Подзадача NLP, направленная на определение эмоциональной окраски (позитивной, негативной, нейтральной) в тексте, а также часто на определение конкретных эмоций (радость, гнев, разочарование).
Пример: Компания запускает анализ тональности для 50 000 отзывов о своём сервисе по доставке еды. AI не только выявляет общий процент негатива, но и автоматически кластеризует негативные отзывы по темам: "холодная еда", "долгая доставка", "ошибки в заказе", помогая выявить проблемные зоны.
Анализ тональности, или сентимент-анализ (Sentiment Analysis), представляет собой раздел обработки естественного языка (NLP), целью которого является определение эмоциональной окраски текстовых данных. Это может быть позитивная, негативная или нейтральная тональность, а иногда и более детализированные эмоциональные состояния, такие как радость, гнев, печаль, удивление.
Данная технология работает путём использования алгоритмов машинного обучения, которые обучаются на размеченных наборах данных. Модели анализируют слова, фразы, их сочетания и даже контекст, чтобы выявить скрытый смысл и отношение автора к предмету обсуждения. Современные подходы включают использование нейронных сетей и глубокого обучения для более точного понимания языка, включая иронию, сарказм и двойные отрицания.
Анализ тональности необходим для автоматического мониторинга общественного мнения, понимания настроений клиентов, анализа обратной связи в социальных сетях, обзоров продуктов и услуг. Он позволяет компаниям своевременно реагировать на негатив, выявлять тенденции и улучшать свои предложения на основе глубокого понимания эмоционального контекста коммуникаций.