Sentimentanalyse og naturlig språkbehandling: Nybegynnerveiledning for 2026

Hvis du noen gang har brukt Google Translate eller latt Gmail fullføre setningene dine automatisk, har du sett naturlig språkbehandling (NLP) i praksis. Smarte assistenter som Alexa og Siri er også avhengige av NLP-teknologi, og det samme gjelder sentimentanalyse – prosessen merkevarer bruker til å analysere sosiale medier og andre datakilder for å måle hva kundene synes om dem.

Sentimentanalyse- og naturlig språkbehandlingsmodeller blir raskt bedre. De nyeste modellene er trent på over 175 milliarder parametere – ti ganger mer enn tidligere modeller – og kan føre samtaler frem og tilbake, generere tekst basert på instruksjoner, oversette, besvare spørsmål og utføre avansert sentimentanalyse.

Så hva betyr dette for kundeservice- og kundeopplevelsesteam (CX)?

Sentimentanalyse og NLP-teknologi har viktige konsekvenser – særlig for forståelsen av kundenes behov. I dag kommer kundetilbakemeldinger fra flere steder enn noen gang, fra sosiale medier og kundeanmeldelser til nettprat. Sentimentanalyse, drevet av NLP, kan bidra til å skape mening i alt dette, slik at du kan skape en bedre opplevelse for kundene dine.

I denne nybegynnerguiden til sentimentanalyse og naturlig språkbehandling tar jeg deg gjennom det grunnleggende innen sentimentanalyse og NLP. Jeg forklarer hva hver av dem er, går gjennom praktiske bruksområder og anbefaler verktøy for sentimentanalyse som gjør hverdagen enklere for team innen kundesuksess og kundeopplevelse.

Hva er sentimentanalyse?

Her er spørsmålet til én million dollar for CX- og kundeserviceteam:

Hva tenker kundene dine?

Hvis du kan svare på det spørsmålet, kan du unngå negative tilbakemeldinger, oppnå et konkurransefortrinn og tilpasse produktet slik at det dekker kundenes behov nøyaktig.

Det er her sentimentanalyse kommer inn.

Sentimentanalyse bruker NLP-modeller til å skanne enorme datamengder, fra kundeanmeldelser og supportsamtaler til Twitter-meldinger. Deretter tildeler den en poengsum til hver kundekommentar basert på om følelsen er negativ, nøytral eller positiv.

Det er ikke et perfekt system. Selv når mennesker kategoriserer utsagn som positive, negative eller nøytrale, er de ikke alltid enige. Fordelen NLP-modeller har, er imidlertid at de kan bruke et konsekvent rammeverk for tekstanalyse – og bruke de samme kriteriene på enorme datamengder.

Sentimentanalyse kan hjelpe deg med å:

• Måle kundetilfredshet i hvert trinn av kundereisen.
• Følge med på merkevarefølelser, slik at du umiddelbart kan oppdage misfornøyde kunder.
• Sammenligne følelser over tid for å se om du må iverksette tiltak.
• Gjennomføre markedsundersøkelser og utforme markedskampanjer.

3 typer sentimentanalyse

Med mindre du er dataforsker, trenger du ikke å vite så mye om det som skjer bak kulissene i sentimentanalyseverktøyene dine.

Men når du vurderer verktøy, kan det være nyttig å ha en grunnleggende forståelse av teknologien bak dem.

Her er tre typer sentimentanalyse:

1. Kunnskapsbasert

Når du bruker et kunnskapsbasert (eller leksikonbasert) sentimentanalysesystem, analyserer du tekst basert på et forhåndsdefinert sett med regler.

Tenk på dette som «ordbok»-tilnærmingen.

Ordboken din vil inneholde en lang liste over ord og tilhørende følelser – for eksempel kan ordet «hate» klassifiseres som en negativ følelse, «love» som positivt og «okay» som nøytralt. Du kan lage disse ordbøkene manuelt, men oftere opprettes de ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer.

Den kunnskapsbaserte tilnærmingen er nyttig for bransjer som bruker spesialisert språk. Du kan for eksempel bruke et spesialisert datasett med medisinske termer til å måle kundetilfredshet i helsesektoren. Du kan også bruke denne tilnærmingen til å klassifisere kompliserte språkformer som metaforer, slang og sarkasme på en nøyaktig måte.

En kunnskapsbasert tilnærming er imidlertid vanligvis mindre nøyaktig enn statistisk sentimentanalyse fordi den bygger på et mye mindre utvalg av semantiske data.

2. Statistisk

Se for deg å merke hundrevis eller tusenvis av tekststykker manuelt som «positive», «negative» eller «nøytrale» – og deretter trene en modell til å opprette klassifikatorer basert på disse dataene.

Det er slik den statistiske metoden for sentimentanalyse fungerer.

Den statistiske tilnærmingen bruker maskinlæringsmodeller til å analysere store mengder data og identifisere mønstre og sammenhenger. Når modellen er trent, kan den brukes til å analysere hvilken som helst tekst – ikke bare tekst som ligner på datasettet den ble trent på. Dette gjør den mer fleksibel og nøyaktig enn den kunnskapsbaserte tilnærmingen.

En ulempe ved den statistiske metoden er at den krever store mengder data for å trenes. Statistiske modeller kan også ha problemer med språkfenomener som sarkasme og ironi.

3. Hybrid

En hybrid tilnærming kombinerer styrkene ved de statistiske og kunnskapsbaserte metodene.

Med utgangspunkt i den statistiske metoden oppretter du først en fleksibel sentimentanalysemodell som er trent på store mengder data. Deretter finjusterer og forbedrer du modellen ved hjelp av den kunnskapsbaserte metoden.

Dette gir deg fleksibiliteten og det store datasettet fra den statistiske metoden, samt finjusteringen og bransjeekspertisen fra den kunnskapsbaserte metoden.

Relatert lesning: Den beste programvaren for spørreundersøkelsesanalyse

Hva er behandling av naturlig språk?

Behandling av naturlig språk er en type kunstig intelligens som gjør det mulig for datamaskiner å forstå og generere menneskelig språk. NLP driver sentimentanalyse. Du kjenner sannsynligvis også til noen av de bredere praktiske bruksområdene, for eksempel:

• Merking av e-poster som søppelpost
• Chatboter og konversasjonell kunstig intelligens
• Tale-til-tekst og tekst-til-tale-programvare
• Maskinoversettelse, som Google Translate
• Talegjenkjenning, som Siri, Alexa og andre virtuelle assistenter

Men hvordan fungerer NLP?

NLP starter med tekstdata som må analyseres. Teksten renses og formateres deretter for å gjøre den enklere å analysere. NLP-algoritmer brukes så til å finne mening i teksten. Disse algoritmene bruker statistiske modeller og regelbaserte metoder for å identifisere mønstre og sammenhenger.

AI-chatboter for kundeservice og taleboter er blant de mest synlige bruksområdene for NLP innen kundeopplevelse. De driver en betydelig del av kundeinteraksjonene ved å bruke NLP-teknikker til å forstå hva kundene sier, svare på riktig måte og tilby kundestøtte.

Historisk sett har opplevelsen av å samhandle med disse botene imidlertid vært noe frustrerende.

Dette er i ferd med å endre seg raskt etter hvert som NLP utvikler seg – særlig med fremveksten av LLM-er.

Store språkmodeller (LLMs) er nevrale nettverk basert på dyp læring som er trent på enorme mengder data. OpenAIs GPT-3-modell ble for eksempel forhåndstrent på hundrevis av milliarder ord fra bøker og kilder som Wikipedia.

Disse store datasettene gir LLM-er et enormt kunnskapsgrunnlag, evnen til å generere sofistikert, menneskelignende tekst og et ekstra nivå av kontekst og nyanser når de analyserer sentiment, noe som gjør AI i kundesentimentanalyse svært nyttig.

Hvordan fungerer NLP-sentimentanalyse?

NLP-sentimentanalyse er en teknikk som identifiserer følelser uttrykt i tekst ved hjelp av modeller som klassifiserer ord og uttrykk som negative, positive eller nøytrale.

Sentimentanalyseverktøy gjennomgår og klassifiserer store mengder kundetilbakemeldinger for å gi en samlet sentimentscore.

Slik fungerer det:

1. Opplæring: En NLP-modell trenes på et eksisterende datasett for å lære hvordan den skal klassifisere følelser.
2. Inndata: En stor mengde tilbakemeldinger fra kunder, for eksempel kommentarer på sosiale medier, e-poster eller produktanmeldelser, mates inn i modellen for meningsutvinning eller tekstutvinning.
3. Forenkling: Modellen fjerner stoppord og irrelevant informasjon, som hilsener eller avslutninger. Den reduserer datamengden ytterligere gjennom stemming, prosessen med å fjerne suffikset i et ord.
4. Identifisering: Modellen skanner den gjenværende teksten for å lete etter viktige verb, substantiver og andre ordklasser.
5. Klassifisering: Modellen tildeler en positiv, negativ eller nøytral poengsum til hvert ord eller uttrykk. For eksempel kan ordet "utmerket" få en positiv poengsum, mens ordet "forferdelig" kan få en negativ poengsum.
6. Poengberegning: Til slutt kombinerer verktøyet poengene for å produsere en samlet følelsespoengsum. Dette hjelper merkevarer med å identifisere spesifikke tilbakemeldinger fra kunder som krever oppmerksomhet eller handling, og gjør det også enklere å måle endringer i den samlede oppfatningen av merkevaren.

Her er et enkelt eksempel på hvordan dette fungerer for merkevarer.

Se for deg at du ser følgende anmeldelser av en pizzarestaurant på Yelp:

• "Jeg elsker Luigi’s – den beste pizzaen jeg noen gang har spist. De behandler meg som familie hver gang jeg dukker opp.”
• “Pizzaen her er ganske god. Jeg har fått bedre pizza andre steder, men Luigi’s er pålitelig.”
• “Pizzaen min kom kald, og skorpen smakte som papp. Anbefales ikke.”

Et verktøy for følelsesanalyse ville klassifisert den første anmeldelsen som positiv, den andre som nøytral og den tredje som negativ. Deretter ville det gitt en samlet måling av kundenes oppfatning.

NLP-modeller kan også oppdage spesifikke følelser som glede, tristhet eller sinne, noe som gir ytterligere kontekst til følelsesanalysen.

Hvilken NLP-modell er best for følelsesanalyse?

Støttevektormaskiner (SVM), tilfeldig skog og Naive Bayes er alle modeller som kan brukes til å analysere tekst for å finne følelser.

Støttevektormaskin (SVM)

En støttevektormaskin (SVM) er en modell som bidrar til å klassifisere data i grupper. Den fungerer ved å opprette en linje eller grense som skiller én datagruppe fra en annen. Når grensen er opprettet, kan SVM-en bruke den til å forutsi hvilken gruppe nye datapunkter tilhører.

La oss se på et eksempel.

La oss si at du har tusenvis av bilder av epler og appelsiner, og at du vil klassifisere hvert bilde riktig. Du begynner med å gi SVM-en et sett med merkede data, slik:

• Epler: form, farge, størrelse
• Appelsiner: form, farge, størrelse

Når du begynner å mate nye bilder inn i SVM-en, bruker den de merkede dataene til å forutsi om hver frukt er et eple eller en appelsin.

Støttevektormaskiner kan brukes til tekstklassifisering, så de kan være en nyttig maskinlæringsteknikk for følelsesanalyse. SVM-er brukes også til bruksområder som bildegjenkjenning og svindeloppdagelse.

Tilfeldig skog

Algoritmen for tilfeldig skog brukes til klassifiserings- og regresjonsoppgaver. Den fungerer ved å kombinere flere beslutningstrær for å gi mer nøyaktige forutsigelser.

Og hva er egentlig et beslutningstre?

Beslutningstrær er flytskjemaer som hjelper deg med å ta beslutninger og lage forutsigelser. Når du svarer på et spørsmål på hvert trinn i treet, ledes du videre til mer spesifikke spørsmål, noe som til slutt gir et svar med høyere grad av sikkerhet.

La oss for eksempel si at du vil forutsi om noen vil like en bestemt matrett, basert på alder, kjønn og bosted. Et beslutningstre ville delt folk inn i stadig mindre grupper før det forutså at en fem år gammel gutt fra USA ville elske kyllingnuggets, mens en 35 år gammel kvinne fra Frankrike ikke ville gjøre det.

Tilfeldig skog er en kraftig algoritme fordi den kombinerer resultatene fra mange ulike beslutningstrær. Dette reduserer risikoen for feil og gir mer nøyaktige forutsigelser.

Naive Bayes-metoden

Naive Bayes er en enkel algoritme som er kjent for sin hastighet og effektivitet. Den kalles «naiv» fordi den antar at hvert ord forekommer isolert – noe som selvsagt ikke er slik ting fungerer i den virkelige verden.

For eksempel, hvis Naive Bayes ble brukt til å identifisere e-poster med ondsinnede lenker, kunne det beregne sannsynligheten for at ord som «verifisering» eller «eFax» dukket opp i emnefeltet i en ondsinnet e-post. Det ville imidlertid ikke være i stand til å se på den overordnede konteksten i e-posten.

I en kontekst for sentimentanalyse kan Naive Bayes være nyttig på grunn av hastigheten, så det kan være et godt alternativ for en overordnet analyse av store datasett. Fordi Naive Bayes ikke kan forstå kontekst, er det imidlertid ikke like nøyaktig som mer nyanserte algoritmer.

Verktøy for sentimentanalyse med NLP

Verktøy for sentimentanalyse faller inn i et par kategorier:

1. Utviklerverktøy: NLP-verktøysett brukes av utviklere og krever vanligvis programmeringsferdigheter. Verktøysettene gir deg tilgang til forhåndstrente modeller via API, slik at du kan analysere teksten uten å trene din egen modell. Google og Amazon tilbyr for eksempel begge NLP-verktøysett som en nettskytjeneste. Et annet alternativ er biblioteket Natural Language Toolkit (NLTK), en åpen kildekodepakke for Python. Selv om NLTK og andre verktøy med åpen kildekode er effektive til sentimentanalyse, er de ikke like brukervennlige som verktøy rettet mot forbrukere.
2. B2B-programvare: Programvare for sentimentanalyse er utviklet for kommersiell bruk, med vekt på brukergrensesnittet. Disse verktøyene leveres med omfattende dashbord, kraftige funksjoner for sentimentanalyse og muligheten til å spore sentiment over tid.

Med mindre du ønsker å utvikle din egen modell for sentimentanalyse, er den mest effektive fremgangsmåten å bruke programvare som er spesialutviklet for å hjelpe merkevarer med å analysere og spore sentiment.

Ledende verktøy for sentimentanalyse inkluderer:

• Brand24: Brand24 er et verktøy for overvåking av sosiale medier som hjelper bedrifter med å spore omtale av dem på nettet i sanntid. Det tilbyr sentimentanalyse som klassifiserer informasjon i kategoriene positiv, nøytral og negativ, samt et diagram over diskusjonsvolum for overvåking av samtaler i sosiale medier. Brand24 har et enkelt og handlingsrettet brukergrensesnitt med enkel tilgang til merkeomtale og relevante søkeord på sosiale medier, i nyhetsartikler, blogger, videoer, forum og anmeldelser. Det tilbyr en omtalestrøm, innflytelsesscore, sentimentanalyse, tilpassede varsler og dataeksport.
• Diffbot: Diffbot er et AI-verktøy for nettuttrekking som henter ut data fra millioner av URL-er, analyserer dem for sentiment ved hjelp av naturlig språkbehandling og omdanner dem til handlingsrettet innsikt. Det tilbyr funksjoner som automatisk uttrekking av nettstedsinnhold, innholdskategorisering, naturlig språkbehandling og kunnskapsgrafer. Verktøyet sparer tid når du søker på nettet etter informasjon, og kan i stor grad tilpasses. Det kreves noe teknisk kunnskap for å få mest mulig ut av verktøyet.
• Qualaroo: Qualaroo er en programvare for tilbakemeldinger som gjør det mulig for bedrifter å stille spørsmål direkte på nettstedet sitt for å få innsikt fra kundene. Qualaroo tilbyr spørreundersøkelsesmaler, sentimentanalyse, identifisering av søkeord og informasjon om følelser. Programvaren gir resultater i sanntid fra NPS og varsler via Slack. Qualaroo er et godt verktøy for å samle inn kundetilbakemeldinger, forbedre kundeopplevelsen og øke konverteringene.
• NICE: For CX-team som er på utkikk etter en omfattende skybasert CX-plattform, kan NICE være veien å gå. Det er en programvare for kundeopplevelse som bruker AI til å bygge CX-modeller basert på kundeinteraksjoner. Verktøyene for sentimentanalyse samler inn strukturert og ustrukturert informasjon og omdanner den til forretningsinnsikt. Verktøyet kan analysere og tolke alle kundeinteraksjoner for å måle endringer i omdømmet ditt på nettet i sanntid. NICE inkluderer samtale- og AI-chatboter, robotstyrt prosessautomatisering, AI-ruting, ytelsesanalyse og interaktiv talerespons.
• Listen360: Listen360 er et verktøy for kundeengasjement som hjelper deg med å overvåke kundeopplevelser og svar på tvers av ulike nettkanaler. Det sporer positive og negative tilbakemeldinger fra sosiale medier og nettet, og varsler merkevarer raskt slik at de kan iverksette korrigerende tiltak. Verktøyet fokuserer på kritikere og kunder som er «i faresonen», slik at du raskt og enkelt kan gjøre forbedringer. Listen360-funksjoner inkluderer tekstanalyse, dashbord i sanntid, NPS-analyse og varsler om kritikere.

Bedre CX gjennom sentimentanalyse

Hvis du har lest så langt, gratulerer – du sitter nå igjen med en solid grunnleggende forståelse av sentimentanalyse og NLP. Ettersom nøyaktigheten til disse verktøyene forbedres raskere enn noen gang, finnes det ikke noe bedre tidspunkt å velge et verktøy for sentimentanalyse og komme i gang.

Når du gjør det, må du huske «hvorfor» bak innsatsen:

Å skape en bedre kundeopplevelse.

Ved å samle inn omfattende kundetilbakemeldinger og analysere sentimentet i dem kan du få et imponerende sanntidsinnblikk i hva kundene synes om merkevaren og produktet ditt. Du får også en dypere forståelse av hvordan du kan tilpasse produktet til kundenes behov.

Med NLP-sentimentanalyse har du en direkte linje til kundenes tanker – og det er umulig å overvurdere hvilken innvirkning dette kan ha på virksomheten din.

Les mer om fordelene ved analyse av kundesentiment her, eller abonner på nyhetsbrevet vårt for å få regelmessige CX-tips rett i innboksen.