这样，您就不会错过直播期间实时聊天中的客户洞察和目标受众分享。 总体而言，情绪数据分析对于想要更好地了解客户并做出数据驱动决策的企业来说非常有价值。 3 情绪分析模型：它们如何工作 情绪数据分析基于机器学习算法，有多种分析模型可供实施。每种模型都以不同的方式分析数据，以提供丰富而准确的见解。以下是您可以实施的方法来对数据进行情绪文本分析。
基于规则的情绪分析模型 基于规则的 NLP 情绪分析将文本分为消极、中性或积极情绪，并根据预定义的、人造的语言规则和模式发现极性、主观性和主题。 例如，你想分析这句话——“我喜欢 XYZ 功能”。我们可以创建规则来识别“爱”等积极词语，从而将句子情绪归类为积极。 类似地，我们可以为负面词汇定义规则，例如“讨厌”或“令人印象深刻”，并将情 丹麦电报数据 绪归类为负面。
赖于计算语言学中的几种自然语言处理技术，如标记化、词干提取、解析、词典和词性标注。 以下是一个例子： 假设您创建了两个极化的情绪类别：积极情绪类别包括最佳、令人敬畏、难以置信、值得、好等词语，消极情绪类别包括最差、可怕、不推荐、缺失等词汇。 因此，基于规则的算法将计算句子中使用的两个类别词的频率来确定该句子是积极的还是消极的。
它的缺点： 虽然这种方法有效，但当情绪分析数据具有情境性或者复杂时，它并不是最准确的。 该系统需要进行微调，以考虑习语、讽刺和其他言语语义进行分析。 自动情绪分析模型 在自动化过程中，基于机器学习的计算机模型会以自然语言输入反馈数据，例如手动标注情感标签的调查反馈或评论。该模型会研究单词并赋予其情感。