到最大的负面因素在季度“坏更新”。这使得它很容易为利益相关者理解乍一看是什么影响关键业务指标。

与主题您还可以选择使用我们的客户友好度规。这一点总结了客户情绪在所有上传数据。它可以让你得到一个总体衡量你的客户是如何感觉的你的公司在任何给定的时间。

在下面的例子中可以看到整个情绪在不同的频道。这些渠道都有助于客户商誉70分。

步骤4:AI +人类

主题的平台还允许您去,使手动调整分析。结合人工智能的力量和人类的分析有助于确保更大的准确性和相关性。

例如,您可能想要扫描通过主题和删除任何不有用。您还可以选择主题合并在一起,创建新的主题,以及在主题和子主题之间进行切换。

第五步:实时监控

这个过程的最后一步是连续的实时监控。这可以帮助你保持最重要的新兴趋势和快速识别任何公关危机或产品升级之前的问题。

在上面的例子中可以看到情绪随着时间的推移,“聊天在横向模式”为主题。可视化清楚地表明,更多的客户已经提到这个主题在负面情绪。看右边的客户反馈表明,这是一个新兴的问题相关的最近更新。使用此信息业务可以迅速采取行动,纠正问题和限制可能的客户流失。

情绪分析书

对于那些想要一个真正了解情绪分析有一些伟大的书。的一个经典是“情绪分析和意见挖掘”刘必应。刘被认为是机器学习的思想。他的书是伟大的在解释情绪分析技术还可访问。

如果你想知道更多关于深度学习情绪分析,一个伟大的选择是“基于深度学习情感分析的方法”。它出版于2020年,包括洞察最新的趋势和情感分析的深度学习的进步。

这些社交媒体特别感兴趣想看”情绪分析社交网络”。这个专业书是由刘连同其他几个毫升专家。看起来在自然语言处理、大数据和统计方法。

情绪分析研究论文

情感分析领域始终在发展之中,有源源不断的新研究论文。这是一个选择最近的论文对于那些想要深入挖掘特定的术语:

• ”情绪分析和主观性”刘必应。
• ”情绪分析社交媒体”卡洛斯·伊格莱西亚斯和安东尼奥·莫雷诺。
• ”情绪分析Twitter的数据”Apoorv Agarwal et al。
• ”基于机器学习的客户情绪分析推荐顾客,商店基于客户的审查”刘姗姗易&小芳。
• ”情绪分析英文文本”,Arwa a Al沙姆西Reem Bayari,萨卢姆说。

情绪分析培训

网上有大量的资源来帮助你学习如何使用NLP情绪分析。2022世界杯赛程安排这里有一个选择来帮助你开始:

• 伟大的情绪分析概述,看看这个Udemy课程名为“情绪分析,初学者和专家”。
• Udemy还有一个有用的课程”自然语言处理在Python (NLP)”。这包括如何在Python中编写自己的情绪分析代码。
• Buildbypython在Youtube上已经建立起了一个有用的视频系列使用NLP情绪分析。
• 那些喜欢更学术的方法应该斯坦福在线。他们在Youtube上发布他们的一些讲座这一个关注情感分析。

情绪分析数据集

与情绪分析开始你可能需要访问适当的数据集,如果你不已经有自己的数据。这是一个选择清闲可用的数据集,您可以使用与情绪分析实验:

• 亚马逊的产品评论:这个数据集特征数以百万计的亚马逊评论fastText格式。
• Reddit的评论:这个有趣的数据集中在Reddit评论2009年和2019年之间的比特币。
• Booking.com评论有成千上万的独特的酒店评论:这个数据集。

这些研究一个基于规则的方法需要情绪分析词汇或单词列表,pre-labelled与情绪。这里有一些有用的选项:

• ”情绪词汇81种语言”既包含积极和消极情绪对81种不同语言的词汇。
• ”Loughran-McDonald主目录”包括情绪词分类。
• ”Emoji人气排名v1.0“是一个有用的资源,探讨了情绪的受欢迎的表情符号。

最后对情感分析的想法

情绪分析使用机器学习和自然语言处理(NLP)来确定一个文本是负的,积极的,或中性的。两个主要方法是基于规则和自动情绪分析。

我们希望本指南给你良好的情绪分析概述,以及如何使用它在您的业务。情绪分析可以应用于从品牌监控市场研究和人力资源。帮助公司收集更深入的见解,变得更具竞争力,更好地了解他们的客户。

情绪分析也是一个快速发展的领域的不断演变和发展。这就是为什么重要的是要掌握最新的趋势。另一个选择是使用一个平台主题的不断升级和改进。主题是如何工作的更多信息你可以请求一个个性化指导审判在这里。