감성분석 예제

감정 분석을 사용하여 특정 시나리오 에서 실시간으로 상황 인식을 허용하는 중요한 정보를 식별할 수 있습니다. 소셜 미디어에서 폭발에 대한 PR 위기가 있습니까? 이탈하려고하는 화가 고객? 감정 분석 시스템은 이러한 상황을 즉시 식별하고 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 감정 분석은 널리 사용된다, 특히 모든 도메인에 대한 소셜 미디어 분석의 일환으로, 그것은 비즈니스, 최근 영화, 또는 제품 출시, 사람들에 의해 수신을 이해하고 그들이 자신의 의견에 따라 어떻게 생각하는지, 당신은 그것을 추측 감정! 지금까지, 당신은 당신의 능력을 레벨 업에 열망, 세부 사항에 감정 분석에 대한 자세한 내용을 알고 싶어, 더 고급 물건을 실험. 이 경우, 다음 단계는 연구와 과학 문학을 파고하는 것입니다. 감정 분석 시스템을 처음부터 구현하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 일반적으로 기업은 다음과 같은 데 많은 시간과 돈, 리소스를 소비해야 합니다. 새로운 시장을 탐험하든, 미래의 동향을 예측하든, 경쟁에서 우위를 점하든, 감정 분석은 모든 차이를 만들 수 있습니다. 감정 분석은 서면 또는 음성 언어에서 주어진 주제에 대한 의견을 이해하는 자동화 된 과정입니다. 감정적으로 풍부한 텍스트는 제품 리뷰에서 찾을 수 있습니다., 개인 블로그/저널, 소셜 네트워크 웹사이트, 포럼, 소설 발췌, 분석, 비판, 그리고 더 많은. 많은 데이터베이스가 제품 이나 서비스의 종류에 대 한 리뷰에 초점을 맞추고 있지만, 텍스트의 소스 뉴스 기사에서 올 수 있습니다., 주식 시장 분석, 또는 정치적 논쟁; 사람들이 자유롭게 토론하고 의견을 공유하는 곳이면 어디에서나 소스가 될 수 있습니다. 감성 분석 시스템의 도움으로, 이 비정형 정보는 제품, 서비스, 브랜드, 정치 또는 사람들이 의견을 표현할 수 있는 주제에 대한 여론의 구조화 된 데이터로 자동 변환 될 수 있습니다.

이 데이터는 마케팅 분석, 홍보, 제품 리뷰, 순 추천자 점수, 제품 피드백 및 고객 서비스와 같은 상용 애플리케이션에 매우 유용할 수 있습니다. 감정 분석에서 비교를 처리하는 방법은 해결해야 할 또 다른 과제입니다. 아래 텍스트 보기: 이 자습서에서 선택한 무기는 감정 어휘와 ggplot2 패키지를 사용하여 분석의 다양한 시각화를 만들기 위한 Tidytext 패키지입니다. 감정 인식은 다양한 이유로 사용됩니다. Affectiva는 이를 사용하여 광고주와 콘텐츠 제작자가 제품을 보다 효과적으로 판매할 수 있도록 지원합니다. [28] Affectiva는 또한 자폐증 아이들의 감정을 측정하는 Q 센서를 만듭니다. Emotient는 인공 지능을 활용하여 “얼굴 표정에 기반한 태도와 행동”을 예측하는 신생 기업입니다. [29] 애플은 2016년 1월 에모티브를 구매하겠다는 의사를 밝혔다. [29] nViso는 실시간 API를 통해 웹 및 모바일 애플리케이션에 대한 실시간 감정 인식을 제공합니다.

[30] Visage Technologies AB는 마케팅 및 과학 연구 및 유사한 목적을 위해 Visage SDK의 일부로 감정 추정을 제공합니다. [31] Eyeris는 얼굴 분석 및 감정 인식 소프트웨어를 통합하는 자동차 제조업체 및 소셜 로봇 회사를 포함한 임베디드 시스템 제조업체와 협력하는 감정 인식 회사입니다. 뿐만 아니라 비디오 콘텐츠 제작자와 함께 짧고 긴 형태의 비디오 크리에이티브의 인식 된 효과를 측정하는 데 도움이됩니다. [32] [33] 감정 인식 및 감정 분석은 전 세계 기업과 대학에서 연구되고 있습니다.