Internet telah membuka pintu bagi orang-orang untuk secara bebas mengekspresikan pendapat, pandangan, dan saran mereka tentang apa saja di dunia media sosial, situs web, dan blog. Selain menyuarakan pendapatnya, orang (pelanggan) juga mempengaruhi keputusan pembelian orang lain. Sentimen, baik negatif maupun positif, sangat penting untuk bisnis atau merek apa pun yang peduli dengan penjualan produk atau layanannya.
Membantu bisnis menambang komentar untuk penggunaan bisnis adalah Pengolahan Bahasa alami. Satu dari setiap empat bisnis memiliki rencana untuk mengimplementasikan teknologi NLP dalam tahun depan untuk memperkuat keputusan bisnis mereka. Menggunakan analisis sentimen, NLP membantu bisnis memperoleh wawasan yang dapat ditafsirkan dari data mentah dan tidak terstruktur.
Penambangan opini atau analisis sentimen adalah teknik NLP yang digunakan untuk mengidentifikasi sentimen yang tepat - positif, negatif, atau netral - terkait dengan komentar dan umpan balik. Dengan bantuan NLP, kata kunci dalam komentar dianalisis untuk menentukan kata positif atau negatif yang terkandung dalam kata kunci tersebut.
Sentimen diberi skor pada sistem penskalaan yang memberikan skor sentimen pada emosi dalam sebuah teks (menentukan teks sebagai positif atau negatif).
Apa itu Analisis Sentimen Multibahasa?
Seperti namanya, analisis sentimen multibahasa adalah teknik melakukan skor sentimen untuk lebih dari satu bahasa. Namun, tidak sesederhana itu. Budaya, bahasa, dan pengalaman kita sangat memengaruhi perilaku dan emosi pembelian kita. Tanpa pemahaman yang baik tentang bahasa, konteks, dan budaya pengguna, mustahil untuk memahami maksud, emosi, dan interpretasi pengguna secara akurat.
Meskipun otomatisasi adalah jawaban atas banyak masalah kita di zaman modern ini, mesin penerjemah perangkat lunak tidak akan dapat menangkap nuansa bahasa, bahasa sehari-hari, kehalusan, dan referensi budaya dalam komentar dan review produk itu menerjemahkan. Alat ML mungkin memberi Anda terjemahan, tetapi mungkin tidak berguna. Itulah alasan mengapa analisis sentimen multibahasa diperlukan.
Mengapa Analisis Sentimen Multibahasa Dibutuhkan?
Sebagian besar bisnis menggunakan bahasa Inggris sebagai media komunikasi mereka, tetapi tidak digunakan oleh sebagian besar konsumen di seluruh dunia.
Menurut Ethnologue, sekitar 13% populasi dunia berbicara bahasa Inggris. Selain itu, British Council menyatakan bahwa sekitar 25% populasi dunia memiliki pemahaman bahasa Inggris yang baik. Jika angka-angka ini dapat dipercaya, sebagian besar konsumen berinteraksi satu sama lain dan bisnis dalam bahasa selain bahasa Inggris.
Jika tujuan utama bisnis adalah untuk mempertahankan basis pelanggan mereka tetap utuh dan menarik pelanggan baru, itu harus memahami secara mendalam pendapat pelanggan mereka yang diungkapkan dalam bahasa asli. Meninjau setiap komentar secara manual atau menerjemahkannya ke dalam bahasa Inggris adalah proses rumit yang tidak akan memberikan hasil yang efektif.
Solusi berkelanjutan adalah mengembangkan multibahasa sistem analisis sentimen yang mendeteksi dan menganalisis opini, emosi, dan saran pelanggan di media sosial, forum, survei, dan lainnya.
Langkah-langkah untuk melakukan Analisis Sentimen Multibahasa
Analisis sentimen, terlepas dari apakah dalam satu bahasa atau berbagai bahasa, adalah proses yang membutuhkan penerapan model pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan teknik analisis data untuk mengekstraksi penilaian sentimen multibahasa dari datanya.
Langkah-langkah yang terlibat dalam analisis sentimen multibahasa adalah
Langkah 1: Mengumpulkan Data
Mengumpulkan data adalah langkah pertama dalam menerapkan analisis sentimen. Untuk membuat multibahasa model analisis sentimen, penting untuk memperoleh data dalam berbagai bahasa. Semuanya akan bergantung pada kualitas data yang dikumpulkan, dianotasi, dan diberi label. Anda dapat mengambil data dari API, repositori sumber terbuka, dan penerbit.
Langkah 2: Pra-pemrosesan
Data web yang dikumpulkan harus dibersihkan, dan informasi diperoleh darinya. Bagian teks yang tidak mengandung makna tertentu, seperti 'the' 'is' dan lainnya, harus dihilangkan. Selanjutnya, teks harus dikelompokkan ke dalam kelompok kata untuk dikategorikan untuk menyampaikan makna positif atau negatif.
Untuk meningkatkan kualitas klasifikasi, konten harus dibersihkan dari kebisingan, seperti tag HTML, iklan, dan skrip. Bahasa, leksikon, dan tata bahasa yang digunakan orang berbeda tergantung pada jejaring sosial. Penting untuk menormalkan konten tersebut dan mempersiapkannya untuk pra-pemrosesan.
Langkah penting lainnya dalam pra-pemrosesan adalah menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk memisahkan kalimat, menghapus kata henti, menandai bagian ucapan, mengubah kata menjadi bentuk akarnya, dan menandai kata menjadi simbol dan teks.
Langkah 3: Pemilihan Model
Model berbasis aturan: Metode analisis semantik multibahasa yang paling sederhana adalah berbasis aturan. Algoritma berbasis aturan melakukan analisis berdasarkan seperangkat aturan yang telah ditentukan sebelumnya yang diprogram oleh para ahli.
Aturan tersebut dapat menentukan kata atau frasa yang positif atau negatif. Jika Anda mengambil ulasan produk atau layanan, misalnya, ulasan tersebut dapat berisi kata-kata positif atau negatif seperti 'hebat', 'lambat', 'tunggu', dan 'berguna'. Metode ini memudahkan untuk mengklasifikasikan kata, tetapi dapat salah mengklasifikasikan kata yang rumit atau jarang terjadi.
Model Otomatis: Model otomatis melakukan analisis sentimen multibahasa tanpa keterlibatan moderator manusia. Meskipun model pembelajaran mesin dibuat menggunakan tenaga manusia, model ini dapat bekerja secara otomatis untuk memberikan hasil yang akurat setelah dikembangkan.
Data uji dianalisis, dan setiap komentar diberi label secara manual sebagai positif atau negatif. Model ML kemudian akan belajar dari data pengujian dengan membandingkan teks baru dengan komentar yang ada dan mengkategorikannya.
Langkah 4: Analisis dan Evaluasi
Model berbasis aturan dan pembelajaran mesin dapat ditingkatkan dan disempurnakan seiring waktu dan pengalaman. Leksikon kata yang jarang digunakan atau skor langsung untuk sentimen multibahasa dapat diperbarui untuk klasifikasi yang lebih cepat dan lebih akurat.
Tantangan Terjemahan
Apakah terjemahannya tidak cukup? Sebenarnya tidak!
Terjemahan melibatkan pemindahan teks atau kelompok teks dari satu bahasa dan menemukan padanannya dalam bahasa lain. Namun, terjemahan tidak sederhana dan tidak efektif.
Itu karena manusia menggunakan bahasa tidak hanya untuk mengkomunikasikan kebutuhan mereka tetapi juga untuk mengekspresikan emosi mereka. Selain itu, ada perbedaan mencolok antara berbagai bahasa, seperti Inggris, Hindi, Mandarin, dan Thailand. Tambahkan ke campuran sastra ini penggunaan emosi, bahasa gaul, idiom, sarkasme, dan emoji. Tidak mungkin mendapatkan terjemahan teks yang akurat.
Beberapa tantangan utama dari mesin penerjemah adalah
- Subyektivitas
- Konteks
- Slang dan Idiom
- Sarkasme
- Perbandingan
- Kenetralan
- Emoji dan Penggunaan Kata Modern.
Tanpa memahami secara akurat maksud dari ulasan, komentar, dan komunikasi mengenai produk, harga, layanan, fitur, dan kualitas mereka, bisnis tidak akan dapat memahami kebutuhan dan pendapat pelanggan.
Analisis sentimen multibahasa adalah proses yang menantang. Setiap bahasa memiliki leksikon, sintaksis, morfologi, dan fonologi yang unik. Tambahkan ke ini budaya, gaul, sentimen yang diungkapkan, sarkasme, dan nada suara, dan Anda mendapatkan teka-teki menantang yang membutuhkan solusi ML bertenaga AI yang efisien.
Dataset multibahasa yang komprehensif diperlukan untuk mengembangkan multibahasa yang kuat alat analisis sentimen yang dapat memproses ulasan dan memberikan wawasan yang kuat untuk bisnis. Shaip adalah pemimpin pasar dalam menyediakan kumpulan data yang disesuaikan dengan industri, diberi label, dan dianotasi dalam beberapa bahasa yang membantu dalam pengembangan yang efisien dan akurat solusi analisis sentimen multibahasa.
