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.