오피니언 마이닝 설명

측면 기반 감정 분석이라고도 하는 오피니언 마이닝은 전반적인 감정 레이블을 넘어 감정 분석을 확장하고 텍스트 데이터에서 미묘한 의견을 추출하여 사람들이 진정으로 생각하는 내용의 세부 사항을 자세히 살펴볼 수 있는 강력한 기술입니다. 특정 특성(예: 제품 기능 및 서비스 품질)과 관련된 감정을 식별하여 긍정적이거나 부정적인 피드백을 받는 측면을 이해하는 데 도움이 되는 세분화된 인사이트를 제공합니다. 이 정보는 특정 기능을 향상시키고 전반적인 감정과 특정 고통 요소 또는 강점을 이해할 수 있게 해줍니다.

Margie's Travel의 경우 오피니언 마이닝은 속성의 특정 측면에 대한 자세한 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 "소리의 놀라운 보기" 또는 "침대가 불편했다"와 같은 의견은 고객에게 전달되는 정보의 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

오피니언 마이닝 이해

오피니언 마이닝은 텍스트 내의 특정 단어 또는 특성에 대한 의견을 식별하여 감정을 추가로 분석합니다. 감정 분석은 전반적인 감정 레이블(예: "긍정", "중립" 및 "부정")을 제공하지만, 오피니언 마이닝은 특정 측면으로 드릴다운합니다. 예를 들어, 임대 부동산에 대한 고객 리뷰에는 "집은 훌륭했고 사운드의 전망은 놀랍습니다. 그러나, 기본 침실 침대는 매우 불편 했다." 감정 분석은 이를 혼합 감정(긍정 및 부정)으로 레이블을 지정합니다. 오피니언 마이닝은 "집"(긍정적), "보기"(긍정적), "기본 침실 침대"(부정)와 같은 특정 측면을 추출합니다.

오피니언 마이닝에는 텍스트를 분석하여 특정 특성에 대한 저자의 감정을 확인하는 작업이 포함됩니다. 속성 검토, 소셜 미디어 게시물 또는 고객 피드백이든 텍스트 데이터 내에서 개별 측면에 대한 감정을 이해하는 것은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 매우 중요합니다.

감정 분석 적용

조직은 감정 분석을 사용하여 고객 만족도를 측정하고, 추세를 식별하고, 제품 또는 서비스를 개선할 수 있습니다. 기업은 다양한 채널에서 감정을 분석하여 실행 가능한 인사이트를 얻습니다. 조직은 부정적인 감정이나 우려 사항을 신속하게 해결하고 긍정적인 이미지를 유지할 수 있습니다. 감정에 따라 사용자 환경을 조정하여 보다 효과적인 통신을 가능하게 할 수도 있습니다. 개인 설정된 마케팅이든 대상 추천이든 감정 분석은 사용자 참여를 향상시킵니다.