Sentimentanalyse og behandling av naturlig språk: Nybegynnerveiledning for 2026

Hvis du noen gang har brukt Google Translate eller latt Gmail autofullføre setningene dine, 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 for å analysere sosiale medier og andre datakilder for å måle hva kundene synes om dem.

Sentimentanalyse og modeller for naturlig språkbehandling 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 implikasjoner – særlig når det gjelder å forstå kundenes behov. Kundetilbakemeldinger forekommer i flere kanaler 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 skal jeg gå gjennom det grunnleggende innen sentimentanalyse og NLP. Jeg skal forklare hva hver av delene er, gå gjennom praktiske bruksområder og anbefale verktøy for sentimentanalyse som gjør hverdagen enklere for team som jobber med kundesuksess og kundeopplevelse.

Hva er sentimentanalyse?

Her er det store spørsmålet 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 mengder data, fra kundeanmeldelser og kundestøttesamtaler til innlegg på X. Deretter tildeler den en poengsum til hver kundekommentar basert på om sentimentet er negativt, nøytralt eller positivt.

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 anvende de samme kriteriene på enorme datamengder.

Bruk av sentimentanalyse kan hjelpe deg med å:

• Måle kundetilfredshet på hvert trinn i kundereisen.
• Følge med på merkevaresentimentet, slik at du oppdager misfornøyde kunder umiddelbart.
• Sammenligne sentiment over tid for å se om du må sette inn tiltak.
• Gjennomføre markedsundersøkelser og utforme markedsføringskampanjer.

3 typer sentimentanalyse

Med mindre du er dataforsker, trenger du ikke å vite så mye om hva som skjer bak kulissene i verktøyene dine for sentimentanalyse.

Men når du vurderer verktøy, kan det være nyttig å ha en grunnleggende forståelse av teknologien de bygger på.

Her er tre typer sentimentanalyse:

1. Kunnskapsbasert

Når du bruker et kunnskapsbasert (eller leksikonbasert) system for sentimentanalyse, analyserer du tekst basert på et forhåndsbestemt sett med regler.

Tenk på dette som «ordboktilnærmingen».

Ordboken din vil inneholde en lang liste med ord og tilhørende sentimenter – for eksempel kan ordet «hater» klassifiseres som negativt sentiment, «elsker» som positivt og «greit» som nøytralt. Du kan opprette 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 for å måle kundetilfredshet innen helsetjenester. 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 en langt mindre mengde semantiske data.

2. Statistisk

Se for deg å merke hundrevis eller tusenvis av tekstbiter som «positive», «negative» eller «nøytrale» – og deretter lære opp en modell til å lage klassifikatorer basert på disse dataene.

Slik fungerer den statistiske metoden for sentimentanalyse.

Den statistiske tilnærmingen bruker maskinlæringsmodeller til å analysere store datamengder og identifisere mønstre og sammenhenger. Når modellen er ferdig opplært, 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 med den statistiske metoden er at den krever store mengder data for å trenes opp. Statistiske modeller kan også ha problemer med språkfenomener som sarkasme og ironi.

3. Hybrid

En hybridtilnærming kombinerer styrkene til de statistiske og kunnskapsbaserte metodene.

Med utgangspunkt i den statistiske metoden lager du først en fleksibel modell for sentimentanalyse som er trent på store datamengder. 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: Beste programvare for spørreundersøkelsesanalyse

Hva er behandling av naturlig språk?

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

• Merke e-poster som søppelpost
• Chatboter og samtalebasert KI
• 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 blir deretter renset og formatert for å gjøre den enklere å analysere. NLP-algoritmer brukes så til å finne betydning i teksten. Disse algoritmene bruker statistiske modeller og regelbaserte metoder for å identifisere mønstre og sammenhenger.

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

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

Dette er i rask endring etter hvert som NLP-teknologien utvikler seg – spesielt med fremveksten av LLM-er.

Store språkmodeller (LLM-er) er nevrale nettverk basert på dyp læring som er trent på enorme datamengder. 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 omfattende kunnskapsgrunnlag, evnen til å generere sofistikert, menneskelignende tekst og et ekstra nivå av kontekst og nyanser ved analyse av sentiment, noe som gjør KI i sentimentanalyse av kunder svært nyttig.

Hvordan fungerer sentimentanalyse med NLP?

Sentimentanalyse med NLP er en teknikk som identifiserer følelser uttrykt i tekst ved hjelp av modeller som klassifiserer ord og fraser som negative, positive eller nøytrale.

Verktøy for sentimentanalyse gjennomgår og klassifiserer store mengder tilbakemeldinger fra kunder for å gi en samlet sentimentpoengsum.

Slik fungerer det:

1. Opplæring: En NLP-modell trenes på et eksisterende datasett for å lære hvordan den klassifiserer sentiment.
2. Inndata: En stor mengde tilbakemeldinger fra kunder, for eksempel kommentarer i sosiale medier, e-poster eller produktanmeldelser, mates inn i modellen for meningsanalyse eller tekstanalyse.
3. Forenkling: Modellen fjerner stoppord og irrelevant informasjon, som hilsener eller avslutninger. Den reduserer datamengden ytterligere gjennom stemming, prosessen med å fjerne suffikset fra et ord.
4. Identifisering: Modellen skanner den gjenværende teksten for å se etter viktige verb, substantiver og andre ordklasser.
5. Klassifisering: Modellen tildeler en positiv, negativ eller nøytral poengsum til hvert ord eller hver frase. Ordet "utmerket" kan for eksempel få en positiv poengsum, mens ordet "forferdelig" kan få en negativ poengsum.
6. Poengberegning: Til slutt kombinerer verktøyet poengsummene for å beregne en samlet sentimentscore. Dette hjelper merkevarer med å identifisere spesifikke tilbakemeldinger fra kunder som krever oppmerksomhet eller tiltak, og hjelper også med å måle endringer i den samlede merkevaresentimentet.

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 kommer innom.”
• “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 sentimentanalyseverktøy ville klassifisert den første anmeldelsen som positiv, den andre som nøytral og den tredje som negativ. Deretter ville det beregnet en samlet kundesentimentsmåling.

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

Hvilken NLP-modell er best for sentimentanalyse?

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

Støttevektormaskin (SVM)

En støttevektormaskin (SVM) er en modell som hjelper med 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 ønsker å 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 sentimentanalyse. 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 prediksjoner.

Og hva er egentlig et beslutningstre?

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

La oss for eksempel si at du ønsker å forutsi om noen vil like en bestemt matrett basert på alder, kjønn og bosted. Et beslutningstre ville delt mennesker 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 prediksjoner.

Naiv Bayes

Naiv 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.

Hvis naiv Bayes for eksempel ble brukt til å identifisere e-poster med skadelige lenker, kunne den beregne sannsynligheten for at ord som «verifisering» eller «eFax» dukker opp i emnefeltet til en skadelig e-post. Den 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, og det kan derfor være et godt alternativ for en grov analyse av store datasett. Naive Bayes kan imidlertid ikke forstå kontekst, så det er 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 programmeringskunnskaper. 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 tjeneste for nettskybasert databehandling. 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 oversikter, kraftige funksjoner for sentimentanalyse og mulighet til å følge sentiment over tid.

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

Ledende verktøy for sentimentanalyse inkluderer:

• Brand24: Brand24 er et verktøy for overvåking av sosiale medier som hjelper selskaper med å følge med på omtaler av dem på nettet i sanntid. Det tilbyr sentimentanalyse som klassifiserer informasjon i positive, nøytrale og negative kategorier, samt et diagram over diskusjonsvolum for overvåking av samtaler i sosiale medier. Brand24 har et enkelt og handlingsrettet brukergrensesnitt med enkel tilgang til merkevareomtaler og relevante søkeord på tvers av sosiale medier, nyhetsartikler, blogger, videoer, fora og anmeldelser. Det tilbyr en omtalestrøm, innflytelsesscore, sentimentanalyse, tilpassede varsler og dataeksport.
• Diffbot: Diffbot er et verktøy for AI-basert nettuttrekking som henter ut data fra millioner av URL-er, analyserer dem for sentiment ved hjelp av naturlig språkbehandling og omgjør dem til handlingsrettet innsikt. Det tilbyr funksjoner som automatisk uttrekking av nettstedinnhold, innholdskategorisering, naturlig språkbehandling og kunnskapsgrafer. Verktøyet sparer tid når du søker på nettet etter informasjon, og kan tilpasses i stor grad. Det kreves noe teknologisk kunnskap for å få mest mulig ut av verktøyet.
• Qualaroo: Qualaroo er en programvare for tilbakemeldinger som gjør det mulig for selskaper å stille spørsmål direkte på nettstedet sitt for å få innsikt fra kundene. Qualaroo tilbyr spørreundersøkelsesmaler, sentimentanalyse, identifisering av søkeord og emosjonell informasjon. 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 ser 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 omgjør den til forretningsinnsikt. Verktøyet kan analysere og tolke alle kundeinteraksjoner for å måle endringer i omdømmet ditt på nettet i sanntid. NICE inkluderer samtalebaserte chatboter og AI-chatboter, robotisert 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 nettbaserte kanaler. Det følger med på 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 «i risikosonen», slik at du raskt og enkelt kan gjøre forbedringer. Listen360 har funksjoner som tekstanalyse, sanntidsoversikter, NPS-analyse og varsler om kritikere.

Bedre CX gjennom sentimentanalyse

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

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

Å skape en bedre kundeopplevelse.

Ved å samle inn kundetilbakemeldinger på en helhetlig måte og analysere dem for sentiment kan du få et imponerende sanntidsbilde av hva kundene synes om merkevaren og produktet ditt. Du får også en dypere forståelse av hvordan du kan tilpasse produktet etter kundenes behov.

Med sentimentanalyse ved hjelp av NLP 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 sentimentanalyse av kunder her, eller abonner på nyhetsbrevet vårt for å få regelmessige CX-tips rett i innboksen.