감정 분석

도전 과제

많은 중요한 비즈니스 문제들은 논의되는 대상에 대한 감정 분석을 필요로 합니다. 감정 분석(SA)을 통해 다음과 같은 질문들에 대답할 수 있습니다.

1. 기관, 브랜드, 사람, 또는 법률에 대한 언론 보도의 일반적인 감정(긍정 또는 부정)은 무엇입니까? 무엇에 대한 찬반양론이 가장 많이 제기되고 있습니까?
2. 기업의 어떤 측면이 고객에게 부정적 감정을 일으킵니까?
3. 어떻게 제품의 다른 측면이 고객에게 인식됩니까? 특히 경쟁업체와 유사한 제품을 비교할 때는 어떻게 다르게 인식됩니까?
4. 시장 분석가는 특정 증권에 대해 어떠한 감정을 가지고 있으며 감정이 어떻게 변화하고 있습니까?

인간은 성명서의 감정을 판단하는데 상당히 효율적이지만 매우 작은 양의 데이터만 수동으로 처리할 수 있어 감정분석(SA)을 실질적으로 적용하기 어렵게 합니다. 컴퓨터는 사실상 어떤 시간에서든 상당한 양의 데이터를 처리할 수 있지만 지능형 감정분석을 수행하기 위해 인간의 많은 도움을 필요로 합니다. 의미 있는 결과를 얻기 위해, 컴퓨터에 도메인, 문맥, 부정어, 양상, 이모티콘 등에 대한 특정 지식을 전달해야 합니다.

작동 원리

데이터가 로드되면 PolyAnalyst는 평가된 대상, 평가(감정), 감정의 정도들을 잡아주는 감정 분석을 수행합니다. 이 솔루션은 동일 내용에 나타나는 다른 대상에 대한 여러 평가를 개별적으로 탐지하고 해석할 수 있습니다. 개별 개념, 전체 텍스트 기록 또는 분류 범주(다양한 주제에 대한 분류를 수행할 때)의 정도에 대한 감정을 나타낼 수 있습니다. 감정분석 결과는 추가 예측 모델링 및 보고서를 위해 즉시 사용 가능합니다.