Анализ тональности и эмоциональной окраски речи с помощью речевой аналитики
Как уловить настроение клиента? Как распознать его чувства? Как понять его истинное отношение к продукту, услуге или компании? Эти вопросы можно доверить речевой аналитике, современному и эффективному инструменту для управления клиентскими коммуникациями.
Речевая аналитика представляет собой технологии и методы, направленные на обработку и анализ устной речи. С помощью алгоритмов и программного обеспечения звуковые данные преобразуются в текст, который затем тщательно исследуется. Речевая аналитика позволяет решать следующие задачи: распознавание речи, определение целей собеседника, анализ содержания и тональности высказывания.
Для оценки эмоционального окраса и настроения текста рассматривается такой показатель, как тональность. Она может быть позитивной, негативной или нейтральной. Оценка тональности позволяет определить восприятие продукта, услуги или бренд клиентами, отслеживать общественное мнение о компании, а также выявить текущие проблемы в сервисе или, наоборот, конкурентные преимущества. Полученные знания помогут своевременно контролировать недовольство всех стейкхолдеров, находить зоны для улучшения и управлять репутацией.
Определение тональности речи обычно состоит из:
1. Лексического анализа
В полученном тексте ищутся слова с положительным и отрицательным эмоциональным окрасов, а также оценивается их частота появления. Так определяется общее настроение текстового фрагмента.
2. Семантического анализа
Семантический анализ уже рассматривает контекстуальные связи между словами, что позволяет учитывать смысловые нюансы и избегать неверных интерпретаций. Также исследуются грамматические структуры предложений для более точного определения эмоционального окраса.
Для анализа используются различные модели: как простые, так и сложные с применением машинного обучения и искусственного интеллекта. Все методы определения настроения текста можно разделить на следующие группы:
1. Модели на основе словарей
Используют готовые словари позитивных и негативных слов для определения тональности.
2. Модели на основе машинного обучения
Классификаторы, которые оценивают тональность на основе вероятностей эмоционального окраса слов, появляющихся в текстах, или вероятность принадлежности текста к одной из категорий (позитивный, негативный, нейтральный).
3. Нейросети
Особенности их архитектуры позволяют находить зависимости, признаки, паттерны и другую контекстуальную информацию для выявления тональности
4. Модели анализа эмоций
Оценка настроения в тексте на основе наличия и интенсивности различных эмоций
5. Комбинированные модели
Сочетают в себе несколько методов для повышения точности анализа тональности.
