Was verstehen Sie unter aspektbasierter Sentimentanalyse?
Die aspektbasierte Stimmungsanalyse ist eine ML-Technik, die maschinelles Lernen einsetzt, um detaillierte und verwertbare Erkenntnisse aus Kundenfeedbackdaten zu gewinnen. Durch Aufschlüsselung der Daten in kleinere Kategorien werden versteckte Stimmungen in Bezug auf bestimmte Aspekte einer Marke aufgedeckt.
Bei dieser Technik werden Daten aus verschiedenen Quellen wie Kommentaren in sozialen Medien, Videos, Bewertungen, Online-Veröffentlichungen und Umfragen untersucht. Sie zielt darauf ab, die Merkmale und Aspekte eines Unternehmens zu ermitteln, die verbessert werden müssen, um den Umsatz zu steigern.
Die aspektbasierte Stimmungsanalyse ist eine der drei Ebenen der Stimmungsanalyse, neben der dokumentenbasierten und der themenbasierten Stimmungsanalyse. Diese Algorithmen arbeiten in Verbindung mit der Erkennung benannter Entitäten (NER), der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und anderen KI-Techniken zur Bewertung der Stimmung.
Die dokumentenbasierte Stimmungsanalyse analysiert einfache Sätze und gibt einen kurzen Überblick über die ausgedrückten Gefühle. Die themenbezogene Stimmungsanalyse hingegen untersucht die Stimmung in größeren Datensätzen, indem sie Wörter und Phrasen identifiziert und sie zu bestimmten Themen wie "Lebensmittel" oder "Kundenservice" gruppiert und die Stimmung für jedes Thema berechnet.
Die aspektbasierte Stimmungsanalyse ist die am weitesten fortgeschrittene der drei Stufen. Sie extrahiert Aspekte aus den Daten, misst ihre Stimmung und ordnet sie zuvor ermittelten Themen zu. So können beispielsweise Aspekte wie "schneller Service", "höfliches Personal" und "Sauberkeit" identifiziert, ihre Stimmung gemessen und unter dem Thema "Kundenservice" zusammengefasst werden. Dieser Ansatz liefert sowohl themen- als auch aspektbasierte Stimmungsdaten.
Durch den Einsatz von maschinellen Lernmodellen, die speziell auf branchenspezifische Aspekte zugeschnitten sind, liefert die aspektbasierte Stimmungsanalyse äußerst präzise Erkenntnisse. Diese Genauigkeit ergibt sich aus der Fähigkeit des Modells, sich auf branchenspezifische Details in den Daten zu konzentrieren. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da sich Aspekte von Branche zu Branche unterscheiden. So haben beispielsweise im Bankensektor Aspekte wie "Kassierer" oder "Sparkonto" keine Relevanz für Aspekte wie "Essen" oder "Getränke" im Gaststättengewerbe. Diese integrierte Funktion ermöglicht es Marken, automatisch Einblicke in die Kundenstimmung zu verschiedenen Aspekten ihres Geschäfts zu erhalten, ohne dass eine manuelle Markierung oder Kennzeichnung von branchenspezifischen Themen und Schlüsselwörtern erforderlich ist.
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