Analiza nastrojów & przetwarzanie języka naturalnego: Przewodnik dla początkujących na 2026 rok

Jeśli kiedykolwiek korzystałeś(-aś) z Tłumacza Google albo pozwalałeś(-aś), aby Gmail automatycznie uzupełniał Twoje zdania, widziałeś(-aś) przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w działaniu. Inteligentni asystenci, tacy jak Alexa i Siri, również korzystają z technologii NLP, podobnie jak analiza sentymentu — proces wykorzystywany przez marki do analizowania mediów społecznościowych i innych źródeł danych w celu pomiaru tego, co klienci o nich sądzą.

Modele analizy sentymentu i przetwarzania języka naturalnego szybko się rozwijają. Najnowsze modele zostały wytrenowane na ponad 175 miliardach parametrów — dziesięć razy większej liczbie niż w przypadku wcześniejszych modeli — i potrafią prowadzić rozmowy, generować tekst na podstawie poleceń, tłumaczyć, odpowiadać na pytania oraz przeprowadzać zaawansowaną analizę sentymentu.

Co to oznacza dla zespołów obsługi klienta i zespołów zajmujących się doświadczeniem klienta (CX)?

Technologie analizy sentymentu i NLP mają istotne znaczenie — szczególnie dla zrozumienia potrzeb klientów. Opinie klientów pojawiają się dziś w większej liczbie miejsc niż kiedykolwiek wcześniej: w mediach społecznościowych, recenzjach klientów i czatach internetowych. Analiza sentymentu, oparta na NLP, może pomóc zrozumieć wszystkie te dane, aby można było zapewnić klientom lepsze doświadczenia.

W tym przewodniku dla początkujących po analizie sentymentu i przetwarzaniu języka naturalnego omówię podstawy analizy sentymentu i NLP. Wyjaśnię, czym są oba te zagadnienia, przedstawię praktyczne przykłady zastosowań i polecę narzędzia do analizy sentymentu, które ułatwiają pracę zespołom zajmującym się sukcesem klienta i doświadczeniem klienta.

Czym jest analiza sentymentu?

Oto pytanie za milion dolarów dla zespołów CX i obsługi klienta:

Co myślą Twoi klienci?

Jeśli potrafisz odpowiedzieć na to pytanie, możesz uniknąć negatywnych opinii, zyskać przewagę konkurencyjną i dostosować produkt tak, aby dokładnie odpowiadał potrzebom klientów.

Właśnie tutaj przydaje się analiza sentymentu.

Analiza sentymentu wykorzystuje modele NLP do skanowania ogromnych ilości danych — od recenzji klientów, przez rozmowy z działem wsparcia, po tweety. Następnie przypisuje każdemu komentarzowi klienta ocenę na podstawie tego, czy wyrażony sentyment jest negatywny, neutralny czy pozytywny.

Nie jest to system doskonały. Nawet gdy ludzie klasyfikują wypowiedzi jako pozytywne, negatywne lub neutralne, nie zawsze są zgodni. Zaletą modeli NLP jest jednak możliwość korzystania ze spójnych ram analizy tekstu — stosowania tych samych kryteriów do ogromnych ilości danych.

Analiza sentymentu może pomóc Ci:

• Mierzyć satysfakcję klientów na każdym etapie ścieżki klienta.
• Śledzić sentyment wobec marki, aby natychmiast zauważać niezadowolonych klientów.
• Porównywać sentyment w czasie, aby sprawdzić, czy trzeba podjąć działania.
• Prowadzić badania rynku i projektować kampanie marketingowe.

3 rodzaje analizy sentymentu

Jeśli nie jesteś analitykiem danych, nie musisz wiedzieć zbyt wiele o tym, co dzieje się za kulisami narzędzi do analizy sentymentu.

Podczas wyboru narzędzi podstawowe zrozumienie stojącej za nimi technologii może jednak okazać się pomocne.

Oto trzy rodzaje analizy sentymentu:

1. Oparta na wiedzy

Gdy korzystasz z systemu analizy sentymentu opartego na wiedzy (lub na leksykonie), analizujesz tekst na podstawie wcześniej ustalonego zestawu reguł.

Można to porównać do podejścia „słownikowego”.

Twój słownik będzie zawierał długą listę słów i przypisanych im sentymentów — na przykład słowo „nienawidzić” może zostać sklasyfikowane jako sentyment negatywny, „kochać” jako pozytywny, a „w porządku” jako neutralny. Takie słowniki można tworzyć ręcznie, ale częściej są one tworzone przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego.

Podejście oparte na wiedzy jest przydatne w branżach posługujących się specjalistycznym językiem. Można na przykład użyć specjalistycznego zbioru danych zawierającego terminy medyczne do pomiaru satysfakcji klientów w placówce medycznej. Podejście to pozwala również dokładnie klasyfikować skomplikowane formy językowe, takie jak metafory, slang i sarkazm.

Jednak podejście oparte na wiedzy jest zazwyczaj mniej dokładne niż statystyczna analiza sentymentu, ponieważ korzysta ze znacznie mniejszego zbioru danych semantycznych.

2. Statystyczna

Wyobraź sobie ręczne oznaczanie setek lub tysięcy fragmentów tekstu jako „pozytywne”, „negatywne” lub „neutralne”, a następnie trenowanie modelu w celu tworzenia klasyfikatorów na podstawie tych danych.

Tak właśnie działa statystyczna metoda analizy sentymentu.

Podejście statystyczne wykorzystuje modele uczenia maszynowego do analizowania dużych ilości danych oraz identyfikowania wzorców i zależności. Po wytrenowaniu modelu można go używać do analizowania dowolnego tekstu — nie tylko tekstu podobnego do danych, na których został wytrenowany. Dzięki temu jest bardziej elastyczne i dokładne niż podejście oparte na wiedzy.

Wadą metody statystycznej jest to, że do trenowania wymaga dużej ilości danych. Modele statystyczne mogą również mieć trudności z językiem zawierającym sarkazm i ironię.

3. Hybrydowe

Podejście hybrydowe łączy zalety metod statystycznych i opartych na wiedzy.

Zaczynając od metody statystycznej, najpierw tworzysz elastyczny model analizy sentymentu wytrenowany na dużych ilościach danych. Następnie udoskonalasz i poprawiasz model, korzystając z metody opartej na wiedzy.

Daje to elastyczność i duży zbiór danych charakterystyczne dla metody statystycznej oraz możliwość dostrajania i wykorzystania wiedzy branżowej właściwe dla metody opartej na wiedzy.

Powiązany artykuł: Najlepsze oprogramowanie do analizy ankiet

Czym jest przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego to rodzaj sztucznej inteligencji, który umożliwia komputerom rozumienie i generowanie ludzkiego języka. NLP zasila analizę sentymentu. Prawdopodobnie znasz również niektóre z jego szerszych praktycznych zastosowań, takie jak:

• Oznaczanie wiadomości e-mail jako spamu
• Chatboty i konwersacyjna sztuczna inteligencja
• Konwersja mowy na tekst i oprogramowanie do syntezy mowy
• Tłumaczenie maszynowe, takie jak Tłumacz Google
• Rozpoznawanie mowy, takie jak w Siri, Alexie i innych wirtualnych asystentach

Ale jak działa NLP?

NLP zaczyna się od danych tekstowych, które wymagają analizy. Następnie tekst jest oczyszczany i formatowany, aby ułatwić jego analizę. Algorytmy NLP są później wykorzystywane do odnajdywania znaczenia w tekście. Algorytmy te korzystają z modeli statystycznych i metod opartych na regułach, aby identyfikować wzorce i powiązania.

Chatboty AI do obsługi klienta i boty głosowe należą do najbardziej widocznych zastosowań NLP w obszarze doświadczeń klienta. Obsługują znaczną część interakcji z klientami, wykorzystując techniki NLP do rozumienia tego, co mówią klienci, odpowiedniego reagowania i zapewniania wsparcia.

Historycznie jednak doświadczenia związane z interakcją z tymi botami były dość frustrujące.

To szybko się zmienia wraz z rozwojem NLP — szczególnie za sprawą pojawienia się LLM.

Duże modele językowe (LLM) to głębokie sieci neuronowe, które zostały wytrenowane na ogromnych ilościach danych. Na przykład model GPT-3 firmy OpenAI został wstępnie wytrenowany na setkach miliardów słów pochodzących z książek i źródeł takich jak Wikipedia.

Te duże zbiory danych zapewniają LLM ogromną bazową wiedzę, zdolność do generowania zaawansowanego tekstu przypominającego tekst tworzony przez człowieka oraz dodatkowy poziom kontekstu i niuansów podczas analizowania sentymentu, dzięki czemu AI w analizie sentymentu klientów jest bardzo przydatna.

Jak działa analiza sentymentu NLP?

Analiza sentymentu NLP to technika, która identyfikuje emocje wyrażone w tekście, wykorzystując modele klasyfikujące słowa i frazy jako negatywne, pozytywne lub neutralne.

Narzędzia do analizy sentymentu przeglądają i klasyfikują duże ilości opinii klientów, aby określić ogólny wynik sentymentu.

Oto jak to działa:

1. Trenowanie: Model NLP jest trenowany na istniejącym zbiorze danych, aby nauczyć się klasyfikować sentyment.
2. Dane wejściowe: Duża ilość opinii klientów, takich jak komentarze w mediach społecznościowych, wiadomości e-mail lub recenzje produktów, jest wprowadzana do modelu w celu analizy opinii lub eksploracji tekstu.
3. Uproszczenie: Model usuwa słowa stop i nieistotne informacje, takie jak powitania lub pożegnania. Następnie dodatkowo zmniejsza rozmiar danych poprzez stemming, czyli proces usuwania przyrostka wyrazu.
4. Identyfikacja: Model skanuje pozostały tekst w poszukiwaniu ważnych czasowników, rzeczowników i innych części mowy.
5. Klasyfikacja: Model przypisuje każdemu słowu lub frazie wynik pozytywny, negatywny albo neutralny. Na przykład słowo "doskonały" może otrzymać wynik pozytywny, podczas gdy słowo "straszny" może otrzymać wynik negatywny.
6. Ocena: Na koniec narzędzie łączy wyniki, aby uzyskać ogólny wynik sentymentu. Pomaga to markom identyfikować konkretne opinie klientów, które wymagają uwagi lub działania, a także mierzyć ogólne zmiany w sentymencie wobec marki.

Oto prosty przykład tego, jak działa to w przypadku marek.

Wyobraź sobie następujące internetowe recenzje restauracji z pizzą w serwisie Yelp:

• "Uwielbiam pizzę Luigi’s — najlepsza pizza, jaką kiedykolwiek jadłem. Za każdym razem, gdy się pojawiam, traktują mnie jak rodzinę.”
• “Pizza tutaj jest całkiem dobra. Jadłem lepszą pizzę gdzie indziej, ale Luigi’s można ufać.”
• “Moja pizza przyjechała zimna, a ciasto smakowało jak tektura. Nie polecam.”

Narzędzie do analizy sentymentu sklasyfikowałoby pierwszą recenzję jako pozytywną, drugą jako neutralną, a trzecią jako negatywną. Następnie przedstawiłoby ogólną miarę sentymentu klientów.

Modele NLP mogą również wykrywać konkretne emocje, takie jak radość, smutek lub złość, dodając dodatkowy kontekst do analizy sentymentu.

Który model NLP najlepiej sprawdza się w analizie sentymentu?

Maszyny wektorów nośnych (SVM), las losowy i naiwny klasyfikator Bayesa to modele, których można używać do analizowania tekstu pod kątem sentymentu.

Maszyna wektorów nośnych (SVM)

Maszyna wektorów nośnych (SVM) to model, który pomaga klasyfikować dane w grupy. Działa poprzez tworzenie linii lub granicy oddzielającej jedną grupę danych od drugiej. Po utworzeniu granicy SVM może używać jej do przewidywania, do której grupy należą nowe punkty danych.

Przyjrzyjmy się przykładowi.

Załóżmy, że masz tysiące zdjęć jabłek i pomarańczy i chcesz odpowiednio sklasyfikować każde z nich. Zaczniesz od przekazania SVM zestawu oznaczonych danych, takiego jak ten:

• Jabłka: kształt, kolor, rozmiar
• Pomarańcze: kształt, kolor, rozmiar

Gdy zaczniesz wprowadzać nowe obrazy do SVM, model użyje oznaczonych danych, aby przewidzieć, czy każdy owoc jest jabłkiem, czy pomarańczą.

Maszyny wektorów nośnych mogą być używane do klasyfikacji tekstu, dzięki czemu stanowią przydatną technikę uczenia maszynowego do analizy sentymentu. SVM wykorzystuje się również w zastosowaniach takich jak rozpoznawanie obrazów i wykrywanie oszustw.

Las losowy

Algorytm lasu losowego służy do zadań klasyfikacji i regresji. Działa poprzez łączenie wielu drzew decyzyjnych w celu tworzenia dokładniejszych prognoz.

A czym dokładnie jest drzewo decyzyjne?

Drzewa decyzyjne to schematy blokowe, które pomagają podejmować decyzje i tworzyć prognozy. Odpowiedź na pytanie na każdym etapie drzewa prowadzi do bardziej szczegółowych pytań, ostatecznie skutkując odpowiedzią o większej pewności.

Załóżmy na przykład, że chcesz przewidzieć, czy komuś spodoba się określony produkt spożywczy na podstawie jego wieku, płci i lokalizacji. Drzewo decyzyjne dzieliłoby ludzi na coraz mniejsze grupy, zanim przewidziałoby, że 5-letni chłopiec ze Stanów Zjednoczonych pokocha nuggetsy z kurczaka, podczas gdy 35-letniej kobiecie z Francji by one nie smakowały.

Las losowy jest potężnym algorytmem, ponieważ łączy wyniki wielu różnych drzew decyzyjnych. Zmniejsza to ryzyko błędu i pozwala tworzyć dokładniejsze prognozy.

Naiwny klasyfikator Bayesa

Naiwny klasyfikator Bayesa to prosty algorytm znany ze swojej szybkości i wydajności. Nazywa się go „naiwnym”, ponieważ zakłada, że każde słowo występuje w próżni — co oczywiście nie odpowiada temu, jak rzeczy działają w prawdziwym świecie.

Na przykład, gdyby naiwny klasyfikator Bayesa był używany do identyfikowania wiadomości e-mail zawierających złośliwe łącza, mógłby obliczać prawdopodobieństwo wystąpienia słów takich jak „weryfikacja” lub „eFax” w temacie złośliwej wiadomości e-mail. Nie byłby jednak w stanie przeanalizować ogólnego kontekstu wiadomości.

W kontekście analizy sentymentu naiwny klasyfikator Bayesa może być przydatny ze względu na szybkość działania, dlatego może stanowić dobrą opcję do wstępnej analizy dużych zbiorów danych. Jednak ponieważ naiwny klasyfikator Bayesa nie rozumie kontekstu, nie jest tak dokładny jak bardziej zaawansowane algorytmy.

Narzędzia do analizy sentymentu z NLP

Narzędzia do analizy sentymentu można podzielić na kilka kategorii:

1. Narzędzia dla deweloperów: zestawy narzędzi NLP są używane przez deweloperów i zazwyczaj wymagają umiejętności programistycznych. Zestawy narzędzi zapewniają dostęp do wstępnie wytrenowanych modeli za pośrednictwem API, umożliwiając analizowanie tekstu bez trenowania własnego modelu. Na przykład Google i Amazon oferują zestawy narzędzi NLP jako usługę przetwarzania w chmurze. Inną opcją jest biblioteka Natural Language Toolkit (NLTK), czyli pakiet Python o otwartym kodzie źródłowym. Chociaż NLTK i inne narzędzia o otwartym kodzie źródłowym skutecznie analizują sentyment, nie są tak przyjazne dla użytkownika jak narzędzia przeznaczone dla konsumentów.
2. Oprogramowanie B2B: oprogramowanie do analizy sentymentu jest przeznaczone do użytku komercyjnego, ze szczególnym uwzględnieniem interfejsu użytkownika. Narzędzia te oferują kompleksowe pulpity nawigacyjne, zaawansowane możliwości analizy sentymentu oraz możliwość śledzenia sentymentu w czasie.

Jeśli nie planujesz opracowywać własnego modelu analizy sentymentu, najskuteczniejszym rozwiązaniem jest skorzystanie z oprogramowania stworzonego specjalnie po to, aby pomagać markom analizować i śledzić sentyment.

Wiodące narzędzia do analizy sentymentu obejmują:

• Brand24: Brand24 to narzędzie do monitorowania mediów społecznościowych, które pomaga firmom śledzić wzmianki o nich w internecie w czasie rzeczywistym. Zapewnia analizę sentymentu, klasyfikując informacje jako pozytywne, neutralne lub negatywne, a także oferuje wykres liczby dyskusji do monitorowania rozmów w mediach społecznościowych. Brand24 ma prosty i funkcjonalny interfejs użytkownika, zapewniający łatwy dostęp do wzmianek o marce i powiązanych słów kluczowych w serwisach społecznościowych, artykułach informacyjnych, blogach, filmach, na forach i w recenzjach. Oferuje kanał wzmianek, wskaźnik wpływu, analizę sentymentu, niestandardowe alerty oraz eksport danych.
• Diffbot: Diffbot to narzędzie AI do ekstrakcji danych z internetu, które pobiera dane z milionów adresów URL, analizuje ich sentyment za pomocą przetwarzania języka naturalnego i przekształca je w praktyczne wnioski. Oferuje takie funkcje jak automatyczna ekstrakcja treści stron internetowych, kategoryzacja treści, przetwarzanie języka naturalnego oraz grafy wiedzy. Narzędzie oszczędza czas podczas wyszukiwania informacji w internecie i oferuje szerokie możliwości dostosowania. Aby w pełni wykorzystać jego możliwości, wymagana jest pewna wiedza techniczna.
• Qualaroo: Qualaroo to oprogramowanie do zbierania opinii, które umożliwia firmom zadawanie pytań bezpośrednio na ich stronach internetowych w celu uzyskania informacji od klientów. Qualaroo oferuje szablony ankiet, analizę sentymentu, identyfikację słów kluczowych oraz informacje o emocjach. Oprogramowanie zapewnia wyniki w czasie rzeczywistym z NPS i powiadomienia za pośrednictwem Slacka. Qualaroo to dobre narzędzie do zbierania opinii klientów w celu poprawy ich doświadczeń i zwiększania konwersji.
• NICE: Dla zespołów CX poszukujących kompleksowej chmurowej platformy CX NICE może być dobrym rozwiązaniem. To oprogramowanie do obsługi klienta, które wykorzystuje AI do tworzenia modeli CX na podstawie interakcji z klientami. Jego narzędzia do analizy sentymentu gromadzą uporządkowane i nieuporządkowane informacje, a następnie przekształcają je w spostrzeżenia biznesowe. Narzędzie może analizować i interpretować wszystkie interakcje z klientami, aby oceniać zmiany reputacji online w czasie rzeczywistym. NICE obejmuje chatboty konwersacyjne i chatboty AI, robotyzację procesów biznesowych, routing oparty na AI, analitykę wydajności oraz interaktywną odpowiedź głosową.
• Listen360: Listen360 to narzędzie do angażowania klientów, które pomaga monitorować doświadczenia i odpowiedzi klientów w różnych kanałach online. Śledzi pozytywne i negatywne opinie z mediów społecznościowych i internetu oraz szybko powiadamia marki, aby mogły podjąć działania naprawcze. Narzędzie koncentruje się na krytykach i klientach „zagrożonych odejściem”, dzięki czemu można szybko i łatwo wprowadzać ulepszenia. Funkcje Listen360 obejmują analizę tekstu, pulpity nawigacyjne w czasie rzeczywistym, analizę NPS oraz alerty dotyczące krytyków.

Lepsza obsługa klienta dzięki analizie sentymentu

Jeśli dotarłeś aż tutaj, gratulacje — masz już solidną podstawową wiedzę na temat analizy sentymentu i NLP. Ponieważ dokładność tych narzędzi poprawia się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, nie ma lepszego momentu, aby wybrać narzędzie do analizy sentymentu i rozpocząć pracę.

Kiedy to zrobisz, pamiętaj o „dlaczego” stojącym za tymi działaniami:

Tworzenie lepszych doświadczeń klientów.

Kompleksowo gromadząc opinie klientów i analizując ich sentyment, możesz uzyskać niezwykle aktualny obraz tego, co klienci czują wobec Twojej marki i produktu. Zyskasz także głębsze zrozumienie tego, jak dostosować produkt do potrzeb klientów.

Dzięki analizie sentymentu NLP masz bezpośredni wgląd w myśli swoich klientów — a wpływu, jaki może to mieć na Twoją firmę, nie sposób przecenić.

Więcej informacji na temat korzyści z analizy sentymentu klientów znajdziesz tutaj lub zapisz się do naszego newslettera, aby regularnie otrzymywać wskazówki dotyczące CX prosto do swojej skrzynki odbiorczej.