Sentiment analyse is een techniek die wordt gebruikt in Natural Language Processing (NLP) om bepaalde sentimenten te halen uit grote hoeveelheden tekst. Het doel hierbij is om te begrijpen welk sentiment er heerst binnen grote hoeveelheden tekst.
Maar wat houdt NLP voor sentiment analyse exact in?
In dit artikel leren we je meer over NLP en sentiment analyse, zodat je exact weet wat NLP voor sentiment analyse inhoudt.
Inhoud
Wat is NLP (Natural Language Processing)?
Natural Language Processing, afgekort NLP, is een vorm van artificial intelligence. NLP stelt computers in staat om menselijke taal te begrijpen en interpreteren. Bovendien zorgt NLP ervoor dat computers antwoorden kunnen genereren in menselijke taal.
NLP zijn modellen die zijn ontwikkeld om alle complexe onderdelen uit menselijke taal te begrijpen. Hierdoor kunnnen computers taken uitvoeren zoals schrijven, vertalen, vragen beantwoorden, sentiment analyseren en meer.
Doordat de NLP modellen steeds meer toegang tot data krijgen en deze sneller kunnen verwerken, is de vooruitgang hierin de laatste jaren enorm geweest. NLP modellen worden inmiddels op grote schaal toegepast.
Wat is sentiment analyse?
Sentiment analyse is het analyseren van tekst om uit te zoeken welk sentiment er heerst in de betreffende tekst. Dit kunnen teksten zijn van social media, artikelen, reviews of welke vorm van tekst dan ook.
De uitkomst van sentiment analyse valt altijd in één van de volgende drie categorieën: positief sentiment, negatief sentiment of neutraal sentiment.
Bij een positief sentiment kun je denken aan een mening die een bepaalde voorkeur of tevredenheid uitspreekt.
Bij een negatief sentiment kun je denken aan ontevredenheid, kritiek of een negatieve kijk op iets.
Met een neutraal sentiment wordt bedoeld dat er geen duidelijk positief of negatief sentiment is, of dat dit onduidelijk is.
Hoe werkt sentiment analyse op basis van NLP?
Het NLP model zal een tekst opbreken in stukken. Hierbij gaat het model op zoek naar woorden die te koppelen zijn aan een sentiment. Het NLP model moet hiervoor getraind zijn met data waaruit blijkt welke woorden bij welk sentiment horen.
Het kan echter nog steeds een uitdaging zijn voor computers om een menselijke tekst goed te begrijpen. Een computer kan niet altijd even goed dingen als sarcasme, nuances of uitspraken herkennen, waardoor het een sentiment verkeerd kan inschatten. Ondanks deze uitdaging zijn NLP modellen inmiddels zeer goed in staat om sentiment analyse uit te voeren.
Waarom wordt NLP gebruikt voor sentiment analyse?
Het antwoord op deze vraag is redelijk simpel. Het scheelt tijd. Met AI kun je namelijk gigantische hoeveelheden data analyseren in een hele korte tijd. Om die reden is het erg aantrekkelijk om NLP modellen in te zetten om bijvoorbeeld de data van een onderzoek te analyseren.
Op welke manier wordt NLP gebruikt voor sentiment analyse?
Er zijn verschillende manieren waarvoor NLP modellen worden gebruikt. Hieronder geven we je 2 voorbeelden.
Voorbeeld 1:
Stel je verkoopt producten op een website. Je wil graag weten welke producten populair zijn onder je klanten en welke producten niet. In dit geval kun je een model trainen met data. In die data stop je alle reviews, die je tot nu toe hebt ontvangen.
Vervolgens leer je het model dat 1 en 2 ster reviews slecht zijn, 3 ster reviews niet mee moeten tellen en 4 en 5 ster reviews goed zijn. Nu kan het model bepaalde woorden uit deze reviews als positief of negatief gaan aanmerken.
Zodra het model dit allemaal begrijpt, kun je AI gebruiken om beter inzicht te krijgen in wat werkt en wat niet werkt. Dit allemaal omdat het model jou kan vertellen wat het sentiment is wat heerst per product, categorie etc.
Voorbeeld 2:
Je bezit een social media kanaal. In dit voorbeeld een Instagram account. Je wil graag weten hoe je volgers reageren op je posts, zodat je kunt leren wat er wel werkt bij jouw publiek en wat niet.
Het NLP model kan alle reacties en likes analyseren en tot een conclusie komen. Vervolgens kun je hier verbanden uit halen. Dit scheelt jou gigantisch veel tijd.
Nu je weet wat er goed in de smaak valt, kun je je daarop focussen en meer content maken die aanslaat bij jouw doelgroep.