Analiza nastrojów i przetwarzanie języka naturalnego: przewodnik dla początkujących na rok 2026

Jeśli kiedykolwiek korzystałeś(-aś) z Tłumacza Google lub pozwalałeś(-aś), aby Gmail automatycznie uzupełniał Twoje zdania, zetknąłeś(-aś) się z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) w praktyce. 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, jak klienci je postrzegają.

Modele analizy sentymentu i przetwarzania języka naturalnego szybko się rozwijają. Najnowsze modele zostały wytrenowane na ponad 175 miliardach parametrów — dziesięciokrotnie większej liczbie niż w przypadku wcześniejszych modeli — i potrafią prowadzić rozmowy naprzemienne, 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 — zwłaszcza dla zrozumienia potrzeb klientów. Opinie klientów pojawiają się dziś w większej liczbie miejsc niż kiedykolwiek wcześniej: od mediów społecznościowych, przez recenzje klientów, po czaty online. Analiza sentymentu oparta na NLP może pomóc uporządkować wszystkie te informacje, dzięki czemu możesz zapewnić klientom lepsze doświadczenia.

W tym przewodniku dla początkujących po analizie sentymentu i przetwarzaniu języka naturalnego przedstawię podstawy analizy sentymentu i NLP. Wyjaśnię, czym jest każde z tych zagadnień, omówię rzeczywiste przypadki zastosowań i polecę narzędzia do analizy sentymentu, które ułatwiają pracę zespołom ds. sukcesu klienta i doświadczenia 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 pojawia 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 kategoryzują wypowiedzi jako pozytywne, negatywne lub neutralne, nie zawsze są zgodni. Zaletą modeli NLP jest jednak to, że mogą korzystać ze spójnych ram analizy tekstu — stosując te same kryteria do ogromnych ilości danych.

Analiza sentymentu może pomóc Ci:

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

3 rodzaje analizy sentymentu

Jeśli nie jesteś analitykiem danych, nie musisz dokładnie wiedzieć, co dzieje się za kulisami narzędzi do analizy sentymentu.

Jednak podczas oceny narzędzi podstawowa znajomość stojącej za nimi technologii może okazać się pomocna.

Oto trzy rodzaje analizy sentymentu:

1. Oparta na wiedzy

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

Możesz potraktować to jako podejście „słownikowe”.

Twój słownik będzie zawierał długą listę słów i odpowiadających im sentymentów — na przykład słowo „nienawidzić” może zostać sklasyfikowane jako sentyment negatywny, „kochać” jako pozytywny, a „w porządku” jako neutralny. Możesz tworzyć takie słowniki ręcznie, ale częściej powstają one z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego.

Podejście oparte na wiedzy jest przydatne w branżach, które posługują się specjalistycznym językiem. Możesz na przykład wykorzystać specjalistyczny zbiór danych zawierający terminy medyczne do pomiaru satysfakcji klientów w sektorze opieki zdrowotnej. Możesz również użyć tego podejścia do starannego klasyfikowania złożonych form językowych, takich jak metafory, slang i sarkazm.

Jednak podejście oparte na wiedzy jest zwykle 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 nastrojów.

Podejście statystyczne wykorzystuje modele uczenia maszynowego do analizowania dużych ilości danych oraz identyfikowania wzorców i zależności. Po wytrenowaniu modelu można go wykorzystać do analizy dowolnego tekstu — nie tylko tekstu podobnego do danych, na których został wytrenowany. Dzięki temu jest on bardziej elastyczny i dokładniejszy 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. Hybrydowa

Podejście hybrydowe łączy zalety metod statystycznych i opartych na wiedzy.

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

Daje to elastyczność i duży zbiór danych charakterystyczne dla metody statystycznej, a także dostrajanie i specjalistyczną wiedzę branżową 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 stanowi podstawę analizy nastrojów. 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 konwersji tekstu na mowę
• Tłumaczenie maszynowe, takie jak Tłumacz Google
• Rozpoznawanie mowy, takie jak w przypadku Siri, Alexy i innych wirtualnych asystentów

Jak jednak działa NLP?

NLP rozpoczyna się od danych tekstowych, które należy przeanalizować. Następnie tekst jest oczyszczany i formatowany, aby ułatwić jego analizę. Algorytmy NLP są następnie wykorzystywane do odkrywania znaczenia tekstu. Algorytmy te wykorzystują modele statystyczne i metody oparte na regułach do identyfikowania wzorców i powiązań.

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 wypowiedzi klientów, udzielania odpowiednich odpowiedzi i zapewniania wsparcia.

W przeszłości jednak doświadczenia związane z interakcją z tymi botami były nieco frustrujące.

To szybko się zmienia wraz z rozwojem NLP — zwłaszcza 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 modelom LLM ogromną bazową wiedzę, zdolność do generowania zaawansowanego tekstu przypominającego tekst tworzony przez człowieka oraz dodatkowy poziom kontekstu i niuansów podczas analizowania nastrojów, dzięki czemu AI w analizie nastrojów klientów jest bardzo użyteczna.

Jak działa analiza nastrojów z wykorzystaniem NLP?

Analiza nastrojów z wykorzystaniem NLP to technika, która identyfikuje emocje wyrażone w tekście za pomocą modeli klasyfikujących słowa i frazy jako negatywne, pozytywne lub neutralne.

Narzędzia do analizy nastrojów analizują i klasyfikują duże ilości opinii klientów, aby określić ogólny wynik nastrojów.

Oto jak to działa:

1. Trenowanie: Model NLP jest trenowany na istniejącym zbiorze danych, aby nauczyć się klasyfikować wydźwięk.
2. Dane wejściowe: Do modelu wprowadzana jest duża ilość opinii klientów, takich jak komentarze w mediach społecznościowych, wiadomości e-mail lub recenzje produktów, w celu przeprowadzenia eksploracji opinii lub eksploracji tekstu.
3. Uproszczenie: Model usuwa słowa pomijane i nieistotne informacje, takie jak powitania lub podpisy. 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 wyrażeniu 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 wygenerować ogólny wynik wydźwięku. Pomaga to markom identyfikować konkretne opinie klientów wymagające uwagi lub działania, a także mierzyć ogólne zmiany w wydźwięku marki.

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

Wyobraź sobie następujące internetowe recenzje restauracji serwującej pizzę 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 jest niezawodne.”
• “Moja pizza przyjechała zimna, a ciasto smakowało jak tektura. Nie polecam.”

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

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

Który model NLP jest najlepszy do analizy wydźwięku?

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

Maszyna wektorów nośnych (SVM)

Maszyna wektorów nośnych (SVM) to model, który pomaga klasyfikować dane w grupy. Działa poprzez utworzenie 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.

Spójrzmy na przykład.

Załóżmy, że masz tysiące zdjęć jabłek i pomarańczy i chcesz odpowiednio sklasyfikować każde z nich. Najpierw przekazujesz do SVM zestaw oznaczonych danych, taki 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 można stosować do klasyfikacji tekstu, dzięki czemu mogą być pomocną techniką uczenia maszynowego w analizie wydźwięku. SVM są również wykorzystywane 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 wyższym poziomie pewności.

Załóżmy na przykład, że chcesz przewidzieć, czy komuś spodoba się określone jedzenie 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-letnia kobieta z Francji ich nie polubi.

Las losowy jest potężnym algorytmem, ponieważ łączy wyniki wielu różnych drzew decyzyjnych. Zmniejsza to prawdopodobieństwo wystąpienia błędu i tworzy dokładniejsze prognozy.

Naiwny Bayes

Naiwny Bayes 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 linki, mógłby obliczyć prawdopodobieństwo wystąpienia słów takich jak „weryfikacja” lub „eFax” w temacie złośliwej wiadomości e-mail. Nie byłby jednak w stanie przeanalizować ogólnego kontekstu wiadomości e-mail.

W kontekście analizy sentymentu naiwny klasyfikator Bayesa może być przydatny ze względu na szybkość działania, dlatego może być dobrym rozwiązaniem do wstępnej analizy dużych zbiorów danych. Ponieważ jednak naiwny klasyfikator Bayesa nie rozumie kontekstu, nie jest tak dokładny jak bardziej zaawansowane algorytmy.

Narzędzia do analizy sentymentu z wykorzystaniem NLP

Narzędzia do analizy sentymentu można podzielić na kilka kategorii:

1. Narzędzia dla programistów: zestawy narzędzi NLP są używane przez programistów i zazwyczaj wymagają umiejętności programowania. 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 Pythona o otwartym kodzie źródłowym. Chociaż NTLK 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 funkcje analizy sentymentu oraz możliwość śledzenia sentymentu w czasie.

Jeśli nie planujesz opracowywać własnego modelu analizy sentymentu, najskuteczniejszym rozwiązaniem jest użycie oprogramowania stworzonego specjalnie do analizy i śledzenia sentymentu związanego z marką.

Najlepsze 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, która klasyfikuje informacje jako pozytywne, neutralne i negatywne, oraz oferuje wykres natężenia dyskusji do monitorowania rozmów w mediach społecznościowych. Brand24 ma prosty i praktyczny interfejs użytkownika, zapewniający łatwy dostęp do wzmianek o marce i odpowiednich słów kluczowych w serwisach społecznościowych, artykułach prasowych, 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 je pod kątem sentymentu z wykorzystaniem przetwarzania języka naturalnego i przekształca je w praktyczne wnioski. Oferuje takie funkcje jak automatyczna ekstrakcja treści witryn internetowych, kategoryzacja treści, przetwarzanie języka naturalnego oraz grafy wiedzy. Narzędzie oszczędza czas poświęcany na wyszukiwanie informacji w internecie i zapewnia 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 stronie internetowej w celu uzyskania informacji od klientów. Qualaroo oferuje szablony ankiet, analizę sentymentu, identyfikację słów kluczowych oraz informacje o emocjach. Oprogramowanie zapewnia wyniki dotyczące NPS w czasie rzeczywistym oraz powiadomienia za pośrednictwem Slacka. Qualaroo to dobre narzędzie do zbierania opinii klientów w celu poprawy jakości obsługi klienta i zwiększania liczby konwersji.
• NICE: Dla zespołów CX poszukujących kompleksowej chmurowej platformy CX NICE może być odpowiednim rozwiązaniem. To oprogramowanie do obsługi klienta, które wykorzystuje AI do tworzenia modeli CX na podstawie interakcji z klientami. Narzędzia do analizy sentymentu gromadzą informacje ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane oraz przekształcają je w wiedzę biznesową. Narzędzie może analizować i interpretować wszystkie interakcje z klientami, aby oceniać zmiany reputacji firmy w internecie w czasie rzeczywistym. NICE obejmuje chatboty konwersacyjne i chatboty AI, automatyzację procesów zrobotyzowanych, routing z wykorzystaniem AI, analitykę wydajności oraz interaktywną odpowiedź głosową.
• Listen360: Listen360 to narzędzie do angażowania klientów, które pomaga monitorować doświadczenia i reakcje klientów w różnych kanałach internetowych. Śledzi pozytywne i negatywne opinie z mediów społecznościowych i internetu oraz szybko informuje 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 udało Ci się dotrzeć aż tutaj, gratulacje — zdobyłeś solidną podstawową wiedzę na temat analizy sentymentu i NLP. Ponieważ dokładność tych narzędzi poprawia się szybciej niż kiedykolwiek, nie ma lepszego momentu, aby wybrać narzędzie do analizy sentymentu i rozpocząć pracę.

Kiedy to zrobisz, pamiętaj o „dlaczego”, które stoi za Twoimi działaniami:

Tworzenie lepszych doświadczeń klientów.

Kompleksowo zbierając opinie klientów i analizując ich sentyment, możesz uzyskać imponująco aktualny obraz tego, co klienci myślą o Twojej marce i produkcie. Zyskasz również 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.

Dowiedz się więcej o korzyściach płynących z analizy nastrojów klientów tutaj lub zasubskrybuj nasz newsletter, aby regularnie otrzymywać wskazówki dotyczące CX bezpośrednio na swoją skrzynkę odbiorczą.