Sentimentanalyse og behandling af naturligt sprog: Begyndervejledning til 2026

Hvis du nogensinde har brugt Google Translate eller ladet Gmail færdiggøre dine sætninger automatisk, har du set behandling af naturligt sprog (NLP) i aktion. Smarte assistenter som Alexa og Siri er også afhængige af NLP-teknologi, ligesom sentimentanalyse – den proces, brands bruger til at analysere sociale medier og andre datakilder for at måle, hvordan kunderne opfatter dem.

Sentimentanalyse- og modeller til behandling af naturligt sprog bliver hurtigt bedre. De nyeste modeller er blevet trænet på over 175 milliarder parametre – ti gange så mange som tidligere modeller – og kan føre frem-og-tilbage-samtaler, generere tekst baseret på prompter, oversætte, besvare spørgsmål og udføre avanceret sentimentanalyse.

Så hvad betyder det for kundeservice- og kundeoplevelsesteams (CX)?

Sentimentanalyse og NLP-teknologi har vigtige konsekvenser – især for forståelsen af kundernes behov. I dag kommer kundefeedback fra flere steder end nogensinde før, lige fra sociale medier og kundeanmeldelser til onlinechat. Sentimentanalyse, der er drevet af NLP, kan hjælpe med at skabe mening i det hele, så du kan skabe en bedre oplevelse for dine kunder.

I denne begynderguide til sentimentanalyse og behandling af naturligt sprog gennemgår jeg det grundlæggende i sentimentanalyse og NLP. Jeg forklarer, hvad hver af delene er, gennemgår anvendelsesområder fra virkeligheden og anbefaler sentimentanalyseværktøjer, der gør hverdagen lettere for teams inden for kundesucces og kundeoplevelse.

Hvad er sentimentanalyse?

Her er million-dollar-spørgsmålet for CX- og kundeserviceteams:

Hvad tænker dine kunder?

Hvis du kan besvare det spørgsmål, kan du undgå negativ feedback, opnå en konkurrencemæssig fordel og tilpasse dit produkt, så det passer præcist til kundernes behov.

Det er her, sentimentanalyse kommer ind i billedet.

Sentimentanalyse bruger NLP-modeller til at gennemgå enorme mængder data, lige fra kundeanmeldelser og supportsamtaler til tweets. Derefter tildeler den en score til hver kundekommentar baseret på, om sentimentet er negativt, neutralt eller positivt.

Det er ikke et perfekt system. Selv når mennesker kategoriserer udsagn som positive, negative eller neutrale, er de ikke altid enige. Men fordelen ved NLP-modeller er, at de kan bruge en ensartet tekstanalyseramme – og anvende de samme kriterier på enorme mængder data.

Sentimentanalyse kan hjælpe dig med at:

• Måle kundetilfredsheden på hvert trin af kunderejsen.
• Følge sentimentet omkring dit brand, så du straks kan opdage utilfredse kunder.
• Sammenligne sentimentet over tid for at se, om du er nødt til at handle.
• Udføre markedsundersøgelser og udforme marketingkampagner.

3 typer sentimentanalyse

Medmindre du er dataforsker, behøver du ikke vide ret meget om, hvad der foregår bag kulisserne i dine sentimentanalyseværktøjer.

Men når du vurderer værktøjer, kan det være nyttigt at have en grundlæggende forståelse af teknologien bag dem.

Her er tre typer sentimentanalyse:

1. Videnbaseret

Når du bruger et videnbaseret (eller leksikonbaseret) sentimentanalysesystem, analyserer du tekst ud fra et forudbestemt sæt regler.

Tænk på det som “ordbogsmetoden”.

Din ordbog vil indeholde en lang liste over ord og tilhørende sentimenter – for eksempel kan ordet “hade” blive klassificeret som negativt sentiment, “elske” som positivt og “okay” som neutralt. Du kan oprette disse ordbøger manuelt, men oftere bliver de oprettet ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer.

Den videnbaserede tilgang er nyttig for brancher, der bruger specialiseret sprog. Du kan for eksempel bruge et specialiseret datasæt med medicinske termer til at måle kundetilfredsheden i sundhedssektoren. Du kan også bruge denne tilgang til omhyggeligt at klassificere komplekse sproglige fænomener som metaforer, slang og sarkasme.

En videnbaseret tilgang er dog normalt mindre præcis end statistisk sentimentanalyse, fordi den trækker på en langt mindre mængde semantiske data.

2. Statistisk

Forestil dig manuelt at mærke hundredvis eller tusindvis af tekststykker som ‘positive’, ‘negative’ eller ‘neutrale’ – og derefter træne en model til at oprette klassifikatorer baseret på disse data.

Det er sådan, den statistiske metode til sentimentanalyse fungerer.

Den statistiske tilgang bruger maskinlæringsmodeller til at analysere store mængder data og identificere mønstre og sammenhænge. Når modellen er blevet trænet, kan den bruges til at analysere en hvilken som helst tekst – ikke kun tekst, der ligner tekst fra dens datasæt. Det gør den mere fleksibel og præcis end den vidensbaserede tilgang.

En ulempe ved den statistiske metode er, at den kræver en stor mængde data til træning. Statistiske modeller kan også have svært ved sprog som sarkasme og ironi.

3. Hybrid

En hybridtilgang kombinerer styrkerne ved de statistiske og vidensbaserede metoder.

Med udgangspunkt i den statistiske metode opretter du først en fleksibel model til sentimentanalyse, der er trænet på store mængder data. Derefter finjusterer og forbedrer du modellen ved hjælp af den vidensbaserede metode.

Det giver dig den statistiske metodes fleksibilitet og store datasæt samt den vidensbaserede metodes finjustering og brancheekspertise.

Relateret læsning: Bedste software til analyse af undersøgelser

Hvad er naturlig sprogbehandling?

Naturlig sprogbehandling er en form for kunstig intelligens, der gør computere i stand til at forstå og generere menneskesprog. NLP driver sentimentanalyse. Du kender sandsynligvis også nogle af de bredere praktiske anvendelser, såsom:

• Markering af e-mails som spam
• Chatbots og samtalebaseret kunstig intelligens
• Tale-til-tekst- og tekst-til-tale-software
• Maskinoversættelse som Google Translate
• Talegenkendelse, såsom Siri, Alexa og andre virtuelle assistenter

Men hvordan fungerer NLP?

NLP begynder med tekstdata, der skal analyseres. Teksten renses og formateres derefter for at gøre den lettere at analysere. NLP-algoritmer bruges derefter til at finde betydning i teksten. Disse algoritmer bruger statistiske modeller og regelbaserede metoder til at identificere mønstre og forbindelser.

AI-chatbots til kundeservice og stemmebots er blandt de mest synlige anvendelser af NLP inden for kundeoplevelsen. De driver en betydelig del af kundeinteraktionerne ved hjælp af NLP-teknikker til at forstå, hvad kunderne siger, svare passende og yde kundesupport.

Historisk set har oplevelsen af at interagere med disse bots dog været noget frustrerende.

Det ændrer sig hurtigt, efterhånden som NLP udvikler sig – især med fremkomsten af LLM'er.

Store sprogmodeller (LLM'er) er neurale netværk baseret på dyb læring, som er blevet trænet på enorme mængder data. OpenAI's GPT-3-model blev for eksempel fortrænet på hundredvis af milliarder af ord fra bøger og kilder som Wikipedia.

Disse store datasæt giver LLM'er en enorm grundlæggende viden, evnen til at generere sofistikeret, menneskelignende tekst samt et ekstra niveau af kontekst og nuancer ved analyse af sentiment, hvilket gør AI i kundesentimentanalyse meget nyttig.

Hvordan fungerer NLP-sentimentanalyse?

NLP-sentimentanalyse er en teknik, der identificerer følelser udtrykt i tekst ved hjælp af modeller, som klassificerer ord og sætninger som negative, positive eller neutrale.

Værktøjer til sentimentanalyse gennemgår og klassificerer store mængder kundefeedback for at give en samlet sentimentscore.

Sådan fungerer det:

1. Træning: En NLP-model trænes på et eksisterende datasæt for at lære, hvordan den klassificerer sentiment.
2. Input: En stor mængde kundefeedback, f.eks. kommentarer på sociale medier, e-mails eller produktanmeldelser, føres ind i modellen til meningsanalyse eller tekstmining.
3. Forenkling: Modellen fjerner stopord og irrelevante oplysninger som hilsner eller afslutninger. Den reducerer yderligere datamængden gennem stemming, som er processen med at fjerne endelsen af et ord.
4. Identifikation: Modellen scanner den resterende tekst for at finde vigtige verber, substantiver og andre ordklasser.
5. Klassificering: Modellen tildeler hver ordgruppe eller hvert udtryk en positiv, negativ eller neutral score. For eksempel kan ordet "fremragende" få en positiv score, mens ordet "forfærdelig" kan få en negativ score.
6. Scoring: Til sidst kombinerer værktøjet scorerne for at beregne en samlet sentimentscore. Det hjælper brands med at identificere specifik kundefeedback, der kræver opmærksomhed eller handling, og hjælper også med at måle ændringer i det overordnede brandsentiment.

Her er et enkelt eksempel på, hvordan det fungerer for brands.

Forestil dig, at du ser følgende onlineanmeldelser på Yelp af en pizzarestaurant:

• "Jeg elsker Luigi’s – den bedste pizza, jeg nogensinde har fået. De behandler mig som familie, hver gang jeg kommer.”
• “Pizzaen her er ret god. Jeg har fået bedre pizza andre steder, men Luigi’s er pålidelig.”
• “Min pizza ankom kold, og skorpen smagte som pap. Kan ikke anbefales.”

Et sentimentanalyseværktøj ville klassificere den første anmeldelse som positiv, den anden som neutral og den tredje som negativ. Derefter ville det angive en samlet kundesentimentsmåling.

NLP-modeller kan også registrere specifikke følelser som glæde, tristhed eller vrede, hvilket tilfører yderligere kontekst til sentimentanalysen.

Hvilken NLP-model er bedst til sentimentanalyse?

Supportvektormaskiner (SVM), tilfældig skov og Naiv Bayes er alle modeller, der kan bruges til at analysere tekst for sentiment.

Supportvektormaskine (SVM)

En supportvektormaskine (SVM) er en model, der hjælper med at klassificere data i grupper. Den fungerer ved at oprette en linje eller grænse, der adskiller én datagruppe fra en anden. Når grænsen er oprettet, kan SVM-modellen bruge den til at forudsige, hvilken gruppe nye datapunkter tilhører.

Lad os se på et eksempel.

Lad os sige, at du har tusindvis af billeder af æbler og appelsiner og ønsker at klassificere hvert billede korrekt. Du ville begynde med at give SVM-modellen et sæt mærkede data som dette:

• Æbler: form, farve, størrelse
• Appelsiner: form, farve, størrelse

Når du begynder at føre nye billeder ind i SVM-modellen, bruger den de mærkede data til at forudsige, om hver frugt er et æble eller en appelsin.

Supportvektormaskiner kan bruges til tekstklassificering, så de kan være en nyttig maskinlæringsteknik til sentimentanalyse. SVM'er bruges også til anvendelser som billedgenkendelse og svindelregistrering.

Tilfældig skov

Algoritmen med tilfældig skov bruges til klassificerings- og regressionsopgaver. Den fungerer ved at kombinere flere beslutningstræer for at lave mere præcise forudsigelser.

Og hvad er et beslutningstræ egentlig?

Beslutningstræer er flowdiagrammer, der hjælper dig med at træffe beslutninger og lave forudsigelser. Når du besvarer et spørgsmål på hvert trin i træet, føres du videre til mere specifikke spørgsmål, hvilket i sidste ende resulterer i et svar med større sikkerhed.

Lad os for eksempel sige, at du vil forudsige, om en person vil kunne lide en bestemt madvare baseret på alder, køn og placering. Et beslutningstræ ville opdele personerne i stadig mindre grupper, før det forudsagde, at en 5-årig dreng fra USA ville elske kyllingenuggets, mens en 35-årig kvinde fra Frankrig ikke ville.

Tilfældig skov er en effektiv algoritme, fordi den kombinerer resultaterne fra mange forskellige beslutningstræer. Det reducerer risikoen for fejl og skaber mere præcise forudsigelser.

Naiv Bayes

Naiv Bayes er en enkel algoritme, der er kendt for sin hastighed og effektivitet. Den kaldes “naiv”, fordi den antager, at hvert ord forekommer i et vakuum – hvilket naturligvis ikke er sådan, tingene fungerer i den virkelige verden.

For eksempel, hvis Naive Bayes blev brugt til at identificere e-mails med ondsindede links, kunne den beregne sandsynligheden for, at ord som “bekræftelse” eller “eFax” optræder i emnelinjen i en ondsindet e-mail. Den ville dog ikke være i stand til at se på e-mailens overordnede kontekst.

I forbindelse med sentimentanalyse kan Naive Bayes være nyttig på grund af sin hastighed, så den kan være en god mulighed til en grov analyse af store datasæt. Da Naive Bayes ikke kan forstå kontekst, er den dog ikke lige så præcis som mere nuancerede algoritmer.

Værktøjer til sentimentanalyse med NLP

Værktøjer til sentimentanalyse falder i et par kategorier:

1. Udviklerværktøjer: NLP-værktøjskasser bruges af udviklere og kræver typisk programmeringsfærdigheder. Værktøjskasser giver dig adgang til fortrænede modeller via API, så du kan analysere teksten uden at træne din egen model. Google og Amazon tilbyder for eksempel begge NLP-værktøjskasser som en cloudcomputingtjeneste. En anden mulighed er biblioteket Natural Language Toolkit (NLTK), som er en Python-pakke med åben kildekode. Selvom NLTK og andre værktøjer med åben kildekode er effektive til sentimentanalyse, er de ikke lige så brugervenlige som værktøjer til slutbrugere.
2. B2B-software: Software til sentimentanalyse er udviklet til kommerciel brug med fokus på brugergrænsefladen. Disse værktøjer har omfattende kontrolpaneler, effektive funktioner til sentimentanalyse og mulighed for at følge sentiment over tid.

Medmindre du ønsker at udvikle din egen model til sentimentanalyse, er den mest effektive løsning at bruge software, der er udviklet specifikt til at hjælpe brands med at analysere og følge sentiment.

Førende værktøjer til sentimentanalyse omfatter:

• Brand24: Brand24 er et værktøj til overvågning af sociale medier, som hjælper virksomheder med at følge deres onlineomtaler i realtid. Det leverer sentimentanalyse, der klassificerer oplysninger i positive, neutrale og negative kategorier, og tilbyder et diagram over diskussionsvolumen til overvågning af samtaler på sociale medier. Brand24 har en enkel og handlingsorienteret brugergrænseflade med nem adgang til brandomtaler og relevante søgeord på sociale mediesider, i nyhedsartikler, blogs, videoer, fora og anmeldelser. Det tilbyder et omtale-feed, en indflydelsesscore, sentimentanalyse, tilpassede advarsler og dataeksport.
• Diffbot: Diffbot er et AI-værktøj til webudtræk, som udtrækker data fra millioner af URL'er, analyserer dem for sentiment ved hjælp af naturlig sprogbehandling og omdanner dem til handlingsorienteret indsigt. Det tilbyder funktioner som automatisk udtræk af webstedsindhold, indholdskategorisering, naturlig sprogbehandling og vidensgrafer. Værktøjet sparer tid ved søgning på nettet efter oplysninger og kan i høj grad tilpasses. Der kræves en vis teknisk viden for at få mest muligt ud af værktøjet.
• Qualaroo: Qualaroo er feedbacksoftware, der giver virksomheder mulighed for at stille spørgsmål direkte på deres websted for at få indsigt fra kunderne. Qualaroo tilbyder spørgeskemaskabeloner, sentimentanalyse, identifikation af søgeord og følelsesmæssige oplysninger. Softwaren leverer resultater i realtid fra NPS samt notifikationer via Slack. Qualaroo er et godt værktøj til at indsamle kundefeedback for at forbedre kundeoplevelsen og øge konverteringerne.
• NICE: For CX-teams, der leder efter en omfattende cloudbaseret CX-platform, kan NICE være den rette løsning. Det er software til kundeoplevelse, som bruger AI til at opbygge CX-modeller baseret på kundeinteraktioner. Dets værktøjer til sentimentanalyse indsamler strukturerede og ustrukturerede oplysninger og omdanner dem til forretningsindsigt. Værktøjet kan analysere og fortolke alle kundeinteraktioner for at måle ændringer i dit onlineomdømme i realtid. NICE omfatter samtale- og AI-chatbots, robotstyret procesautomatisering, AI-routing, præstationsanalyse og interaktiv stemmerespons.
• Listen360: Listen360 er et værktøj til kundeengagement, der hjælper dig med at overvåge kundeoplevelser og svar på tværs af forskellige onlinekanaler. Det følger positiv og negativ feedback fra sociale medier og nettet og advarer hurtigt brands, så de kan træffe korrigerende foranstaltninger. Værktøjet fokuserer på kritikere og kunder, der er "i risikozonen", så du hurtigt og nemt kan foretage forbedringer. Listen360s funktioner omfatter tekstanalyse, kontrolpaneler i realtid, NPS-analyse og advarsler om kritikere.

Bedre CX gennem sentimentanalyse

Hvis du er nået så langt, kan du godt lykønske dig selv—du går herfra med en solid grundlæggende viden om sentimentanalyse og NLP. Efterhånden som nøjagtigheden af disse værktøjer forbedres hurtigere end nogensinde, er der ikke noget bedre tidspunkt at vælge et værktøj til sentimentanalyse og komme i gang.

Når du gør det, skal du huske "hvorfor" bag din indsats:

At skabe en bedre kundeoplevelse.

Ved systematisk at indsamle kundefeedback og analysere den for sentiment kan du få et imponerende realtidsindblik i, hvordan kunderne har det med dit brand og dit produkt. Du får også en dybere forståelse af, hvordan du kan tilpasse dit produkt til kundernes behov.

Med NLP-sentimentanalyse har du en direkte forbindelse til dine kunders tanker—og man kan ikke undervurdere den indvirkning, det kan have på din virksomhed.

Læs mere om fordelene ved analyse af kundesentiment her, eller abonner på vores nyhedsbrev for at få regelmæssige CX-tips sendt direkte til din indbakke.