Reviewsantot.com – Phân tích cảm xúc là quá trình đánh giá để xác định xem một thông tin cụ thể như nội dung, văn bản hay bài đăng trên mạng xã hội mang tính chất tích cực, tiêu cực hay trung lập. Việc này giúp các nhà giao dịch nắm bắt được cảm xúc và hành vi thị trường một cách chính xác hơn. Hiểu biết về tâm lý chung của nhà đầu tư sẽ cung cấp những thông tin quý giá để giải thích các mẫu biểu đồ và chỉ báo kỹ thuật.
Các cuộc khảo sát về phân tích cảm xúc
Có nhiều phương pháp khác nhau để phân tích cảm xúc. Các cuộc khảo sát có thể thu thập quan điểm của nhà đầu tư cá nhân hoặc tổ chức về tương lai. Phân tích tin tức giúp xác định liệu các bài báo về những công ty hay nền kinh tế tổng thể có xu hướng lạc quan hay bi quan. Trong khi đó, phân tích cảm xúc trên mạng xã hội tận dụng dữ liệu từ các diễn đàn, blog và các nền tảng như Twitter để đo lường ý kiến tích cực hoặc tiêu cực. Ngoài ra, các nguồn dữ liệu thay thế cũng theo dõi những chỉ số như số lần tìm kiếm trên Google, đặt chỗ nhà hàng và doanh số bán hàng trực tuyến.
Chỉ báo cảm xúc quá cao hoặc quá thấp có thể cho thấy khả năng xu hướng sẽ đảo ngược, vì thị trường đang ở trạng thái “mua quá mức” hoặc “bán quá mức”. Một chỉ báo cảm xúc ở mức cực đoan có thể là dấu hiệu cho thấy tài sản sắp giảm giá. Sự phân kỳ giữa tâm lý thị trường và xu hướng giá cũng có thể là dấu hiệu của một sự đảo chiều sắp xảy ra.
Theo dõi những thay đổi trong cảm xúc của nhà đầu tư giúp hỗ trợ trong việc đánh giá độ bền của xu hướng hiện tại hoặc dự báo những biến động ngắn hạn. Tóm lại, phân tích cảm xúc mang lại một góc nhìn hành vi bổ sung cho cả phân tích cơ bản và kỹ thuật. Khi được áp dụng theo hướng chiến lược, nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về chu kỳ thị trường và những khu vực dễ bị ảnh hưởng.
Phân tích cảm xúc là gì?
Định nghĩa
Phân tích tình cảm, còn gọi là khai thác ý kiến, là một phương pháp trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhằm mục đích xác định và trích xuất các thông tin chủ quan từ những văn bản nguồn. Công việc này chủ yếu tập trung vào phân tích các thái độ, ý kiến hay cảm xúc thể hiện trong văn bản liên quan đến những chủ đề, cá nhân, sự kiện hoặc các đối tượng cụ thể. Quá trình này bao gồm sử dụng các kỹ thuật như phân tích văn bản, ngôn ngữ học tính toán và sinh trắc học.
Ý nghĩa của việc phân tích cảm xúc
Phân tích tình cảm ngày càng trở thành công cụ thiết yếu, giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về cảm nhận của công chúng đối với các sản phẩm, dịch vụ, sáng kiến hoặc chiến dịch của họ. Công cụ này mang lại cái nhìn sâu sắc về ý kiến chung của dư luận, trải nghiệm của khách hàng và phản ứng của họ đối với các chiến dịch khác nhau.
Các giải pháp phân tích tình cảm xử lý dữ liệu từ những cuộc khảo sát, đánh giá, mạng xã hội, diễn đàn trực tuyến và nhiều nguồn khác để phân loại tình cảm cơ bản thành tích cực, tiêu cực hoặc trung lập, đồng thời cũng có thể phát hiện các cảm xúc tinh tế hơn như vui vẻ, buồn, tức giận hay ngạc nhiên.
Kỹ thuật phân tích
Các kỹ thuật phân tích tình cảm bao gồm phương pháp dựa trên từ vựng, phương pháp dựa trên máy học, và sự kết hợp của cả hai. Các kỹ thuật dựa trên từ vựng sử dụng một từ điển những từ đã được gán nhãn theo cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực. Từ đó, các câu hoặc đoạn văn bản được đánh giá dựa trên mức độ xuất hiện của những từ này để xác định tính chất tình cảm chung.
Kỹ thuật học máy bao gồm việc huấn luyện thuật toán trên những tập dữ liệu lớn để nhận diện các mẫu biểu thị tình cảm. Thuật toán học máy thường được sử dụng gồm hồi quy tuyến tính, SVM (máy vector hỗ trợ), hồi quy sigmoid, mô hình Markov Ẩn (HMM), mạng Bayesian, và các mạng nơ-ron sâu như LSTM và Transformers. Các phương pháp tiếp cận kết hợp thường gộp cả kỹ thuật dựa trên từ vựng và học máy để tận dụng điểm mạnh của mỗi phương pháp.
Các bước phân tích
Tiền xử lý văn bản là bước đầu tiên quan trọng trong quá trình phân tích tình cảm. Quá trình này bao gồm các bước như tách từ, loại bỏ từ dừng, dấu câu, ký tự đặc biệt, và tiến hành chuẩn hóa từ. Những từ được xử lý này sau đó sẽ sử dụng làm đặc điểm đầu vào cho các thuật toán học máy. Trong học có giám sát, các thuật toán này cần được huấn luyện trên những tập dữ liệu lớn đã được gán nhãn cảm xúc. Các nguồn từ vựng như WordNet và SentiWordNet được sử dụng để xác định điểm phân cực. Nhiều tổ chức cũng phát triển các từ điển tùy chỉnh, điều chỉnh để phù hợp với ngành hoặc ứng dụng cụ thể của họ.
Ứng dụng của phân tích cảm xúc
Phân tích cảm xúc có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, chính trị, phân tích phương tiện truyền thông xã hội và sức khỏe cộng đồng. Các công ty áp dụng phương pháp này để phát triển chiến lược tiếp thị, hiểu hơn về khách hàng và giám sát danh tiếng thương hiệu.
Trong kinh doanh, nó giúp thu thập thông tin chi tiết theo thời gian thực về trải nghiệm của khách hàng, từ đó có thể cải thiện sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên phản hồi. Trong lĩnh vực chính trị, phân tích tình cảm giúp đo lường ý kiến và thái độ công chúng qua các tweet, bài đăng, khảo sát và nội dung tin tức. Phương pháp này cũng ngày càng được sử dụng trong việc giám sát phương tiện truyền thông xã hội, quảng cáo theo ngữ cảnh và quản lý quan hệ khách hàng.
Phân tích cảm xúc hoạt động như thế nào?
Phân tích cảm xúc giúp xác định và phân loại các ý kiến được thể hiện trong văn bản, nhằm hiểu thái độ của người viết đối với một chủ đề hay sản phẩm cụ thể. Để thực hiện điều này, nhiều kỹ thuật được áp dụng, bao gồm việc sử dụng các quy tắc ngôn ngữ, các thuật toán học máy, và các phương pháp kết hợp.
Các bước trong quá trình phân tích
Bước đầu tiên trong quá trình này là tiền xử lý dữ liệu, nơi mà dữ liệu sẽ được chuẩn bị thông qua các bước như tách từ, loại bỏ từ không cần thiết, chuẩn hóa văn bản, và các hoạt động khác. Sau đó, các mô hình phân loại cảm xúc sẽ phân tích văn bản đã qua xử lý, để xác định điểm cảm xúc và/hoặc phân loại theo cảm tính.
Các phương pháp dựa trên từ vựng sử dụng từ điển của các từ đã được gán nhãn cảm xúc để tính toán cảm xúc. Sau khi tiền xử lý, mỗi từ được kiểm tra trong từ điển để lấy điểm cảm xúc của nó. Điểm cảm xúc tổng thể của văn bản được xác định bằng cách tổng hợp các điểm từ những từ riêng biệt. SentiWordNet là một nguồn từ vựng phổ biến, cung cấp điểm tích cực, tiêu cực và trung tính cho các từ. Việc sử dụng từ điển dành riêng cho từng lĩnh vực cũng rất phổ biến. Sự xuất hiện của những từ có tính tình cảm cao như “tuyệt vời”, “khủng khiếp”, “yêu thích”, v.v., là những chỉ báo mạnh mẽ của cảm xúc tổng thể. Trong phương pháp này, việc xử lý phủ định cũng đóng vai trò quan trọng.
Các thuật toán
Các thuật toán học máy tự động học cách nhận diện những mẫu văn bản biểu thị cảm xúc, bằng cách được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn. Các thuật toán học máy có giám sát như SVM, hồi quy logistic, và rừng ngẫu nhiên sử dụng dữ liệu đã được gắn nhãn cảm xúc để xây dựng mô hình. Mô hình này sau đó được dùng để dự đoán cảm xúc của dữ liệu mới chưa được gắn nhãn. Việc trích xuất đặc trưng từ văn bản đóng vai trò quan trọng, với các phương pháp như túi từ, TF-IDF, và phần nhúng từ được ứng dụng. Ngoài ra, các kỹ thuật học sâu như CNN, RNN, và LSTM ngày càng được ưa chuộng.
Trong các phương pháp dựa trên từ vựng, từ điển cảm xúc cung cấp cơ sở kiến thức chủ yếu. Trong khi đó, với học máy, dữ liệu huấn luyện là nguồn tri thức chính. Phương pháp kết hợp sử dụng cả từ vựng để trích xuất các đặc trưng và sau đó áp dụng thuật toán học máy, cung cấp thêm ngữ cảnh cho mô hình. Học tập tích cực cũng được áp dụng để tăng cường khả năng của mô hình.
Phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh (ABSA)
Phân tích này tập trung vào việc xác định cảm xúc liên quan đến các khía cạnh cụ thể như tính năng của sản phẩm, đây là một phương pháp chi tiết hơn so với việc phân loại cảm xúc tổng quát. Kiến thức chuyên ngành cụ thể và phân tích bối cảnh đóng vai trò quan trọng đối với ABSA. Phân tích cú pháp phụ thuộc giúp xác định mục tiêu của ý kiến, và cơ chế chú ý trong mạng nơ-ron cũng hỗ trợ phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh.
Phân tích cảm xúc đa ngôn ngữ
Phân tích này đòi hỏi khả năng xử lý đa dạng các ngôn ngữ thông qua kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được thiết kế riêng cho từng ngôn ngữ cụ thể. Việc dịch văn bản sang một ngôn ngữ khác có thể làm mất đi những nét tinh tế nguyên bản, do đó, các mô hình được tối ưu hóa đặc thù cho từng ngôn ngữ sẽ mang lại hiệu quả cao hơn.
Trong khi đó, phân tích cảm xúc trên các phương tiện truyền thông xã hội như tweet mang lại những thách thức phức tạp hơn, bao gồm việc xử lý ngôn ngữ không chính thức, hashtag, biểu tượng cảm xúc và các dạng dữ liệu đa phương tiện. Các phương pháp tiếp cận ở cấp độ khái niệm cho phép nhìn nhận vấn đề một cách toàn diện hơn, không chỉ dựa vào nội dung văn bản. Việc tích hợp các tín hiệu theo ngữ cảnh sẽ giúp tăng độ chính xác khi phân tích các văn bản ngắn và thiếu rõ ràng.
Cùng Reviewsantot cập nhật các thông tin trên thị trường đầu tư tại các trang tin của Reviewsantot:
- Website: https://reviewsantot.com/
- Fanpage: https://www.facebook.com/reviewsantot/