Was ist eine Sentimentanalyse?

Die Sentiment-Analyse ist eine Technik zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), die Computerlinguistik und Machine Learning einsetzt, um die emotionale Stimmung hinter Textdaten zu erkennen. Auf diese Weise können Unternehmen positive, neutrale oder negative Standpunkte gegenüber ihren Marken, Produkten, Diensten oder Ideen identifizieren.

Zu den Kerntechnologien gehören:

• Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP): Ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verarbeiten und zu interpretieren
• Computerlinguistik: Bietet linguistische Frameworks für die Textanalyse
• Machine Learning (ML): Modelle lernen Muster aus mit Labels versehenem Text, um die Stimmung zu klassifizieren

1. Text-Ingestion: Rohtextdaten werden aus einer Vielzahl von Quellen zusammengetragen, darunter E-Mails, Support-Tickets, Chat-Protokolle, soziale Medien und Kundenrezensionen. In einer Verarbeitungs-Pipeline werden diese Daten „eingespeist“.
2. Textvorverarbeitung: Der unbearbeitete Text wird bereinigt und normalisiert:
   1. Tokenisierung: Die Daten (Text) werden in Wörter oder Phrasen unterteilt
   2. Kleinschreibung: Die Eingabe wird standardisiert
   3. Stoppwortentfernung: Häufig vorkommende, nicht informative Wörter werden herausgefiltert
   4. Stemming/Lemmatisierung: Zerlegt Wörter in ihre grundlegendsten Formen
   5. Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER): Der Prozess der Erkennung von Eigennamen und Entitäten
3. Feature-Extraktion: Strukturierte numerische Repräsentationen werden aus Text erstellt:
   1. Bag of Words (BoW) oder TF-IDF für spärliche Vektormodelle
   2. Worteinbettungen (Word2Vec, GloVe, BERT, etc.) für den semantischen Kontext
   3. Kontextuelle Vektoren (z. B. aus transformerbasierten Modellen)
4. Sentiment-Klassifizierung: Texte werden mithilfe von Machine-Learning- oder Deep-Learning-Modellen in Stimmungskategorien eingeteilt:
   1. Regelbasierte Modelle (unter Verwendung von Sentiment-Lexika und linguistischen Heuristiken)
   2. Traditionelle ML-Modelle (Naïve Bayes, SVM, logistische Regression)
   3. Neuronale Modelle (LSTMs, CNNs, Transformer)
5. Ausgabe und Bewertung: Jeder Eingabetext hat eine Bewertung entlang eines Stimmungskontinuums (z. B. -1 bis +1) oder wird als positiv, negativ oder neutral gekennzeichnet. Als Nächstes werden diese Stimmungsmetadaten:
   1. Indiziert zum Filtern oder Suchen
   2. Kombiniert für Analytik und Dashboards
   3. Wird verwendet, um Warnungen auszulösen (zum Beispiel, wenn die negative Stimmung sprunghaft ansteigt)
6. Feedback + Modell-Updates: Das Modell kann anhand der gelabelten Ausgänge fein abgestimmt oder neu trainiert werden.

Die Standpunktanalyse ist ein Teilbereich der natürlichen Sprachverarbeitung und ist damit also eine der vielen Aufgaben, die mit NLP ausgeführt werden. Während sich die Sentimentanalyse auf die Erfassung von Emotionen und Meinungen in Texten konzentriert, ist NLP die übergeordnete Technologie, die Maschinen die Fähigkeit verleiht, mit menschlicher Sprache zu arbeiten.

Zu den sprachbezogenen Aufgaben, die durch NLP unterstützt werden, gehören:

• NER: Identifizierung von Eigennamen wie Personen, Organisationen oder Orten im Text
• Part-of-Speech-Tagging: Kennzeichnung von Wörtern mit ihren grammatikalischen Funktionen (Substantiv, Verb, Adjektiv usw.)
• Textklassifizierung: Sortieren von Text in Kategorien (wie Spam vs. Nicht-Spam)
• Sprachmodellierung: Vorhersage des nächsten Wortes in einem Satz oder Verständnis der Satzstruktur
• Textzusammenfassung: Erstellung prägnanter Zusammenfassungen längerer Dokumente
• Maschinelle Übersetzung: Umwandeln von Texten aus einer Sprache in eine andere
• Beantwortung von Fragen: Entwicklung von Systemen, die Fragen basierend auf Texteingaben beantworten
• Generierung natürlicher Sprache: Erzeugung von menschenähnlichem Text aus strukturierten Daten oder Prompts

Die Sentimentanalyse ist ein fokussierter Anwendungsfall innerhalb der breiteren Disziplin des Machine Learning, der typischerweise überwachte Machine-Learning-Modelle verwendet, die auf mit Labels versehenen Textdaten trainiert wurden, um Stimmung und Meinung im Text zu erkennen.

Machine Learning hingegen ermöglicht es Systemen, Muster aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Zu den wichtigsten Aufgaben des Machine Learning gehören:

• Bildklassifizierung: Identifizierung von Objekten oder Personen auf Bildern/Fotos
• Spracherkennung: Umwandlung gesprochener Sprache in Text
• Empfehlungssysteme: Produkte, Medien und mehr basierend auf dem Nutzerverhalten vorschlagen

Grundsätzlich basieren Techniken zur Sentimentanalyse auf ML-Techniken wie:

• Klassifizierungsalgorithmen: Zum Beispiel tiefe neuronale Netze, Entscheidungsbäume oder logistische Regression
• Feature-Extraktion: Umwandlung von Rohtext in numerische Vektoren
• Modellbewertung: Bewertung der Leistung anhand von Metriken wie Rückruf, Präzision und Genauigkeit

KI ist eine weitreichende Disziplin, die darauf abzielt, Systeme zu schaffen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche kognitive Fähigkeiten erfordern würden. Die Sentimentanalyse ist eine spezifische Anwendung der KI, insbesondere im Bereich der NLP.

NLP, Computer Vision und Machine Learning sind alles Teilbereiche der KI.

Die Sentimentanalyse baut auf Kernkomponenten der NLP wie Tokenisierung, Parsing und Vektordarstellungen von Sprache auf. Sie wird oft von vortrainierten Transformer-Modellen (wie BERT oder RoBERTa) angetrieben, die auf Datensätzen mit Sentiment-Labels feinabgestimmt wurden. Im Wesentlichen umfasst KI eine Reihe von Verhaltensweisen, während sich die Sentimentanalyse auf KI- und NLP-Methoden konzentriert, um den emotionalen Ton in Textdaten zu analysieren.

Data Mining ist ein umfassender Rechenprozess, bei dem Muster, Korrelationen und Anomalien aus großen Datensätzen entdeckt werden.

Zu den wesentlichen Unterschieden zwischen Sentimentanalyse und Data Mining zählen:

• Methodologien: Die Sentimentanalyse integriert NLP-Techniken mit überwachten oder unüberwachten Machine-Learning-Modellen, um sprachliche Nuancen zu interpretieren. Andererseits verwendet Data Mining statistische, mathematische und algorithmische Methoden, die für die Mustererkennung in verschiedenen Datenformaten optimiert sind.
• Ausgabe: Die Ausgabe der Sentimentanalyse umfassen Sentimentklassifizierungen oder kontinuierliche Sentimentbewertungen. Zu den Ergebnissen des Data Mining gehören Vorhersagemodelle, Cluster und Assoziationsregeln.
• Fokus auf Datentypen: Data Mining befasst sich mit unterschiedlichen Datentypen (z. B. numerischen, kategorischen und textuellen Daten). Die Sentimentanalyse zielt darauf ab, emotionale Einblicke aus unstrukturiertem Text zu gewinnen.

Die Sentimentanalyse kann mit verschiedenen Ansätzen durchgeführt werden: regelbasierte Methoden, Modelle des maschinellen Lernens oder eine hybride Kombination. Jeder Ansatz kann auf verschiedene Arten von Sentimentanalysen angewandt werden, einschließlich:

• Differenzierte Sentimentanalyse
• Aspektbasierte Sentimentanalyse (ABSA)
• Sentimentanalyse zur Emotionserkennung
• Intent-basierte Sentimentanalyse

Differenzierte Sentimentanalyse

Bei dieser auch als abgestufte Sentimentanalyse bekannten Methode wird die Stimmung in mehrere Stufen unterteilt und nicht nur in positiv, neutral oder negativ. Typische Kategorien sind sehr positiv, positiv, neutral, negativ und sehr negativ. Diese zusätzliche Granularität kann in bestimmten Szenarien und/oder Branchen nützlich sein, wie zum Beispiel für Unternehmen, die die Zufriedenheit ihrer Kunden besser verstehen möchten.

Aspektbasierte Sentimentanalyse (ABSA)

Dieser Ansatz konzentriert sich darauf, die Stimmung gegenüber bestimmten Aspekten oder Features eines Produkts oder einer Dienstleistung zu ermitteln. Nehmen Sie zum Beispiel Rezensionen von kabellosen Kopfhörern. Verschiedene Aspekte könnten Konnektivität, Design und Klangqualität umfassen. ABSA hilft Unternehmen, genau zu bestimmen, welche Teile ihres Produkts den Kunden gefallen oder missfallen.

Sentimentanalyse zur Emotionserkennung

Die Emotionserkennung geht über die Polarität hinaus und identifiziert bestimmte Gefühle wie Zufriedenheit, Traurigkeit, Wut oder Frustration. Diese Art der Analyse verwendet häufig Lexika, um subjektive Sprache zu bewerten.

Lexikonbasierte Methoden können jedoch Schwierigkeiten mit dem Kontext oder subtilen Gefühlsausdrücken haben.

Intent-basierte Sentimentanalyse

Wie der Name schon sagt, zielt die Intent-basierte Analyse darauf ab, die Intention hinter einem Text zu erkennen. Dies könnte es Unternehmen ermöglichen, die Absicht und das Interesse ihrer Kunden zu erkennen, wie z. B. die Absicht zu kaufen, ein Upgrade durchzuführen, zu kündigen oder sich abzumelden. Die Absichtserkennung erfordert typischerweise das Training von Klassifikatoren mit gekennzeichneten Daten, wie Kunden-E-Mails oder Supportanfragen.

Um eine Sentimentanalyse durchzuführen, folgen Sie in der Regel diesen Schritten:

1. Textvorverarbeitung, einschließlich Tokenisieren von Sätzen, Lemmatisieren zur Grundform und Entfernen von Stoppwörtern
2. Feature-Extraktion, die die Konvertierung der lemmatisierten Token in eine numerische Darstellung oder die Generierung von Einbettungen umfassen kann
3. Klassifizierung, bei der ein Sentiment-Klassifikator auf Ihre Daten angewendet wird (dabei wird typischerweise ein spezifisches Modell oder ein Algorithmus verwendet, der mit den extrahierten Features arbeitet, um das Sentiment zu kategorisieren).

Es gibt auch drei gängige Herangehensweisen für die Sentimentanalyse:

• Regelbasierte Sentimentanalyse
• Sentimentanalyse mit Machine Learning
• Hybride Sentimentanalyse

Regelbasierte Sentimentanalyse

Die regelbasierte Sentimentanalyse stützt sich auf voreingestellte linguistische Regeln und Sentiment-Lexika, um den emotionalen Ton eines Textes zu bestimmen.

Komponenten umfassen:

• Sentiment-Lexika: Wörterbücher, die Wörter mit Stimmungswerten (positiv, negativ, neutral) kennzeichnen
• Linguistische Regeln: Sätze von handgefertigten Regeln zur Behandlung von Modifikatoren, wie Negationen ("nicht gut"), Verstärkern ("sehr glücklich") und Konjunktionen

Prozess:

1. Tokenisierung: Zerlegen des Texts in Token (Wörter oder Phrasen)
2. Lexikonabfrage: Abgleich von Tokens mit dem Sentiment-Lexikon, um Polaritätswerte zuzuweisen
3. Regelanwendung: Anpassung der Bewertungen mithilfe von Regeln, die den Kontext berücksichtigen (z. B. Negation kehrt die Polarität um, Intensivierer verstärken das Sentiment).
4. Aggregation: Kombinieren einzelner Token-Bewertungen zu einem Gesamtsentimentwert für den Text

Der Vorteil dieses Ansatzes liegt in der einfachen Interpretierbarkeit der Ergebnisse und darin, dass kein großer beschrifteter Datensatz erforderlich ist. Allerdings kann sich die regelbasierte Sentimentanalyse als starr erweisen und manchmal mit subtileren Nuancen wie Sarkasmus, Kontext und sich entwickelndem Sprachgebrauch zu kämpfen haben.

Sentimentanalyse mit Machine Learning

Die Sentimentanalyse mit Machine Learning verwendet Algorithmen, die aus markierten Trainingsdaten lernen.

Komponenten umfassen:

• Trainingsdaten: Beschriftete Datensätze (z. B. Filmrezensionen, Produktrezensionen), die verwendet werden, um dem Modell beizubringen, welche Wörter oder Phrasen einer positiven, negativen oder neutralen Stimmung entsprechen
• Features: Numerische Darstellungen von Text, wie Wortzählungen, TF-IDF-Vektoren oder Einbettungen, die semantische Bedeutung erfassen
• Klassifikation: Modelle wie tiefe neuronale Netze, Naïve Bayes¹, logistische Regression oder Support Vector Machines, die Text basierend auf extrahierten Features klassifizieren

Prozess:

1. Datenvorverarbeitung: Der Text wird bereinigt und tokenisiert, Stoppwörter werden entfernt, und schließlich wird der Text in Feature-Vektoren umgewandelt.
2. Modelltraining: Die Features und die entsprechenden Sentiment-Labels werden in den ML-Algorithmus zurückgeführt, um Muster zu erlernen.
3. Vorhersage: Das trainierte Modell wird auf neue Textdaten angewendet, um Sentiment-Labels vorherzusagen.
4. Bewertung und Feinabstimmung: Die Modellleistung wird anhand von Metriken (Genauigkeit, Präzision, Rückruf) bewertet, und Hyperparameter werden zur Verbesserung der Ergebnisse feinabgestimmt.

Machine-Learning-Ansätze können komplexe Muster und Zusammenhänge besser erfassen als regelbasierte Systeme. Sie können sich auch leichter an einen neuen Sprachgebrauch anpassen. Sie erfordern jedoch in der Regel erhebliche gekennzeichnete Daten und Rechenressourcen für das Training.

Hybride Sentimentanalyse

Die hybride Sentimentanalyse nutzt die Stärken beider Ansätze, indem sie regelbasierte und Machine-Learning-Methoden kombiniert.

Zu den Komponenten gehören daher:

1. Regelbasiertes System: Voreingestellte linguistische Regeln und Sentiment-Lexika, die verständliche Sentiment-Signale liefern
2. Machine-Learning-Modell: Algorithmen, die auf beschrifteten Daten trainiert werden, um komplexe Sprachmuster und Kontexte zu erfassen

Prozess:

1. Vorverarbeitung: Der Text wird bereinigt, tokenisiert und in Feature-Vektoren umgewandelt, wie es für die Machine-Learning-Komponente erforderlich ist.
2. Regelanwendung: Linguistische Regeln werden angewendet, um explizite Stimmungsindikatoren zu identifizieren und Modifikatoren wie Negationen oder Verstärker einzubeziehen.
3. Machine-Learning-Vorhersage: Das ML-Modell analysiert dieselben oder ergänzende Features, um nuancierte Stimmungen zu erkennen, die über explizite Regeln hinausgehen.
4. Fusion: Die Ausgaben sowohl der regelbasierten als auch der Machine-Learning-Komponente werden mithilfe von Gewichtungs- oder Abstimmungsmechanismen kombiniert, um die endgültige Sentimentprognose zu erstellen.

Die Kombination der beiden Hauptansätze kann zu besseren Ergebnissen führen, wenn es um Bereiche mit subtilen Stimmungsäußerungen oder einem sich entwickelnden Sprachgebrauch geht. Allerdings erfordert das Erreichen des richtigen Gleichgewichts zwischen Komplexität und Leistung in Hybridsystemen eine sorgfältige Feinabstimmung und Integration.

Die Sentimentanalyse kann Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse liefern, indem sie Folgendes identifiziert:

• Die Polarität der verwendeten Sprache (positiv, neutral, negativ)
• Den emotionalen Tonfall der Reaktion des:der Verbraucher:in (z. B. Wut, Freude oder Trauer)
• Ob der Ton Dringlichkeit vermittelt
• Absicht oder Interesse des:der Verbraucher:in

Als eine Form der automatisierten Meinungsanalyse kann die Sentimentanalyse eine Vielzahl von Geschäftsanwendungen unterstützen.

Unternehmen können Kommentare, Bewertungen und Erwähnungen aus Social-Media-Plattformen, Blogeinträgen und Diskussions- oder Bewertungsforen erfassen und analysieren, um zu verstehen, wie ihre Marke wahrgenommen wird. Tools zur Sentimentanalyse können diesen Prozess automatisieren und skalieren. 

Zu den Datenquellen gehören unter anderem:

• Soziale Medien (X, Instagram-Kommentare)
• Bewertungsseiten (Yelp, Google Reviews)
• Foren und Blogs
• Bewertungen im App Store

Einblicke, die durch die Anwendung einer Sentimentanalyse auf diese Daten gewonnen werden, können Unternehmen dabei helfen, Muster in positivem Feedback zu erkennen, Schwachstellen in negativem Feedback zu identifizieren und die Dringlichkeit und emotionale Intensität zu bewerten.

Marketingteams nutzen diesen Ansatz häufig, um ihre Messaging-Strategien zu verfeinern und die Gesundheit und Popularität ihrer Marke zu überwachen.

Die Sentimentanalyse kann ein zuverlässiges Instrument sein, um über die individuelle Markenstimmung hinaus umfassende und aggregierte Einblicke in ganze Märkte, Branchen oder Kundensegmente zu gewinnen.

Zu den häufig verwendeten Datenquellen gehören:

• Nachrichtenartikel und Pressemitteilungen
• Branchenberichte und Analystenkommentare
• Finanznachrichten und Börsendiskussionen
• Blogs und Foren
• Produkt- und Servicebewertungen
• Umfrage- und Feedbackdaten

Anwendungen zur Sentimentanalyse können diese Datenquellen nutzen, um Marktstimmungstrends zu quantifizieren und so Informationen für die Risikobewertung und Produktstrategie bereitzustellen.

Die Integration einer Sentimentanalyse in eine E-Commerce-Platform kann die Produkt-Such- und Filterfunktionen verbessern. Abgesehen von den bereits erwähnten sozialen Medien und Bewertungen können weitere Datenquellen umfassen:

• Webserverprotokolle, die Benutzernavigationspfade in Kombination mit Sitzungsprotokollen mit Stimmungs-Labels erfassen
• IoT-Gerätelogs (z. B. Smart-Home-Geräte mit Kundenfeedback über eingebettete Apps), die mit Sentiment-Tags verknüpft sind
• AR-Produktinteraktionsfeedback (Augmented Reality), bei dem die verbalen Kommentare der Nutzer*innen transkribiert und einer Sentimentanalyse unterzogen werden
• Mehrsprachige Stimmungsdaten aus internationalen Kundensupport-Kommunikationen

Die Aggregation und Analyse von Sentimentsignalen aus verschiedenen textuellen und halbstrukturierten Datenquellen kann dazu verwendet werden, die Marken- und Produktwahrnehmung im Vergleich zu Wettbewerbern zu bewerten.

Zu den weniger konventionellen Datenquellen zählen möglicherweise:

• Patentanmeldungen und technische Whitepapers, die auf sentimentgeladene Sprache hin untersucht werden 
• Transkripte von Telefonkonferenzen, die zu den Quartalsergebnissen auf Stimmungsschwankungen und Signale des Anlegervertrauens analysiert werden
• Kundenbeschwerdetickets und Lösungsprotokolle mit Stimmungsanmerkungen
• Mit NLP-Techniken an Multimedia-Transkripten gemessene Influencer-Inhalte und Zustimmungswerte

Die Sentimentanalyse basiert auf dem Verständnis der menschlichen Sprache, die von Natur aus komplex, mehrdeutig und in ständiger Entwicklung begriffen ist. Dies macht die genaue Interpretation zu einer schwierigen Aufgabe für automatisierte Systeme.

Entitätsdisambiguierung in Business-to-Business (B2B)-Rezensionen

Die Unterscheidung der auf verschiedene Entitäten gerichteten Stimmungen ist eine häufige Herausforderung, insbesondere in wettbewerbsintensiven Kontexten. In B2B-Bewertungen kann beispielsweise eine ähnliche Sprache verwendet werden, um Ihr Unternehmen und Ihre Konkurrenten zu beschreiben, aber die Stimmung gegenüber jedem sollte unterschiedlich interpretiert werden.

Dem Tool zur Sentimentanalyse fehlen möglicherweise Funktionen zur Entitätsdisambiguierung, was dazu führen kann, dass Ihrem Unternehmen fälschlicherweise eine positive Stimmung zugeschrieben wird, obwohl sich die Aussage tatsächlich auf einen Konkurrenten bezieht.

Ironie, Sarkasmus und Kontext

Das Erkennen und Verstehen von Ironie und Sarkasmus bleibt eine bedeutende Herausforderung in der Sentimentanalyse.

Diese Ausdrucksformen verwenden positive Wörter, um negative oder gegenteilige Bedeutungen zu vermitteln, oft ohne explizite textliche Hinweise, und diese Mehrdeutigkeit kann die automatische Sentimentklassifizierung erschweren.

Die Stimmung hängt stark vom Kontext ab, und identische Ausdrücke können je nach Frage oder Szenario unterschiedliche Stimmungswerte haben.

Der Umgang mit Sarkasmus und Ironie erfordert fortschrittlichere Techniken, wie z. B. kontextsensitive Modelle (Transformer) und/oder multimodale Analyse (unter Einbeziehung von Tonfällen oder visuellen Hinweisen).

Die kontextabhängige Sentiment-Klassifizierung stützt sich häufig auf die Einbeziehung des Prompts oder des Gesprächsverlaufs, um die Antworten korrekt zu interpretieren.

Subjektivität

Eine der Hauptherausforderungen der Sentimentanalyse ist die Subjektivität der Sprache. Unterschiede im Humor, in idiomatischen Ausdrücken und in Dialekten zwischen Kulturen können die Bedeutung verändern.

Aufgrund lexikalischer und syntaktischer Unterschiede können Sentimentmodelle, die auf eine Sprachvariante oder Kultur trainiert wurden, bei der Anwendung auf andere Varianten oder Kulturen schlechter abschneiden.

Strategien zur Lokalisierung, wie regional angepasste Trainingsdaten und kulturspezifische Lexika, sind für die erfolgreiche Anwendung der Sentimentanalyse unerlässlich.

Die Standpunktanalyse liefert umsetzbare Einblicke. Als Tool bietet sie zahlreiche Vorteile:

Kundenemotionen im großen Stil ableiten

Tools zur Sentimentanalyse bieten Echtzeitanalysen aus verschiedenen Textquellen.

Zu den primären Verwendungen gehören:

• Frühzeitige Erkennung von negativen Stimmungsspitzen und neu auftretenden Problemen
• Krisenmanagement durch rechtzeitige Benachrichtigungen
• Information der PR-Strategie

Der Text-Mining-Prozess in diesem Kontext umfasst häufig eine kontinuierliche Daten-Ingestion und -Vorverarbeitung sowie Datenvisualisierungstools. Plötzliche Veränderungen können mithilfe von Anomalieerkennungsalgorithmen zur Sentimentbewertung erkannt werden.

Unterstützung von Modellen zur prädiktiven Analytik

Sentimentanalyse-Ausgaben können als entwickelte Features in prädiktive Modellierungs-Pipelines integriert werden.

Ein typischer Workflow umfasst:

• Extraktion von Sentiment-Polarität und Intensitätswerten aus unstrukturiertem Text unter Verwendung von NLP-Modellen oder APIs
• Score-Aggregation über relevante Zeitfenster oder Kundensegmente zur Erstellung numerischer Features
• Eine Kombination aus von der Stimmung abgeleiteten Merkmalen mit strukturierten Datensätzen (z. B. CRM-Datensätze, Transaktionsprotokolle)
• Überwachtes Training von Machine-Learning-Modellen (Random Forests, Gradient Boosting, Deep Neural Networks) zur Vorhersage von Ergebnissen
• Modellvalidierung mithilfe von Metriken wie AUC-ROC, F1-Score oder RMSE

Verbesserung der Produkt- und Serviceentwicklung

Mithilfe der Sentimentanalyse kann eine datengesteuerte Produktiteration durch kontinuierliches Feedback-Monitoring effizienter gestaltet werden:

• Implementieren Sie die Echtzeit-Ingestion von Kundenfeedback aus mehreren Kanälen (Bewertungen, Support-Tickets, Foren) über APIs oder Streaming-Plattformen.
• Wenden Sie die NLP-Vorverarbeitungsschritte an: Tokenisierung, Lemmatisierung, Entfernung von Stoppwörtern, gefolgt von einer Sentimentklassifizierung mit regelbasierten oder ML-basierten Modellen.
• Speichern Sie Feedback mit Stimmungs-Tags in einer Zeitreihen- oder Dokumentendatenbank für die Trendanalyse.
• Entwickeln Sie Visualisierungs-Dashboards mit Kennzahlen wie Stimmungsverteilung oder Volumenspitzen.

Sie können ein System zur Sentimentanalyse selbst entwickeln, in einen Drittanbieter investieren oder Add-Ons zur Integration in Ihre Anwendungen kaufen. Sie haben eine Vielzahl an SaaS-Tools (Software-as-a-Service) für Standpunktanalysen zur Auswahl und können Open-Source-Bibliotheken für Python oder Java verwenden, um eigene Tools zu erstellen. Oft bieten Cloud-Anbieter ihre eigenen KI-Suites an.

• Erstellen Sie Ihr eigenes Sentiment-Modell
  Sie können ein eigenes Sentiment-Modell mit einer NLP-Bibliothek wie etwa spaCy oder NLTK erstellen. Im Hinblick auf Anpassungen ermöglicht ein praktischer Ansatz die volle Kontrolle über die Vorverarbeitung, das Feature Engineering, die Modellarchitektur und die Trainingsdaten. Vor diesem Hintergrund erfordert der Aufbau Ihres eigenen Sentiment-Modells Fachwissen in NLP und Machine Learning sowie erhebliche Investitionen in Datenkennzeichnung, Modelltraining und Feinabstimmung. Wenn domänenspezifische Sprache oder feinkörnige Stimmungsnuancen maßgeschneiderte Modelle erfordern, könnte ein Do-it-yourself-Ansatz genau das Richtige für Sie sein.
• Nutzen Sie sofort einsatzbereite SaaS-Lösungen zur Sentimentanalyse
  Eine vorgefertigte Lösung könnte Amazon Comprehend, Google AI oder die Cognitive Services von Azure umfassen. Zu den Vorteilen solcher SaaS-Tools zur Sentimentanalyse gehören ein schnelles Deployment, eine verwaltete Infrastruktur, vortrainierte Modelle und skalierbare APIs. Weniger Kontrolle über die Interna des Modells bedeutet jedoch auch, dass gelegentlich eine Feinjustierung oder eine Anpassung an die Domäne durch zusätzliches Training erforderlich ist.
• Integrieren Sie Sentimentanalysemodelle von Drittanbietern
  Sie können auch benutzerdefinierte oder Open-Source-Sentimentmodelle auf Plattformen wie der Search AI Platform von Elastic hochladen. Durch die Kombination der Indizierung und Suche von Elasticsearch mit Sentiment-Scoring zur Analyse großer Textdatensätze können Sie hybride Architekturen entwickeln, indem Sie vortrainierte Modelle mit benutzerdefinierten Regelsätzen oder ML-Verbesserungen kombinieren. Wenn Sie die Flexibilität haben möchten, Ihre eigenen Modelle zu verwalten, und gleichzeitig eine bereits vorhandene und zuverlässige Such- und Analyseinfrastruktur zu nutzen, ist dies der richtige Weg.
• KI-Suiten von Cloud-Anbietern
  KI- und ML-Suiten von Cloud-Anbietern beinhalten oft Sentimentanalysen als Teil umfassenderer NLP-Funktionen. Diese Lösungen bieten eine einfache Integration mit anderen Diensten und kontinuierliche Modellaktualisierungen. Allerdings können Anbieterbindung und begrenzte Anpassungsmöglichkeiten eine Herausforderung darstellen.

Starten Sie Ihr Tool für Sentimentanalysen mit Elastic, damit Sie Ihre eigene Meinungsgewinnung durchführen und umsetzbare Einblicke gewinnen können.  

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• Observability und Standpunktanalysen mit dem ELK Stack
• So wandeln Sie Daten in verwertbare Einblicke um
• Umfassender Leitfaden zur Textklassifizierung
• NLP vs. LLMs
• Machine Learning vs. KI

Algorithmus: Ein Prozess oder eine Reihe von Regeln, dem bzw. denen ein Computer folgt

Künstliche Intelligenz: Die Simulation menschlicher Intelligenz durch Computer und Computersysteme

Computerlinguistik: ein Teilbereich der Sprachwissenschaften, die computergestützte Theorien einsetzt, um Sprache und Texte zu analysieren und zu generieren

Koreferenzauflösung: ein Prozess, bei dem alle Wörter in einem Text identifiziert werden, die zu einer benannten Entität gehören

Lemmatisierung: das Gruppieren verschiedener flektierter Formen desselben Worts

Lexikon: der Wortbestand einer Sprache

Machine Learning: ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Daten und Algorithmen einsetzt, um Computer selbständig lernen zu lassen

Erkennung benannter Entitäten: die Erkennung von Wörtern als Eigennamen oder Entitäten

Natürliche Sprachverarbeitung: ein Teilbereich der Informatik und der künstlichen Intelligenz, der Computern beibringt, menschliche Sprache zu verstehen

Wortartmarkierung: ein Prozess, bei dem Wörter in einem Text markiert und in Kategorien unterteilt werden (z. B. Apfel = Nomen, langsam = Adjektiv, markieren = Verb)

Stemming: das Reduzieren von Wörtern auf ihren Stamm bzw. ihre Stammform

Tokenisierung: das Aufteilen von Texten in kleinere Einheiten, sogenannte Token

Auflösung sprachlicher Mehrdeutigkeit (Disambiguierung): ein Prozess, bei dem die Bedeutung von Wörtern anhand des Kontexts ermittelt wird

¹ Webb, G.I. „Naïve Bayes.“ Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining, Springer, 2017, https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7687-1_581.