Sentimentanalyse im Detail

Die Sentimentanalyse setzt fortschrittliche rechnergestützte Methoden ein, um subjektive Informationen aus Textdaten zu identifizieren und zu extrahieren. Dabei nutzt sie Algorithmen für Machine Learning, regelbasierte Ansätze oder eine Kombination aus beidem, um Texte in Stimmungskategorien wie positiv, negativ oder neutral einzuteilen.

Durch die Analyse sprachlicher Merkmale, kontextbezogener Semantik und syntaktischer Strukturen ermöglicht die Sentimentanalyse ein tiefgreifendes Verständnis von Meinungen in umfangreichen Datensätzen. Demzufolge lässt sie sich besonders effektiv zur Interpretation semantischer Nuancen und zur Automatisierung der Analyse menschlicher Emotionen in datenreichen Umgebungen einsetzen.

Eine Sentimentanalyse beginnt mit der Sammlung von Texteingaben aus Datenquellen wie sozialen Medien, Bewertungen oder Umfragen. Die beiden wichtigsten Schritte der Sentimentanalyse bestehen darin, die Daten so aufzubereiten, dass sie analysiert werden können, und die Emotionen in den Daten zu klassifizieren. Die Auswahl des richtigen Klassifikators hängt von den Daten und der erforderlichen Flexibilität ab.

Herausforderungen der Sentimentanalyse

Die präzise Interpretation und Klassifikation von Stimmungen in Textdaten wird durch mehrere Herausforderungen erschwert: Eine besonders große Hürde liegt in der inhärenten Mehrdeutigkeit und Variabilität natürlicher Sprache. Textdaten können Sarkasmus, Ironie oder idiomatische Ausdrücke enthalten, die von Algorithmen nur schwer korrekt interpretiert werden können. So hat beispielsweise der Satz „Das ist eine wunderbare Investition“ eine völlig andere Bedeutung, wenn er sarkastisch gemeint ist.

Eine weitere Herausforderung bei der Sentimentanalyse besteht in der Klassifizierung domänenspezifischer Textdaten. Anhand allgemeiner Datensätze trainierte Klassifikatoren für die Sentimentanalyse liefern möglicherweise keine guten Ergebnisse in spezialisierten Bereichen wie Technik oder Wissenschaft. Ein Beispiel wäre die sehr spezielle Terminologie, die von einem Maschinenbauingenieur oder einem Neurologen verwendet wird. Vorab trainierte Klassifikatoren für die Sentimentanalyse werden in der Regel nicht auf diese Terminologie trainiert.

Um diese Herausforderungen zu meistern, sind fortschrittliche KI-Modelle erforderlich, die ein kontextbezogenes Verständnis ermöglichen. Doch selbst diese Modelle müssen möglicherweise angepasst werden, um domänenspezifische Daten effektiv zu verarbeiten. 

Warum ist die Sentimentanalyse wichtig?

Textdaten für Sentimentanalysen können aus sozialen Medien, Online-Bewertungen und direktem Kundenfeedback stammen. Eine manuelle Analyse dieser Daten wäre äußerst zeitaufwendig, ineffizient und fehleranfällig. Sentimentanalysen nutzen Natural Language Processing (NLP, natürliche Sprachverarbeitung) und künstliche Intelligenz (KI), um die in großen Textmengen ausgedrückten Stimmungen automatisch zu interpretieren und zu klassifizieren.

Dieser automatisierte Prozess beschleunigt nicht nur die Datenanalyse, sondern ermöglicht es Unternehmen zudem, bessere und frühzeitige Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise können sie Benutzerstimmungen ab dem Moment der Produkteinführung verfolgen, um schnell und effizient über die zukünftige Ausrichtung des Produkts zu entscheiden.

Beispiele für Sentimentanalysen.

Unternehmen und Organisationen verschiedener Branchen nutzen Sentimentanalysen unter anderem für folgende Anwendungsbereiche:

• Trading-Strategien: Hierbei wird die Marktstimmung anhand von Finanznachrichten und sozialen Medien analysiert, um fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen. Durch das Verständnis von Marktemotionen können Händler zukünftige Marktbewegungen antizipieren und ihre Strategien entsprechend anpassen.
• Marktforschung: Die Analyse von Kundenbewertungen und Beiträgen in sozialen Medien sorgt für ein besseres Verständnis der öffentlichen Wahrnehmung einer Marke oder eines Produkts. Dadurch können Unternehmen ihre Marketingstrategien anpassen und ihre Angebote auf Grundlage des Kundensentiments verbessern.
• Gesundheitsforschung: Hierzu gehören die Bewertung des emotionalen Tonfalls und der Meinungen in gesundheitsbezogenen Texten wie Patientenbewertungen, Beiträgen in sozialen Medien oder medizinischen Foren. Dies ermöglicht es Gesundheitsorganisationen, aktuelle Trends besser zu erkennen, die Patientenversorgung zu verbessern und öffentliche Gesundheitsstrategien basierend auf realem Feedback anzupassen.
• Einblicke in die Kundenzufriedenheit: Die Analyse von Umfrageergebnissen und Support-Anfragen wird genutzt, um die Kundenzufriedenheit zu messen. Dadurch können Unternehmen auf die Anliegen ihrer Kunden eingehen und die Servicequalität insgesamt verbessern.
• Social-Media-Überwachung: Hierbei geht es um die Nachverfolgung von Markenerwähnungen und Analyse der allgemeinen Stimmung gegenüber dem Unternehmen und seinen Produkten in sozialen Medien. Dies ermöglicht Firmen eine effektive Interaktion mit der Zielgruppe und eine proaktive Steuerung der Online-Wahrnehmung.

Vorteile der Sentimentanalyse für Unternehmen

Unternehmen setzen zunehmend auf Sentimentanalysen, da sie ihnen Folgendes ermöglichen:

• Verbesserte Produkt- und Dienstleistungsentwicklung: Systeme zur Sentimentanalyse ermöglichen es Unternehmen, ihre Angebote basierend auf authentischem und spezifischem Kundenfeedback zu optimieren. KI-Technologien können reale Sachverhalte identifizieren, die mit negativen Stimmungen verbunden sind.
• Skalierung von Analysen: Unternehmen gewinnen kontinuierlich Erkenntnisse aus riesigen Mengen unstrukturierter Daten, darunter E-Mails, Interaktionen mit Chatbots, Umfragen, CRM-Aufzeichnungen und Produktbewertungen. Cloud-basierte Sentimentanalyse-Tools ermöglichen es, diese Emotionen in großem Maßstab effizient und kostengünstig aus Textdaten zu extrahieren.
• Einblicke in Echtzeit: In einem sich schnell entwickelnden Marktumfeld müssen Unternehmen potenziell auftretende Krisen oder neue Trends rasch erkennen. Marketingfachleute nutzen Sentimentanalyse-Software, um Kundenstimmungen zu Marken, Produkten und Dienstleistungen in Echtzeit einzuschätzen und auf Grundlage dieser Erkenntnisse sofortige Maßnahmen zu ergreifen.

Vorteile der Sentimentanalyse für Ingenieure

Durch den Einsatz von Sentimentanalysen können Ingenieure die Produktqualität verbessern, die Benutzerzufriedenheit erhöhen und zum Gesamterfolg ihrer Projekte beitragen. Zu den Vorteilen gehören:

• Verbesserte Analyse des Benutzerfeedbacks: Sentimentanalysen ermöglichen es Ingenieuren, große Mengen an Benutzerfeedback automatisch zu verarbeiten und zu interpretieren sowie die vorherrschenden Stimmungen zu Produkten und Merkmalen zu ermitteln. Dadurch können Entwicklungsprioritäten gesetzt werden, indem Anstrengungen beispielsweise auf Fehlerbehebungen oder Funktionsverbesserungen konzentriert werden.
• Verbesserte Produktentwicklung: Durch das Verständnis von Kundenstimmungen können Ingenieure fundierte Entscheidungen über Produktdesigns und die Priorisierung von Funktionen treffen. Die gewonnenen Erkenntnisse können den Entwicklungsprozess leiten und sicherstellen, dass neue Funktionen den Erwartungen der Benutzer und den Marktanforderungen entsprechen.
• Datengestützte Entscheidungsfindung: Sentimentanalysen liefern Ingenieuren direkt umsetzbare Einblicke aus Textdaten und unterstützen datengestützte Entscheidungsprozesse. Durch das Verständnis von Stimmungstrends können Ingenieure Produktfahrpläne und Entwicklungszyklen strategisch besser planen.
• Wettbewerbsvorteil: Durch die Analyse von Sentiment-Daten können Ingenieure Trends und Muster erkennen. Das stellt einen Wettbewerbsvorteil dar. Das Verständnis der Benutzerwahrnehmung von Konkurrenzprodukten kann strategische Verbesserungen und Innovationen fördern sowie eine bessere Marktpositionierung eines Produkts ermöglichen.
• Ressourcenoptimierung: Automatisierte Sentimentanalysen helfen Ingenieuren, Ressourcen effizienter einzusetzen, indem sie die Aspekte eines Produkts oder einer Dienstleistung hervorheben, die den größten Einfluss auf die Benutzerzufriedenheit haben. So wird gewährleistet, dass Zeit und Mühe in die Bereiche fließen, die sich am stärksten auf die Zufriedenheit der Benutzer auswirken.

So funktioniert die Sentimentanalyse

Die wichtigsten Schritte der Sentimentanalyse sind die Datenaufbereitung und die Klassifikation der Emotionen in den Daten. Der Klassifikator für die Sentimentanalyse kann entweder ein regelbasiertes System oder ein Machine-Learning-Modell sein.

Datenaufbereitung für die Sentimentanalyse

Die eingesetzten Techniken, um Texte aus einem unstrukturierten in ein strukturiertes Format zu konvertieren, das vom Klassifikator verarbeitet werden kann, umfassen unter anderem:

• Tokenisierung: In der Regel ist dies der erste Schritt der Textverarbeitung für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es handelt sich um die Aufteilung des Textes in Sätze oder Wörter. Tokenisierung ist ein gängiger Arbeitsschritt zur Datenaufbereitung für eine Sentimentanalyse. Je nach Art und Vorhersagekraft des Sentimentanalyse-Klassifikators kann eine zusätzliche Vorverarbeitung der Daten erforderlich sein.
• Entfernung von Stoppwörtern: Wörter wie „der, die, das“, „und“ sowie „zu“ werden Stoppwörter genannt und wirken wie Störgeräusche in den Textdaten. Durch das Entfernen solcher Stoppwörter kann sich der Klassifikator der Sentimentanalyse auf aussagekräftigere und informativere Wörter konzentrieren.
• Lemmatisierung: Diese Textnormalisierungstechnik verwendet Vokabular- und morphologische Analysen, um Affixe von Wörtern zu entfernen. Aus „Gebäude hat Stockwerke“ wird beispielsweise „Bau haben Stockwerk“

Nachdem die Daten in das richtige strukturierte Format konvertiert wurden, muss ein Klassifikator ausgewählt werden, der Stimmungen präzise vorhersagen kann.

Regelbasierte Sentimentanalyse

Bei der regelbasierten Sentimentanalyse kennzeichnet der Algorithmus die Eingabedaten automatisch auf Grundlage einer Reihe vordefinierter Regeln und Lexika. Dieser Ansatz basiert auf der Auswertung des Vorkommens bestimmter Wörter oder Phrasen, die häufig in Sentiment-Lexika kategorisiert sind. Dabei handelt es sich um Listen von Wörtern, die mit ihrer zugehörigen Sentiment-Polarität (positiv, negativ oder neutral) versehen sind. Die Analyse umfasst das Zerlegen (Parsing) des Textes, um diese Wörter zu identifizieren, und die Anwendung syntaktischer Regeln, um Negationen, Verstärker und andere Modifikatoren zu berücksichtigen, die das Sentiment verändern können.

Obwohl regelbasierte Systeme einfach zu verstehen und zu implementieren sind, fehlt ihnen oft die Flexibilität und Nuancierung, um komplexe Sprachkonstruktionen wie Sarkasmus oder kontextabhängige Ausdrücke zu handhaben. Diese Einschränkungen können ihre Genauigkeit im Vergleich zu KI-basierten Ansätzen begrenzen. Trotz dieser Schwächen können regelbasierte Sentimentanalysen in spezifischen Aufgabenbereichen effektiv sein, in denen die Sprache relativ vorhersehbar und gut definiert ist.

Sentimentanalyse mit KI

KI-Modelle liefern in der Regel präzisere Sentimentanalysen als regelbasierte Systeme. Sie können große Textdatensätze verarbeiten und sowohl explizite als auch implizite Muster in den Daten erlernen. Ein Sentimentanalyse-Modell wird mithilfe eines Algorithmus für überwachtes Lernen erstellt.

Ähnlich wie bei anderen Klassifikatoren, wie etwa für Bilddaten, wird das Sentimentanalyse-Modell mit einem ausreichend großen Datensatz und den entsprechenden Labels trainiert. Nachdem das Modell trainiert wurde, kann es zur Klassifizierung verwendet werden. Während der Inferenzphase sagt das Modell das richtige Label für die Eingabe voraus.

Arten von KI-Modellen für die Sentimentanalyse

Bei der Sentimentanalyse kommen verschiedene KI-Modelle zum Einsatz, die grob in traditionelle Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle unterteilt werden können.

Traditionelle Machine-Learning-Modelle, wie Entscheidungsbäume und Support Vector Machines (SVM), stützen sich auf Techniken zur Merkmalsextraktion wie Bag of Words, um Text in numerische Darstellungen umzuwandeln. Diese Modelle werden mit markierten Datensätzen trainiert, um Muster zu erlernen, die mit verschiedenen Stimmungskategorien verknüpft sind. Obwohl sie recheneffizient und interpretierbar sind, hängt ihre Leistung stark von der Qualität der Merkmalsextraktion ab. Sie können Schwierigkeiten haben, komplexe linguistische Nuancen und Kontexte zu erfassen.

Deep-Learning-Modelle bieten einen ausgefeilteren Ansatz für das Verständnis von Sprache. Recurrent Neural Networks (RNN) und ihre Varianten wie LSTM-Netze (Long Short-Term Memory) können sequenzielle Daten verarbeiten und sind daher gut geeignet, um langfristige Abhängigkeiten in Textdaten zu erlernen. Convolutional Neural Networks (CNN) können in Kombination mit Worteinbettungen wie Word2Vec ebenfalls zur Sentimentanalyse verwendet werden.

Eine besondere Art von Deep-Learning-Modellen sind Transformer-Modelle. Die Einführung von Transformer-Modellen wie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) in die NLP hat die Möglichkeiten der Sentimentanalyse deutlich erweitert.

Sentimentanalyse mit LLMs

Large Language Models (LLMs) wie GPT-Modelle basieren auf einer zugrunde liegenden Transformer-Architektur. Transformer-Modelle können komplexe Zusammenhänge zwischen Wörtern und Nuancen der menschlichen Sprache erfassen. Diese Modelle sind rechnerisch anspruchsvoll und erfordern große Trainingsdatensätze, bieten jedoch die höchste Genauigkeit und Flexibilität für die Sentimentanalyse. 

LLMs erlauben eine Feinabstimmung für die Sentimentanalyse. Bei dieser Feinabstimmung wird ein zuvor trainiertes Modell für eine bestimmte Aufgabe angepasst. Dieser Ansatz ermöglicht die Verwendung eines kleineren Datensatzes, um ein großes Modell neu zu trainieren und weiterhin eine hohe Genauigkeit zu erreichen. Beispielsweise lassen sich zusätzliche Ebenen zu einem BERT-Modell hinzufügen und mit einem kleineren Datensatz für eine Sentimentanalyse neu trainieren.

Sentimentanalyse mit MATLAB

Mit MATLAB^®, der Text Analytics Toolbox™ und der Deep Learning Toolbox™ können Sie Sentimentanalysen unter Nutzung integrierter Tools und Einsatz von LLMs für eine Vielzahl von Anwendungen durchführen.

Datenaufbereitung

Sie können unstrukturierte Sprachdaten interaktiv in ein strukturiertes Format umwandeln und Ihre Daten mit dem Task Preprocess Text Data im Live-Editor bereinigen. Alternativ können Sie Ihre NLP-Daten auch programmatisch mit den integrierten Funktionen aufbereiten.

Mithilfe von Wortwolken und Streudiagrammen können Sie Textdaten, Modelle und die Ergebnisse von Sentimentanalysen visualisieren.

Regelbasierte Sentimentanalyse

Anhand der integrierten Funktionen vaderSentimentScores und ratioSentimentScores können Sie Text im Rahmen einer Sentimentanalyse untersuchen. Diese Funktionen berechnen den Sentiment-Score eines Satzes auf Grundlage der Sentiment-Scores der zusammengesetzten Wörter, die durch das VADER-Sentiment-Lexikon vorgegeben sind. Darüber hinaus können Sie domänenspezifische Lexika (durch Verwendung von Worteinbettungen zur Erfassung semantischer Details von Wörtern) und benutzerdefinierte Sentimentanalyse-Modelle (zum Beispiel für Sentimentanalysen in anderen Sprachen als Englisch) erstellen.

Sentimentanalyse mit KI

Sie können viele Arten von Machine-Learning-Modellen für die Sentimentanalyse trainieren. Beispielsweise können Sie LSTMs mit nur wenigen Zeilen MATLAB-Code erstellen und trainieren. Außerdem können Sie ein vortrainiertes BERT-Modell verwenden, das dann als neuronales Transformer-Netz für viele NLP-Aufgaben, einschließlich der Sentimentanalyse, feinabgestimmt werden kann.

Sentimentanalyse mit LLMs

Large Language Models (LLMs) mit MATLAB Repository bieten Code für den Zugriff auf und die Interaktion mit LLMs in MATLAB. Sie können MATLAB mit der OpenAI^® Chat Completions API (auf der ChatGPT™ basiert), Ollama™ (für lokale LLMs) und Azure^®-OpenAI-Diensten verbinden.