互联网为人们自由表达他们对世界上任何事物的意见、观点和建议敞开了大门。 社会化媒体、网站和博客。 除了表达他们的意见外，人们（客户）也在影响他人的购买决定。 这种情绪，无论是消极的还是积极的，对于任何关注其产品或服务销售的企业或品牌来说都是至关重要的。
帮助企业挖掘评论以供商业使用是 自然语言处理. 四分之一的企业 计划在明年实施 NLP 技术，以支持他们的业务决策。 使用情绪分析，NLP 帮助企业从原始和非结构化数据中获得可解释的见解。
意见挖掘或 情绪分析 是一种用于识别准确情绪的 NLP 技术—— 正面、负面或中性 – 与评论和反馈相关。 在 NLP 的帮助下，对评论中的关键词进行分析，以确定关键词中包含的积极词或消极词。
情绪在一个缩放系统上进行评分，该系统将情绪分数分配给一段文本中的情绪（确定文本是积极的还是消极的）。
什么是多语言情感分析？
顾名思义， 多语言情感分析 是对一种以上语言进行情感评分的技术。 然而，事情并没有那么简单。 我们的文化、语言和经历极大地影响了我们的购买行为和情绪。 如果没有对用户的语言、上下文和文化有很好的理解，就不可能准确地理解用户的意图、情感和解释。
虽然自动化是我们许多现代问题的解决方案， 机器翻译 软件将无法识别评论中的语言、俗语、微妙之处和文化参考的细微差别， 商品评论 它正在翻译。 ML 工具可能会为您提供翻译，但它可能没有用。 这就是为什么需要多语言情感分析的原因。
为什么需要多语言情感分析？
大多数企业使用英语作为他们的交流媒介，但全球大多数消费者并未使用英语。
根据 Ethnologue，世界上大约 13% 的人口会说英语。 此外，英国文化协会指出，世界上约有 25% 的人对英语有一定的了解。 如果这些数字可信，那么很大一部分消费者使用英语以外的语言与彼此和企业进行交互。
如果企业的主要目标是保持客户群完整并吸引新客户，则必须深入了解客户在 母语. 手动审核每条评论或将其翻译成英文是一个繁琐的过程，不会产生有效的结果。
一个可持续的解决方案是开发多语言 情绪分析系统 检测和分析社交媒体、论坛、调查等中的客户意见、情绪和建议。
执行多语言情感分析的步骤
情感分析，无论是单一语言还是 多种语言, 是一个需要应用机器学习模型、自然语言处理和数据分析技术来提取 多语言情感评分 从数据来看。
多语言情感分析涉及的步骤是
第 1 步：收集数据
收集数据是应用情绪分析的第一步。 创建多语言 情绪分析模型，获取多种语言的数据很重要。 一切都取决于收集、注释和标记的数据的质量。 您可以从 API、开源存储库和发布者中提取数据。
第 2 步：预处理
收集的网络数据应该被清理，并从中收集信息。 文本中没有表达特殊含义的部分，如“the”、“is”等，应删除。 此外，应该将文本分成词组以进行分类以传达积极或消极的含义。
为了提高分类质量，应该清除内容中的噪音，例如 HTML 标签、广告和脚本。 人们使用的语言、词典和语法因社交网络而异。 对此类内容进行规范化并为预处理做好准备非常重要。
预处理的另一个关键步骤是使用自然语言处理来拆分句子、删除停用词、标记词性、将单词转换为其根形式并将单词标记为符号和文本。
第 3 步：模型选择
基于规则的模型： 多语言语义分析最简单的方法是基于规则的。 基于规则的算法根据专家编程的一组预定规则执行分析。
该规则可以指定正面或负面的单词或短语。 例如，如果您对产品或服务进行评论，它可能包含正面或负面的词，例如“很棒”、“慢”、“等待”和“有用”。 这种方法可以很容易地对单词进行分类，但它可能会错误分类复杂或频率较低的单词。
自动型号： 自动模型无需人工审核员参与即可执行多语言情感分析。 尽管机器学习模型是使用人工构建的，但它可以在开发后自动工作以提供准确的结果。
分析测试数据，并手动将每个评论标记为正面或负面。 然后，ML 模型将通过将新文本与现有评论进行比较并对它们进行分类，从而从测试数据中学习。
第 4 步：分析和评估
基于规则和机器学习的模型可以随着时间和经验而改进和增强。 可以更新不常用词的词典或多语言情绪的实时分数，以实现更快、更准确的分类。
翻译的挑战
翻译还不够吗？ 其实，不！
翻译涉及从一种语言转移文本或文本组，并在另一种语言中找到对等的。 然而，翻译既不简单也不有效。
这是因为人类不仅使用语言来传达他们的需求，而且还表达他们的情感。 此外，不同语言之间存在明显差异，例如英语、印地语、普通话和泰语。 在这种文学组合中加入情感、俚语、成语、讽刺和表情符号的使用。 无法获得准确的文本翻译。
的一些主要挑战 机器翻译 ，那恭喜你，
- 主体
- 语境
- 俚语和成语
- 讽刺
- 比较
- 中立
- 表情符号和现代单词的用法。
如果不准确理解评论、评论和沟通关于其产品、价格、服务、功能和质量的预期含义，企业将无法理解客户的需求和意见。
多语言情感分析是一个具有挑战性的过程。 每种语言都有其独特的词汇、句法、形态和音系。 再加上文化，俚语， 表达的情绪、讽刺和调性，而您已经遇到了一个具有挑战性的难题，需要一个高效的 AI 驱动的 ML 解决方案。
需要一个全面的多语言数据集来开发强大的多语言 情感分析工具 可以处理评论并为企业提供强大的见解。 Shaip 是提供多种语言的行业定制、标记、注释数据集的市场领导者，有助于开发高效和准确的数据集 多语言情感分析解决方案.
