Die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz zur Sentimentanalyse hat Potenzial, aber gewisse Hindernisse verlangsamen ihre Entwicklung. Die Unfähigkeit dieser Technologie, subtile kulturelle Unterschiede in der Sprache zu berücksichtigen, könnte für ihre geringe Verbreitung verantwortlich sein. Warum haben Algorithmen Probleme mit Kultur? Gibt es bereits eine Lösung?
Das Drawback mit der herkömmlichen Stimmungsanalyse
Eine natürliche Sprachverarbeitung (NLP) Die Fähigkeit des Modells, die Haltung oder den Unterton textbasierter Nachrichten zu entschlüsseln, ist vielversprechend, aber nicht zuverlässig. Herkömmliche Stimmungsanalysen übersehen oft subtile Hinweise und emotional aufgeladene Sätze, da sie nicht zu emotionaler Intelligenz fähig sind.
KI verwechselt oft Metaphern, Sarkasmus und Übertreibungen, weil es Dinge für naked Münze nimmt, ohne den Kontext zu berücksichtigen, was zu Fehlklassifizierungen führt. Da bildliche Sprache von der Alltagssprache abweicht und per Definition nicht wörtlich genommen werden soll, ist es nicht überraschend, dass Algorithmen damit Schwierigkeiten haben, aber ist das eine Entschuldigung?
Obwohl NLP Technologie ist zwar intestine etabliert, aber sie ist nicht perfekt. Aber sollten Unternehmen das auch erwarten? Schließlich hat der durchschnittliche Mensch Probleme, bildliche Sprache und textbasierten Ton zu erkennen. Sollten Modelle an einem höheren Customary gemessen werden? Kurz gesagt lautet die Antwort: Ja. Diejenigen, die KI für die Stimmungsanalyse sollte diese Möglichkeit vorhersehen und berücksichtigen.
Laut einer IBM-Studie etwa 16 % der Unternehmen gebraucht NLP-gesteuerte Sentimentanalyse im Jahr 2022, um die Kunden- und Mitarbeiterbetreuung zu verbessern. Da sich diese Technologie noch in der Einführungsphase befindet, ist die frühzeitige Behebung von Fehlklassifizierungsproblemen für eine breite Akzeptanz von entscheidender Bedeutung und langfristig Erfolg.
Während fortgeschrittene Sentimentanalyse-Instruments bieten wertvolle Einblicke in die Emotionen von Nachrichten, deren Genauigkeit letztlich von ihrer Ausbildung abhängt Datensatz. Entscheidungsträger, die diese Technologie für Advertising and marketing, Konfliktlösung oder die Messung der Mitarbeiterbindung nutzen möchten, müssen prüfen, ob sie bei der Entwicklung ihres Modells auf Vielfalt geachtet haben.
Warum kulturelle Unterschiede zu Fehlklassifizierungen führen können
Emotionen, Tonfälle und Ausdrücke sind nicht universell – regionale gesellschaftliche Normen und lokale Dialekte prägen sie. Während Menschen in westlichen Ländern legen eher Wert auf Individualität und Ausdruckskraft, legen viele in kollektivistischen Ländern Wert auf Gemeinschaft, Selbstaufopferung und Indirektheit. Diese Unterschiede manifestieren sich oft in der Sprache.
Zwei Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund können dasselbe meinen, es aber völlig unterschiedlich ausdrücken – und umgekehrt. Wenn man jemanden beispielsweise mit einer offenen Bemerkung über sein Aussehen begrüßt, kann dies in einer Kultur Zuneigung ausdrücken, in einer anderen jedoch als unhöflich gelten.
Der Kontext ist ein wichtiger Faktor, da Offenheit und Negativität in verschiedenen Kulturen unterschiedlich betrachtet werden. In Japan zum Beispiel vermeiden oft direkte Ablehnungenund sich stattdessen für Entschuldigungen oder implizite Missbilligung entscheiden. In diesem Fall kann der kaum verhüllte Versuch einer Individual, ihre Kritik mit Sarkasmus abzumildern, für Menschen aus der Vereinigte Staaten.
Ein NLP Ein für ein westliches Publikum konzipiertes Modell könnte den Satz „Das Assembly hat so viel Spaß gemacht. Ich habe es genossen, zwei Stunden lang in einer Telefonkonferenz zu sitzen, anstatt eine E-Mail über den Bericht zu erhalten“ als positiv einstufen, auch wenn der Sprecher sarkastische Absichten hat.
Sich in kulturellen Nuancen zurechtzufinden, ist für weltgewandte Erwachsene schon eine Herausforderung. KI Menschen, denen es an emotionaler Intelligenz und kritischem Denken mangelt, müssen an die Hand genommen werden, um die subtilen Unterschiede in Tonfall, Absicht und Sprache zu verstehen, die sich aufgrund von Abweichungen in lokalen, regionalen und gesellschaftlichen Normen entwickeln.
Tipps zur Durchführung einer interkulturellen Stimmungsanalyse
Marken, die eine kulturübergreifende Stimmungsanalyse durchführen möchten, sollten diese Tipps berücksichtigen.
1. Verwenden Sie Emotionserkennung
Da die Customary-Sentimentanalyse Polarität – Positivität, Neutralität oder Negativität – erkennt und nicht die zugrunde liegenden Emotionen, die kommuniziert werden, liefert sie weniger präzise Beschreibungen von Textdaten. Andererseits ist die Emotionserkennung kann komplexere Gefühle identifizieren im Textual content durch Berücksichtigung der Wortwahl und der Stimmungsstärke zum Ausdruck gebracht.
2. Nutzen Sie vielfältige Datensätze
Leider, wie alle Algorithmen, NLP Modelle entwickeln oft unbeabsichtigt Verzerrungen. Wenn sprachbasierte kulturelle Unterschiede bei der Stimmungsanalyse nicht berücksichtigt werden, führt dies wahrscheinlich zu Vorurteilen, Stereotypen oder Fehlklassifizierungen. Die Diversifizierung von Datensätzen, um mehrere Kulturen abzudecken, kann dieses Drawback abmildern.
3. Entwickeln Sie ein Unsicherheitssystem
Erzwingen eines NLP Das Klassifizieren jeder Aussage anhand eines Modells ist nicht intuitiv, da sein übermäßiges Vertrauen die Ausgabegenauigkeit verfälschen kann. KI Ingenieure sollten einen Unsicherheitsmechanismus entwickeln, der es ermöglicht, problematische Phrasen zu kennzeichnen. Es ist einfacher, einen Menschen mit der Bearbeitung dieser Benachrichtigungen zu beauftragen, als Fehlklassifizierungen zu korrigieren.
4. Entscheiden Sie sich für eine multimodale Analyse
Seit unstrukturierte Informationen Konten für bis zu 90% der Daten Unternehmen sammeln, verbringen sie einen Großteil ihrer Zeit mit Reinigen und Umwandeln – danach DatensatzDie ursprüngliche Absicht kann bei der Übersetzung verloren gehen. Eine multimodale Stimmungsanalyse berücksichtigt Bild, Sprache und Audio statt nur Textual content und erhöht so ihre Genauigkeit.
5. Übersetzen Sie den Textual content nicht
Es ist unklug, vor der Durchführung einer Sentimentanalyse einen Textual content in eine gängige Sprache wie Englisch zu übersetzen, da dies die Ergebnisse verfälschen kann. Stattdessen sollten Entscheidungsträger ein mehrsprachiges Modell entwickeln und den Inhalt in seiner Ursprungssprache analysieren. Auf diese Weise reduzieren sie Fehlübersetzungen und Missverständnisse und verbessern die Genauigkeit der Ergebnisse.
Wichtige Überlegungen zur Modellauswahl
Ein regelbasiertes Modell ist oft eines der einfachsten. Es wendet einen vordefinierten Regelsatz auf Textual content an, um bestimmte Wörter oder Ausdrücke zu identifizieren, die mit bestimmten Emotionen verbunden sind. Es ist nützlich, wenn Unternehmen nur den Kern der Nachricht verstehen müssen oder ein Human-in-the-Loop-System haben, um die Ausgabe auf Konsistenz zu analysieren.
Ein Deep-Studying-Modell eignet sich supreme für die Verarbeitung unvollständiger oder informeller Formulierungen. Beim Schreiben von Bewertungen oder bei der Verwendung interner Messaging-Apps – additionally der Medien, die viele Unternehmen für ihre Sentimentanalyse nutzen – verwenden Menschen häufig falsche Grammatik, unpassende Formulierungen und unangemessene Zeichensetzung.
Untersuchungen zeigen, dass ein dualer Ansatz hilfreich sein kann KI komplexe Sprache verstehen. Es erfordert ein Modell, das explizit für die Sentimentanalyse trainiert wurde, und das andere für bildliche Sprache – in diesem Fall Sarkasmus –, um die eigenständige Sentimentklassifizierung zu verbessern. Der Algorithmus erreichte eine Genauigkeit von 80 % und übertraf sein Gegenstück um 5,49 %.
Berücksichtigen Sie die Kultur bei der Stimmungsanalyse
Kulturelle Unterschiede beeinflussen, wie Menschen sprechen und was sie meinen, und sind daher für jede Sentimentanalyse von grundlegender Bedeutung. Selbst wenn ein Vereinigte Staaten-basierte Marke ein Modell ausschließlich für amerikanische Kunden trainiert, sollte sie dennoch Sprache im breiteren Kontext der Kultur betrachten. Ein KI Wer diese Feinheiten erkennen kann, übertrifft andere Algorithmen und erreicht eine höhere Genauigkeit.
Die Put up Wie kulturelle Unterschiede die Stimmungsanalyse beeinflussen erschien zuerst auf Datenfloq.