Was ist Sentiment Analysis?

Bei der Sentiment Analysis erkennt eine Künstliche Intelligenz Meinungen, Stimmungen und Einstellungen in menschlicher Sprache. Sentiment Analysis ist ein Teilbereich von Natural Language Processing und bezieht sich auf die Identifizierung von Emotionen. Aussagen können positiv, neutral oder negativ eingestuft werden.

Wie funktioniert Sentiment Analysis?

Im Rahmen der Sentiment Analysis muss ein Modell trainiert werden, welches in der Lage ist, einem Satz beziehungsweise einem Text eine Kategorie für die Stimmung zu geben. Dazu werden Datensätze benötigt. Die Beispieltexte, die als Trainingsdaten verwendet werden sollen, benötigen eine Kategorie. Die Künstliche Intelligenz erfährt, welcher Satz positiv, neutral oder negativ ist. Im Rahmen des Trainings zerlegt die Künstliche Intelligenz in einzelne Wörter oder Phasen. Bei der Auswahl der Merkmale analysiert die Künstliche Intelligenz, welche Wörter häufig im Kontext mit bestimmten Stimmungen genutzt werden. Ergebnis des Trainings ist ein Modell, welches nun versucht, Muster und Regeln auf neue Inputs anzuwenden.

Wo kommt Sentiment Analysis zum Einsatz

Bei der Analyse von Aussagen ist die Auswertung von Stimmungen und Meinungen ein wichtiger Bestandteil, um den Kontext richtig zu verstehen und einzuordnen. Mit dieser Möglichkeit, dass auch technische Systeme mit Hilfe von Sentiment Analysis eine Einschätzung zu der Stimmung von Aussagen abgeben können, ergeben sich die folgenden Einsatzgebiete:

• Bewertung von Kundennachrichten
• Interaktionen mit dem Kundenservice
• Beiträge in Sozialen Medien
• Produktbewertungen
• Marktforschung