كل ما تحتاج معرفته عن تحليل العاطفة والتنقيب عن الآراء في الكلام – الجزء الأول

234

تحليل العاطفة هي عملية استخراج رأي عن موضوع محدد من الكلام.

تضخم حجم الداتا التي نولدها كل يوم إلى درجة هائلة، مما يجعل استخدام تحليل العاطفة أداة ضرورية لفهم هذه الداتا واستخراج معلومات مفيدة منها.

كيف يعمل تحليل العاطفة؟ ما هي حدوده وقيوده؟ كيف نستخدمه في التطبيقات؟

هذا ما سنتعرض له في هذا المقال.

أساسيات تحليل العاطفة

ما هو تحليل العاطفة؟

تحليل العاطفة المعروف أيضاً بتنقيب الآراء هو فرع من فروع معالجة اللغات الطبيعية NLP، ويهدف لبناء نظم قادرة على تحديد واستخراج الآراء من النصوص. إضافة إلى ذلك، عادة يستخرج بعض الصفات:

  • القطبية: إذا ما كان الكلام يعبر عن رأي موجب (مؤيد) أم سالب (معارض)
  • الموضوع: الشيء المراد به الرأي
  • حامل الرأي: الشخص أو الكيان صاحب الرأي

يعتبر تحليل العاطفة من أهم مجالات الـ NLP لما له من تطبيقات متعددة ومفيدة. تتعدد صور النصوص التي تحتوي عاطفة/آراء مثل مواقع المراجعة، المنتديات، التدوينات وغيرها.

بمساعدة تحليل العاطفة يمكننا تحويل هذا الكم الهائل من الداتا غير المنظمة إلى داتا منظمة من آراء عن منتجات وخدمات وشركات وأشخاص وأي موضوع يكون عنه الناس آراء مختلفة. هذه الداتا لها استخدامات مفيدة في التطبيقات التجارية مثل تحليل السوق والعلاقات العامة ومراجعات المنتجات وخدمة العملاء.

ما هي الآراء؟

قبل أن نستعرض المزيد من التفاصيل، لنعرف أولاً ما هي الآراء. يمكن تقسيم المعلومات في النصوص إلى نوعين أساسيين: حقائق وآراء. الحقائق هي تعبيرات موضوعية عن شيء ما. الآراء هي تعبيرات ذاتية تصف عاطفة الشخص وتقييمه للموضوع ومشاعره تجاهه.

يمكن صياغة تحليل العاطفة (مثل كثير من مشاكل ال NLP) كمشكلة تصنيف classification، حيث نهدف لحل مشكلتين فرعيتين:

  • تصنيف الجملة إما موضوعية أو شخصية، ونسميه تصنيف الذاتية subjective classification
  • تصنيف الجملة أنها تعبر عن رأي موجب أو سالب أو محايد، ونسميه تصنيف القطبية polarity classification

الكيان المعني بالآراء يمكن أن يكون شيء، مكوناته، جوانبه، صفاته أو خصائصه. يمكن أيضاً أن يكون منتج، خدمة، شخص، منظمة، حدث أو موضوع. لنعرض مثالاً:

“بطارية هذه الكاميرا تنفذ سريعاً جداً”

هنا نرى رأي سلبي عن خاصية (البطارية) في الكيان (الكاميرا)

الآراء المباشرة والنسبية

هناك نوعان من الآراء: المباشرة والنسبية. الآراء المباشرة تعطي رأي عن كيان بصورة مباشرة، مثل:

“جودة التصوير في الكاميرا س سيئة”

هذا رأي مباشر ينقل خاصية سلبية في الكاميرا س.

في الآراء النسبية، تقدم الآراء بالمقارنة لكيان آخر، مثل:

“جودة التصوير في الكاميرا س أفضل من الكاميرا ص”

عادة ما تعبر الآراء النسبية عن تشابهات أو اختلافات بين كيانين أو أكثر. في المثال السابق هناك رأي موجب عن الكاميرا س، وبالعكس رأي سالب عن الكاميرا ص.

الآراء الصريحة والضمنية

الآراء الصريحة تعبر عن رأي بصورة صريحة في جملة مباشرة. مثال عن رأي صريح موجب:

“جودة الصوت في هذا الجوال رائعة”

الآراء الضمنية تعبر عن رأي بصورة ضمنية في جمل موضوعية. مثال عن رأي ضمني سالب:

“انكسرت السماعة بعد يومين”

فلا يذكر صراحة أنها سماعة سيئة، ولكننا نفهم ذلك من مدلول الجملة. ويمكن أن تحتوي الآراء الضمنية على الاستعارة مما يجعلها أصعب أنواع الآراء في التحليل لما تتضمنه من عمق في المعنى.

مستويات تحليل العاطفة

يمكن استخدام تحليل العاطفة في مستويات مختلفة:

  • مستوى الوثائق يعطي تحليل العاطفة للوثيقة بأكملها.
  • مستوى الجمل يعطي تحليل العاطفة لجملة واحدة.
  • مستوى الجمل الجزئي يعطي تحليل العاطفة لعبارات داخل الجملة.

أنواع تحليل العاطفة

هناك العديد من أنواع وأشكال تحليل العاطفة، وهناك متنوع من أدوات تحليل العاطفة من تلك التي تركز على القطبية إلى تكل التي تكشف المشاعر والعواطف (غضب، سعادة، حزن …) أو تحدد النوايا (مثل: مهتم أو غير مهتم). في هذا الجزء سنستعرض أهم أنواع تحليل العاطفة.

تحليل العاطفة بالغ الدقة

كثيراً ما نحتاج تحليل للعاطفة على مستوى أدق من قطبية الرأي، فبدلاً من تحديد إذا ما كان الرأي موجب أو سالب أو محايد، يمكن تفصيل أدق:

  • موجب جداً
  • موجب
  • محايد
  • سالب
  • سالب جداً

هذا ما نسميه تحليل العاطفة بالغ الدقة. يمكن استخدامه مثلاً في تقييم المنتجات أو الخدمات من 5 نجوم.

بعض الأنظمة تتميز بتحديد المشاعر المرتبطة بالقطبية مثل الغضب والحزن والقلق (مع السالب) والسعادة والحب والتشوق (مع الموجب).

تحديد المشاعر

يهدف تحديد المشاعر في الكشف عن مشاعر مثل السعادة، الإحباط، الغضب، الحزن وغيرها. كثير من أنظمة تحديد المشاعر تستخدم معاجم (قوائم من الكلمات والمشاعر التي تمثلها) أو أنظمة تعلم آلة معقدة.

أحد عيوب استخدام المعاجم أن الناس يختلفون بشدة في تعبيرهم عن المشاعر وبالتالي في الكلمات التي يستخدمونها مع المشاعر المختلفة. بعض الكلمات التي عادة ما ترتبط بالحزن مثل “دمار” قد تقترن بالسعادة في بعض المواقف مثل “لقد فزنا بالمسابقة ودمرنا المنافسين”.

تحليل العاطفة المركز على الجوانب

عادة عندما نحلل العاطفة عن أعلام مثل المنتجات، قد نحتاج درجة أعلى من التفصيل حيث لا نهتم فقط إذا كان الرأي موجب أو سالب ولكن أيضاً أي الجوانب أو الخصائص معنية بالرأي. هذا هو تحليل العاطفة المركز على الجوانب. في مثالنا السابق:

“بطارية هذه الكاميرا تنفذ سريعاً جداً”

تعبر الجملة عن رأي سالب عن الكاميرا، بالتحديد عن وقت البطارية الذي يعتبر خاصية في الكاميرا.

تحليل النية

تحليل النية ببساطة يحدد مراد الناس من الكلام بدلاً من ظاهر الكلام. مثال:

“خدمة العملاء كارثية. أنا منتظر من 20 دقيقة.”

“أريد معرفة كيفية تبديل الخرطوشة.”

“هل بإمكانك مساعدتي في ملء هذه الاستمارة؟”

نحن (البشر) لا نجد أي صعوبة في فهم الشكوى في أول مثال، أو فهم السؤال في ثاني مثال، أو فهم الطلب في ثالث مثال. لكن فهمها قد يشكل صعوبة للكمبيوتر. أحياناً يسهل استنتاج المراد من الكلام، لكن أحيانا نحتاج إلى معرفة بالسياق

تحليل العاطفة متعدد اللغات

تحليل العاطفة متعدد اللغات يمكن أن يمثل تحدي صعب. عادة ما نحتاج الكثير من المعالجات والتجهيزات التي تحتاج الكثير من الموارد. هذه الموارد متوفرة على الانترنت (مثل معاجم كلمات العاطفة)، ولكن غيرها يجب أن نجهزه بأنفسنا (مثل الأجسام المترجمة أو خوارزميات). استخدام هذه الموارد يحتاج خبرة في البرمجة وقد تأخذ الكثير من الوقت في تطبيقها.

هناك بديل وهو أن نحدد اللغة آلياً ثم نستخدم نظم تحليل عاطفة لكل لغة بمفردها.

ما أهمية تحليل العاطفة؟

يُقدر أن 80% من الداتا غير منظمة بصورة محددة نستطيع استخدامها مباشرة. معظم هذه الداتا في صورة نصوص من بريد إلكتروني ودعم فني ومحادثات واستفتاءات ومقالات وغيرها. عادة ما تأتي في صورة صعبة الفهم والتحليل واستخراج معلومات مفيدة منها.

تساعد نظم تحليل العاطفة على فهم هذه البحار من الداتا غير المنظمة عن طريق أتمتة العمليات التجارية والحصول على رؤى قابلة للتنفيذ وتوفير ساعات من العمل البشري في معالجة النصوص. أي أنها تجعل عملية استخراج المعلومات أكثر كفاءة.

بعض مميزات تحليل العاطفة:

قابلية التوسع

هل تتخيل البحث في آلاف التغريدات ومحادثات العم الفني أو مراجعات العملاء؟ هناك كم هائل من الداتا لا يمكن تحليله يدوياً. يمكننا تحليل العاطفة من معالجة الداتا على نطاق واسع بطريقة كفء وفعالة من حيث التكلفة.

تحليل في الوقت الحالي

يمكننا استخدام تحليل العاطفة لتحديد المعلومات الحرجة التي تسمح بالوعي المناسب في المواقف التي تطلب متابعة مستمرة في الوقت الحالي. هل هناك أزمة علاقات عامة في وسائط التواصل الاجتماعي على وشك الانفجار؟ عميل غاضب على وشك التحويل؟ نظم تحليل العاطفة تمكننا من تحديد هذه المواقف فوراً لأخذ الإجراءات اللازمة.

معايير متسقة

لا يتفق البشر على معايير واضحة لتحديد عاطفة نص ما. يُقدر أن الناس المختلفة يتفقون حوالي 60-65% فقط عند تحديد عاطفة نفس النص. إنه أمر له منظور شخصي متأثر بتجارب الناس وأفكارهم ومعتقداتهم. باستخدام نظام تحليل عاطفة موحد، نستطيع تطبيق نفس المعايير على كل الداتا، مما يقلل نسبة الخطأ ويحسن تناسق المعلومات المستخرجة.

المراجع

مرجع1

مرجع2

المقال الأصلي

https://monkeylearn.com/sentiment-analysis

تعليقات