تحلیل احساس در پردازش زبان طبیعی چیست و چگونه انجام می‌شود؟

احساسات از دیرباز جنبه مرموز و ناشناخته انسان‌ها به‌شمار رفته و جایگاه مهمی در زندگی اجتماعی افراد و به ویژه در رسانه‌های اجتماعی دارد. تحلیل احساسات، به معنی کشف و شناخت احساسات مثبت یا منفی مردم درباره یک مساله یا محصول است که در قالب متون خود را نشان می‌دهد. اهمیت تحلیل احساسات با رشد رسانه‌های اجتماعی مانند نظرسنجی‌ها، وبلاگ‌ها و پست‌های توئیتری، بیش از هر زمان دیگری برجسته شده است. به‌طور کلی، تحلیل احساسات، فرآیندی است که عقاید، احساسات، عواطف، کنایه‌ها، رفتارها و گرایش‌های نوشته‌شده با یک زبان نوشتاری را مورد تحلیل قرار می‌دهد تا سازمان‌ها بتوانند شناخت دقیقی از نظرات کاربران درباره محصولات یا خدمات به‌دست آورند. هدف پردازش زبان طبیعی، پردازش متن با کامپیوترها برای تجزیه‌و‌تحلیل متون، استخراج اطلاعات و بازنمایی اطلاعات مشابه به اشکال مختلف است. همین مسئله باعث شده تا استفاده از تکنیک‌هایی مثل یادگیری عمیق برای تحلیل احساسات به یکی از زمینه‌های تحقیقاتی مطرح حوزه فناوری اطلاعات تبدیل شود. تاکنون، پژوهش‌های مختلفی درباره میزان رشد و موفقیت‌آمیز بودن برنامه‌های کاربردی یادگیری عمیق در زمینه پردازش زبان طبیعی برای تحلیل احساسات انجام گرفته است که رهیافت اصلی، در نظر گرفتن یک جمله به‌شکل توالی کاراکترها یا کلمات و در ادامه استفاده از یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش آن‌ها است که LSTMها از گزینه‌های پرکاربرد در این حوزه هستند. رویکردهای نوین، ترکیب LSTها با دیگر شبکه‌های عمیق در یک معماری واحد با هدف دستیابی به بهترین‌ ویژگی‌های مدل‌های مختلف است. مدل‌های ترکیبی عمیق که چند شبکه عصبی را به هم مرتبط می‌کنند، ابزاری قوی‌تر برای مدل‌سازی ویژگی‌های چندبخشی متون در تحلیل احساسات ایجاد می‌کنند.

مطلب در سایت اصلی

آخرین اخبار