S
Sentiment Analysis
Также известен как: Анализ тональности, Анализ настроений, Opinion Mining
Данные и аналитикаОпределение
Sentiment Analysis — автоматическое определение эмоциональной окраски текста: позитивной, негативной или нейтральной.
Простое объяснение
Sentiment Analysis — как детектор эмоций для текста. Определяет, довольный клиент или разочарованный, без чтения каждого отзыва вручную.
Подробнее
Sentiment analysis — классическая NLP-задача, важная для бизнеса. Анализ отзывов, социальных сетей, обратной связи. Методы: lexicon-based (словари с весами слов), ML-классификаторы (BERT, RoBERTa), LLM (zero-shot классификация). Продвинутые системы определяют aspect-based sentiment (разные аспекты продукта), эмоции (радость, гнев, грусть), сарказм. Применения: мониторинг бренда, анализ customer feedback, трейдинг по новостям. LLM значительно упростили задачу.
Связанные термины
Synthetic Data
Синтетические данные — искусственно сгенерированные данные, имитирующие реальные, используемые для обучения AI при недостатке или конфиденциальности реальных данных.
Named Entity Recognition
Named Entity Recognition (NER) — извлечение из текста именованных сущностей: людей, организаций, мест, дат, сумм и других.
Retrieval
Retrieval — поиск и извлечение релевантной информации из базы данных или корпуса документов по запросу.
Anomaly Detection
Anomaly Detection — автоматическое выявление необычных паттернов, выбросов или аномалий в данных.