زمالات التحليل والشبكات المتخصصة

وللتكنولوجيات الاستخبارية الاصطناعية والتعلم الآلاتي إمكانات كبيرة لفهم وتفسير السلوك البشري. One of these areas, the feeling analysis (sentiment Analysis) aims to remove and analyze emotional content from data types such as text, audio or image. ويُستخدم التحليل العاطفي على نطاق واسع في مجالات مثل وسائط الإعلام الاجتماعية والتسويق وخدمة العملاء والصحة. واليوم، سيناقش بالتفصيل دور شبكات الأعصاب الاصطناعية في هذه العملية ومجالات التطبيق. والعلاقة بين تحليل الشعور وشبكات الأعصاب الاصطناعية ستكون لا يمكن مقاومتها.

ما هو التحليل العاطفي؟

والتحليل العاطفي هو عملية كشف وتصنيف المشاعر المعرب عنها في نص أو صوت أو صورة. ويركز هذا التحليل على الفئات الأساسية للشعور، التي كثيرا ما تكون إيجابية وسلبية ومحايدة. غير أن النماذج الأكثر تقدما يمكن أن تحدد أيضا مشاعر أكثر تحديدا مثل الغضب والسعادة والحزن والمفاجأة.

ويجري تحليل الشعور باستخدام تقنيات تجهيز اللغات الطبيعية. هذه العملية، ولا سيما من مصادر البيانات الرئيسية (مراكز الإعلام الاجتماعي، واستعراضات العملاء، ومقالات الأخبار، وما إلى ذلك) كان يفهم المحتوى العاطفي الذي حصل عليه For example, a company can measure the overall level of satisfaction by analyzing client reviews about products.

أنواع التحليل العاطفي

ويمكن تقسيم التحليل العاطفي إلى نُهج وفئات مختلفة. هذه هي الأنواع الرئيسية من تحليل الشعور:

1 - تحليل إيجابي وسلبي ومحايد

هذا هو أفضل نوع من تحليل الشعور وتصنف النصوص على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة. كمثال، "هذا المنتج عظيم" الجملة إيجابية، "الخدمة سيئة جدا." الجملة سرية بشكل سلبي

2. Emo Violence Analysis Home

وهذا النوع من التحليل يقيس حدة المشاعر. كمثال، "هذا المنتج جيد جدا." مع "هذا المنتج مثالي جداً" إنه يكتشف شدة الشعور بين الجمل

3. Emotional Type Analysis Home

ويحدد هذا التحليل أنواع معينة من المشاعر (الغضب والسعادة والحزن وما إلى ذلك). على سبيل المثال "هذه الأخبار حزينة جداً" وتصنف الجملة على أنها حزن.

4. Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)

ويبحث هذا النوع من التحليل المشاعر بشأن موضوع محدد أو ممتلكات محددة. فعلى سبيل المثال، يتم تحليل النكهة وسرعة الخدمات من الأغذية بصورة فردية في تعليق المطعم.

ما هي شبكات النيرفوس الفنية؟

إن شبكات الأعصاب الفنية هي نموذج للتعلم الآلاتي الذي استلهمته مبادئ عمل الإنسان. وتتألف الشبكة من طبقات مترابطة ويمكن لهذه الطبقات أن تحل المشاكل المعقدة بالتعلم من البيانات. وتكتسي ضمانات الصحة العالمية أهمية كبيرة في مجال التعلم العميق.

وشبكات الأعصاب الفنية فعالة للغاية في المهام المعقدة مثل تحليل الشعور. ويمكن لهذه النماذج تجهيز كمية كبيرة من البيانات وتحديد المحتوى العاطفي في النصوص بدقة عالية.

دور في التحليل العاطفي للشبكات الفنية

وتوفر شبكات الأعصاب الفنية مزايا كثيرة في عملية تحليل الشعور. وهذه هي الأدوار الرئيسية في تحليل الشعور الذي أجرته الرابطة:

1. Automatic Feature Extraction

ونماذج التعلم التقليدية للآلات تحتاج إلى تدخل بشري لاستخراج الممتلكات من البيانات. لكن (يوس) يمكن أن يُظهر بشكل تلقائي وهذه ميزة كبيرة خاصة بالنسبة للبيانات غير المنظمة مثل النص.

2- الاستحقاق العالي

ويمكن لاتفاقات الضمان الاجتماعي أن تجهز مجموعات بيانات كبيرة وتخلق نماذج معقدة. وبهذه الطريقة، تتحقق معدلات عالية الدقة في مهام تحليل المشاعر.

3- التكامل مع النماذج اللغوية

ويمكن أن تُدمج هذه المعايير في نماذج اللغات الحديثة مثل البيوت، وGPT، و Transformer. وتحسن هذه النماذج أداء تحليل الشعور عن طريق تحسين فهم العلاقات المؤثرة في النصوص.

4- تجهيز أنواع البيانات المتعددة

ويمكن أن تجهز اتفاقات التكامل العالمي أنواعاً مختلفة من البيانات، لا مجرد نصوص وسمعية وصورة. This extends the scope of feeling analysis.

Artificial Nervous Network Models Used in Emotional Analysis

ويستخدم العديد من النماذج المختلفة التي تستخدمها الوكالة في التحليل العاطفي. هنا بعض هذه النماذج:

1. LSTM (Long Short-Term Memory)

LSTM is a YSA model designed specifically for sorted data such as text. This model can learn long-term dependency in texts and performs high in feelings analysis tasks.

2. CNN (Convolutional Neural Networks)

كما يمكن استخدام شبكة CNN في تحليل النصوص، وإن كانت مصممة خصيصا لتجهيز الصور. ويمكن لهذا النموذج الكشف عن الممتلكات المحلية في النصوص.

3 - نماذج التحول

وتشكل نماذج التحولات أساس نماذج اللغات الحديثة من قبيل الاختبارات البيرفلورية والبترولية. وتحسن هذه النماذج أداء تحليل الشعور عن طريق تحسين فهم العلاقات المؤثرة في النصوص.

4. RNN (Recurrent Neural Networks)

RNN هو نموذج YSA المستخدم في البيانات المفرزة. غير أن نماذج من قبيل الإدارة المثلى والوحدة الألمانية توفر أداء أفضل يتجاوز حدود الشبكة.

يمكنك سحب اهتمامك: هل يمكن للمخابرات الخيالية أن تشعر بمشاعرنا؟

مجالات تطبيق التحليل العاطفي

ويمكن استخدام تحليل الشعور في العديد من المجالات المختلفة. وفيما يلي بعض مجالات هذا الطلب:

1. Social Media Analysis Home

وتشكل منابر وسائط الإعلام الاجتماعية مصدرا غنيا للبيانات لتحليل الشعور. وتستخدم الشركات تحليل العاطفة لرصد السمعة التجارية وتحليل تعليقات العملاء.

2- التسويق والإعلان

ويُستخدم التحليل العاطفي لقياس أثر حملات التسويق وفهم ردود الفعل العاطفية للجماهير المستهدفة.

3 - خدمة العملاء

ويمكن تصنيف شكاوا العملاء وتعليقاتهم تلقائيا باستخدام تحليل الشعور. وهذا يحسن عمليات خدمة العملاء.

4- الصحة وعلم النفس

ويمكن استخدام التحليل العاطفي لرصد الحالات النفسية وكشف المشاكل الصحية المتعلقة بالمزاج.

٥ - المالية والبورصة

وهي تستخدم للتنبؤ باتجاهات السوق من خلال التحليل العاطفي والأخبار ووسائط الإعلام الاجتماعية.

تحديات التحليل العاطفي

ويطرح التحليل العاطفي تحديات كثيرة. وهنا بعض هذه التحديات:

1 - تنوع اللغات

إن اختلاف اللغات واللهجات يمكن أن يجعل التحليل المنطقي صعبا. ولا سيما الأغبياء والعبارات الزراعية تجعل عملية التحليل معقدة.

2. Ironi and Alay

العبارات المضحكة أو المثيرة يمكن تفسيرها بشكل خاطئ بنماذج تحليل المشاعر.

3 - النقص في السياق

وللسياق في النصوص أهمية حاسمة في تحليل الشعور. ولكن النماذج يمكن أن تكون صعبة لفهم السياق بالضبط.

4- نوعية البيانات

نماذج تحليل الشعور بحاجة إلى بيانات عالية الجودة. لكن الضوضاء وعدم الاتساق في مجموعات البيانات يمكن أن تؤثر سلبا على الأداء النموذجي.

خاتمة

ويكشف التحليل العاطفي وشبكات الأعصاب الاصطناعية عن قدرات التكنولوجيا الحديثة في فهم وتفسير المشاعر الإنسانية. وهذه التكنولوجيات تنطوي على إمكانات كبيرة في العديد من المجالات من تحليل وسائط الإعلام الاجتماعية إلى خدمات الرعاية الصحية. غير أن التحديات من قبيل التنوع اللغوي والسخرية ونقص السياق يمكن أن تحد من فعالية تحليل الشعور. ولذلك، فإن استخدام نماذج وتقنيات أكثر تقدما في المستقبل سيجعل تحليل الشعور أكثر دقة وموثوقية.

المصدر: