DEF.: Sentiment-Analyse, auch Gefühlsanalyse genannt, ist ein Verfahren der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), mit dem Ziel, die emotionale Tönung hinter Texten zu erkennen und zu interpretieren. Dabei wird bewertet, ob die Stimmung eines Textes positiv, negativ oder neutral ist.
Erläuterung: Die Sentiment-Analyse nutzt Algorithmen, um Wörter und Phrasen in einem Text zu analysieren und zu verstehen, welche Gefühle sie vermitteln. Dies kann für einzelne Wörter, Sätze oder ganze Dokumente erfolgen. Die Analyse kann einfache binäre Klassifikationen (positiv/negativ) umfassen oder komplexere Stimmungen wie Freude, Traurigkeit, Wut usw. identifizieren.
Beispiel: Ein Unternehmen könnte die Sentiment-Analyse nutzen, um Kundenbewertungen seiner Produkte zu analysieren. Nehmen wir an, es gibt tausende Bewertungen für ein neues Smartphones. Die Sentiment-Analyse könnte automatisch erkennen, dass 70% der Bewertungen positiv sind (z.B. Freude über neue Funktionen), 20% neutral (z.B. Kommentare zu Spezifikationen ohne klare emotionale Tönung) und 10% negativ (z.B. Enttäuschung über die Akkulaufzeit).
Vorteile:
- Skalierbarkeit: Automatisiert die Analyse großer Mengen von Textdaten, was manuell nicht praktikabel wäre.
- Objektivität: Minimiert menschliche Voreingenommenheit bei der Bewertung von Stimmungen.
- Einblicke in Echtzeit: Ermöglicht die schnelle Analyse von Kundenfeedback, um Trends und Stimmungen zu erkennen.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Hilft Unternehmen, Kundenzufriedenheit zu verstehen und darauf basierend Produkte oder Dienstleistungen anzupassen.
Zusammenfassung: Die Sentiment-Analyse ist ein mächtiges Werkzeug im Arsenal der Künstlichen Intelligenz, das es ermöglicht, die emotionale Ausrichtung von Texten zu entschlüsseln. Sie findet breite Anwendung in der Marktanalyse, dem Kundenservice und der Produktentwicklung, indem sie wertvolle Einblicke in die Meinungen und Stimmungen der Menschen liefert.