Ứng dụng AI và học máy trong phân tích cảm xúc

Phân tích cảm xúc, còn được gọi là khai thác ý kiến, đã đi được một chặng đường dài kể từ khi ra đời. Đó là quá trình xác định cảm xúc đằng sau một đoạn văn bản, cho dù đó là tích cực, tiêu cực hay trung tính.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

Phân tích cảm xúc, còn được gọi là khai thác ý kiến, đã đi được một chặng đường dài kể từ khi ra đời. Đó là quá trình xác định cảm xúc đằng sau một đoạn văn bản, cho dù đó là tích cực, tiêu cực hay trung tính.

Ban đầu, phân tích cảm xúc xúc chủ yếu dựa vào nỗ lực thủ công và các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cơ bản. Tuy nhiên, với những tiến bộ nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy, phân tích cảm xúc đã phát triển thành một quy trình phức tạp và chính xác hơn, có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn và cung cấp những hiểu biết có giá trị cho các doanh nghiệp và tổ chức.

Trí tuệ nhân tạo và phân tích cảm xúc

Trong những ngày đầu phân tích cảm xúcc, các nhà nghiên cứu và phân tích chủ yếu sử dụng các hệ thống dựa trên quy tắc và kỹ thuật NLP cơ bản để xác định tình cảm trong văn bản. Những phương pháp này liên quan đến việc tạo ra một danh sách rộng rãi các từ và cụm từ, cùng với điểm cảm tính liên quan của chúng. Mặc dù cách tiếp cận này có phần hiệu quả nhưng nó cũng tốn thời gian và hạn chế về khả năng xử lý các cấu trúc ngôn ngữ phức tạp và cách diễn đạt thành ngữ.

Thuật toán đánh giá

Khi công nghệ AI và máy học bắt đầu xuất hiện, việc phân tích cảm xúc cũng bắt đầu phát triển. Các thuật toán học máy, chẳng hạn như máy vectơ hỗ trợ và cây quyết định, được sử dụng để phân loại văn bản dựa trên cảm xúc của nó. Các thuật toán này được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn về văn bản được gắn nhãn, cho phép chúng nhận ra các mẫu và đưa ra dự đoán về cảm xúc của văn bản mới, chưa được nhìn thấy. Điều này đánh dấu một sự cải tiến đáng kể so với các hệ thống dựa trên quy tắc, vì các mô hình học máy có thể tự động thích ứng với các mẫu và cách diễn đạt ngôn ngữ mới.

Mô hình mạng lưới thần kinh và deep learning

Tuy nhiên, ngay cả với sự ra đời của máy học, việc phân tích cảm xúc vẫn phải đối mặt với những thách thức trong việc nắm bắt chính xác các sắc thái của ngôn ngữ con người. Những mô hình ban đầu này thường khó phát hiện ra sự mỉa mai và bối cảnh, dẫn đến hiểu sai và dự đoán cảm xúc không chính xác.

Sự ra đời của mạng lưới thần kinh và học sâu (deep learning) đã cách mạng hóa hơn nữa việc phân tích cảm xúc. Các mô hình học sâu, chẳng hạn như mạng thần kinh tái phát (RNN) và mạng thần kinh tích chập (CNN), đã cho thấy nhiều hứa hẹn trong việc nắm bắt được sự phức tạp của ngôn ngữ con người. Những mô hình này có thể xử lý lượng lớn dữ liệu và tìm hiểu các mẫu phức tạp, khiến chúng đặc biệt phù hợp cho các nhiệm vụ phân tích cảm xúc.

Mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước

Một tiến bộ đáng chú ý trong học sâu để phân tích cảm xúc là sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước, chẳng hạn như BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) và GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3). Những mô hình này đã được đào tạo về số lượng lớn dữ liệu văn bản, cho phép chúng tạo ra các cách trình bày từ và cụm từ nhận biết ngữ cảnh. Khi được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ phân tích cảm xúc, các mô hình được đào tạo trước này có thể đạt được hiệu suất cao nhất, nắm bắt chính xác cảm xúc của văn bản ngay cả khi có sự mỉa mai, mỉa mai và các ngôn ngữ phức tạp khác.

Mở rộng tệp dữ liệu

Sự phát triển của phân tích cảm xúc không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn cho phép nó mở rộng quy mô để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Điều này đặc biệt quan trọng trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, nơi các doanh nghiệp và tổ chức tràn ngập dữ liệu từ mạng xã hội, đánh giá của khách hàng và các nguồn trực tuyến khác. Phân tích cảm xúc do AI cung cấp có thể giúp các thực thể này đánh giá nhanh chóng và chính xác dư luận, cho phép họ đưa ra quyết định sáng suốt và phản hồi phản hồi của khách hàng một cách kịp thời.

Phát triển ứng dụng

Hơn nữa, những tiến bộ trong phân tích cảm xúc do AI điều khiển đã mở ra những khả năng mới cho ứng dụng của nó. Ví dụ: giờ đây nó có thể được sử dụng để phân tích nội dung âm thanh và video cũng như văn bản. Điều này cho phép các tổ chức có được thông tin chuyên sâu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cuộc gọi dịch vụ khách hàng, video đánh giá và video trên mạng xã hội.

Kết luận

Tóm lại, sự phát triển của phân tích cảm xúc, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong AI và học máy, đã biến nó từ một quy trình thô sơ thành một công cụ tinh vi và chính xác để hiểu cảm xúc và ý kiến của con người. Khi AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi việc phân tích cảm tính sẽ trở nên chính xác và linh hoạt hơn nữa, cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị cho các doanh nghiệp và tổ chức trong nhiều ngành khác nhau.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/the-evolution-of-sentiment-analysis-how-ai-is-changing-the-game/)

Tin liên quan:

• So sánh Công nghệ Flashblade với các giải pháp lưu trữ truyền thống
• Tận dụng Predictive Analytics (Phân tích Dự đoán) để cải thiện kết quả học tập
• Khám phá Software-Defined Radio (vô tuyến định nghĩa bằng phần mềm – SDR)
• Mã hóa Homomorphic: Khai phá tiềm năng bảo mật và quyền riêng tư
• Public Key Infrastructure trong việc tăng cường bảo mật công nghệ Blockchain
• Chàng công nhân trở thành lập trình viên sau khóa học online ở tuổi 24
• CEO FUNiX Lê Minh Đức: Bản chất giáo dục là tạo động lực cho người học
• CEO Udemy chia sẻ về “Cách các công ty ở Thung lũng Silicon vươn lên dẫn dắt trong thời kỳ suy thoái”
• FUNiX đưa học viên tham quan Trusting Nhật Bản, truyền động lực sớm gia nhập ngành IT
• FUNiX và UFIN Group ra mắt chương trình Web3 Job Fair Global
• Tutor FUNiX chia sẻ 5 cách để giữ lửa đam mê công nghệ thông tin (IT)