ΜΑΘΗΜΑ 9ο: PROMPT ENGINEERING ΣΤΟ AI

ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΥΝΑΙΣΘΗΜΑΤΟΣ (SENTIMENT ANALYSIS)

Η ανάλυση συναισθήματος (sentiment analysis) είναι μια τεχνική της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (Natural Language Processing, NLP) που χρησιμοποιείται για να καθορίσει τη συναισθηματική χροιά (π.χ., θετική, αρνητική, ουδέτερη) των κειμένων που εισάγονται.

Αυτή η τεχνική εφαρμόζεται ευρέως σε διάφορους τομείς, όπως η ανάλυση των κοινωνικών μέσων (social media analysis), οι κριτικές προϊόντων (product reviews), οι έρευνες πελατών (customer surveys) και άλλες εφαρμογές, όπου η κατανόηση των συναισθημάτων που κυριαρχούν σε αυτό που εισάγεται μπορεί να παρέχει πολύτιμες πληροφορίες για την επεξεργασία του εξαγόμενου.

Α. Στάδια της ανάλυσης συναισθήματος (Sentiment Analysis)

1. Προεπεξεργασία δεδομένων (Data Preprocessing): Πριν από την ανάλυση, τα κείμενα συνήθως καθαρίζονται και προ-επεξεργάζονται.

Αυτό περιλαμβάνει την αφαίρεση σημείων στίξης (punctuation removal), τη μείωση των λέξεων στις βασικές τους μορφές (λημματοποίηση, lemmatization), και την αφαίρεση (stopwords)(λέξεις χωρίς ιδιαίτερο νόημα).

2. Ανάλυση συναισθηματικών λέξεων (Lexicon-Based Analysis): Μια κοινή προσέγγιση είναι η χρήση λέξεων που δείχνουν συναισθήματα (sentiment lexicons), όπου οι λέξεις έχουν προκαθορισμένες συναισθηματικές τιμές. Αυτή η μέθοδος είναι σχετικά απλή και αποδοτική.

3. Μηχανική μάθηση (Machine Learning): Πιο σύνθετες μέθοδοι περιλαμβάνουν τη χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (machine learning algorithms) που εκπαιδεύονται σε μεγάλες συλλογές δεδομένων (datasets). Αυτοί οι αλγόριθμοι μαθαίνουν να αναγνωρίζουν πρότυπα που σχετίζονται με συγκεκριμένα συναισθήματα.

4. Νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση (Neural Networks and Deep Learning): Οι πιο σύγχρονες μέθοδοι χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα (neural networks) και τεχνικές βαθιάς μάθησης (deep learning techniques).

Αυτές οι τεχνικές μπορούν να επιτύχουν υψηλότερη ακρίβεια, ιδιαίτερα σε πολύπλοκα κείμενα, επειδή είναι σε θέση να κατανοήσουν πιο βαθιά τις σχέσεις μεταξύ των λέξεων και των συναισθημάτων.

Β. Εφαρμογές της ανάλυσης συναισθήματος (Sentiment Analysis Applications)

1. Επιχειρήσεις (Businesses): Οι εταιρείες χρησιμοποιούν την ανάλυση συναισθήματος για να παρακολουθούν τις αντιδράσεις/ψυχολογία των πελατών (customer reactions) στα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους, μέσω των κοινωνικών μέσων (social media), κριτικών (reviews) και ερευνών (surveys).

2. Πολιτική (Politics): Οι πολιτικοί αναλυτές χρησιμοποιούν την ανάλυση συναισθήματος για να κατανοήσουν την κοινή γνώμη (public opinion) σχετικά με πολιτικά ζητήματα και τους υποψηφίους (candidates).

3. Υγεία (Healthcare): Στην ψυχολογία (psychology) και την ψυχιατρική (psychiatry), η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να βοηθήσει στην παρακολούθηση της ψυχικής υγείας (mental health) μέσω της ανάλυσης γραπτών ή προφορικών δηλώσεων (written or spoken statements).

Γ. Προκλήσεις της ανάλυσης συναισθήματος (Challenges in Sentiment Analysis)

1. Ειρωνεία και σαρκασμός (Irony and Sarcasm): Η αναγνώριση του σαρκασμού είναι ιδιαίτερα δύσκολη γιατί το κυριολεκτικό νόημα (literal meaning) των λέξεων μπορεί να είναι θετικό, ενώ το πραγματικό συναίσθημα (actual sentiment) είναι αρνητικό.

2. Πολυσημία (Polysemy): Πολλές λέξεις έχουν διαφορετικές έννοιες (meanings) ανάλογα με τα συμφραζόμενα (context), κάτι που μπορεί να προκαλέσει σύγχυση στα συστήματα ανάλυσης (analysis systems).

3. Συμφραζόμενα και πολιτιστικές διαφορές (Context and Cultural Differences): Το συναίσθημα μπορεί να εκφράζεται διαφορετικά σε διαφορετικές γλώσσες (languages) και πολιτισμούς (cultures), κάτι που απαιτεί πιο εξειδικευμένα μοντέλα (specialized models).

ΧΡΗΣΗ ΛΕΞΕΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΥΝΑΙΣΘΗΜΑΤΩΝ

Η ανάλυση συναισθήματος (sentiment analysis) αποτελεί ένα πολύτιμο εργαλείο για την κατανόηση από τα συστήματα μηχανικής μάθησης του τρόπου με τον οποίο οι άνθρωποι εκφράζουν και αντιλαμβάνονται τα συναισθήματά τους στον γραπτό ή προφορικό λόγο.

Στην επικοινωνία των ανθρώπων με συστήματα μηχανικής μάθησης, η "Sentiment analysis" παρέχει πολύτιμες πληροφορίες μέσω της ανάλυσης συναισθημάτων (όπως εκφράζονται από τις λέξεις που χρησιμοποιούνται, Lexicon - based analysis) ώστε να μπορούν να βελτιωθούν οι αποκρίσεις των συστημάτων ΑΙ σε ποικίλα πεδία.