Análise de sentimento

A análise de sentimento (também conhecida como mineração de opinião) é uma técnica automatizada de análise de fatores usada para avaliar o sentimento que as fontes de texto transmitem. A análise de sentimento é amplamente utilizada nas áreas de processamento de linguagem natural (PLN), linguística computacional e mineração de dados, e é usada principalmente para classificar o sentimento de um texto como positivo, negativo ou neutro. A técnica é útil em uma variedade de aplicações, como entender a opinião pública de um produto ou serviço, avaliar a reação emocional a artigos de notícias e rastrear o sentimento de conversas nas mídias sociais.

A análise de sentimento funciona dividindo um texto em suas partes componentes, incluindo o sentimento de cada palavra ou frase, e depois classificando as palavras e frases em grupos. O sentimento de cada frase é então avaliado por meio de uma série de algoritmos, desde técnicas estatísticas sofisticadas até métodos mais simples de aprendizado de máquina. Em alguns casos, a análise de sentimento é realizada manualmente por humanos para identificar o sentimento no texto.

A análise de sentimento pode ser usada para responder a perguntas importantes sobre o sentimento do cliente, detectar tendências emergentes e reconhecer o comportamento do consumidor. Por exemplo, a análise de sentimentos pode ser usada para detectar tópicos de discussão em tópicos de fóruns e rastrear a satisfação do cliente em e-mails de atendimento ao cliente. A análise de sentimento também é usada para avaliar a eficácia das campanhas de marca, bem como para medir o sentimento do cliente em relação a produtos e serviços.

Em última análise, a análise de sentimentos é uma ferramenta importante para as empresas obterem insights sobre as opiniões e os comportamentos dos clientes. Ao compreender como os clientes se sentem em relação a diferentes aspectos de um negócio, as empresas podem tomar decisões melhores sobre como comercializar para eles.