API per l'analisi dei sentimenti e delle emozioni

Che cos'è la Sentiment Analysis?

La sentiment analysis è il processo di estrazione di un sentiment generale da un blocco di testo. In sostanza, si tratta di determinare se il testo è positivo o negativo.

I modelli di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA 3, Yi 34B e Mixtral 8x7B, sono molto efficaci nell'analisi del sentimento e delle emozioni.

Ad esempio, immaginiamo che il nostro programma trovi il seguente Twit:

Look what's just come on the market in #ValThorens! A recently renovated, charming 6 bed duplex apartment in the heart of the resort with superb views!

Si tratta di un Twit commerciale che mostra chiaramente un sentimento positivo.

Il modello di elaborazione del linguaggio naturale incaricato dell'analisi del sentiment restituisce il sentiment principale e la sua probabilità. In questo caso otterremmo un sentiment positivo con un'alta probabilità.

Che cos'è l'analisi delle emozioni?

L'analisi delle emozioni consiste nel rilevare una o più emozioni da un blocco di testo: tristezza, gioia, amore, rabbia, paura, sorpresa...

Il modello di elaborazione del linguaggio naturale incaricato dell'analisi delle emozioni restituirebbe ogni emozione insieme alla sua probabilità.

Sentiment analysis and emotion analysis can be achieved with generative AI models like GPT-4 or GPT-3.5 but also but open-source alternatives like LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B, and more. On NLP Cloud you can perform sentiment analysis and emotion analysis either with small and fast models like DistilBERT or with larger generative AI models like LLaMA 3, Mixtral 8x7B, or Yi 34B. tr%

Analisi del sentimento

Perché utilizzare l'analisi dei sentimenti e delle emozioni?

L'analisi dei sentimenti e delle emozioni può essere interessante in molte situazioni. Facciamo un paio di esempi.

Analisi delle reti sociali

Immaginate di lavorare in un reparto marketing che pubblica regolarmente nuovi contenuti sui social network. Potreste voler monitorare automaticamente le reazioni degli utenti per intervenire rapidamente in caso di feedback negativi.

Supporto

Alcune richieste di assistenza possono essere più urgenti di altre, a seconda della rabbia degli utenti. Rilevare automaticamente il sentimento dell'utente può aiutare l'assistenza a risolvere più rapidamente i ticket critici.

Relazioni pubbliche

Valutare il sentiment di un paio di persone su Internet è facile, ma capire il sentiment globale di migliaia di persone è un'altra cosa. L'analisi automatizzata del sentiment è la soluzione chiave in questo caso.

Lancio del prodotto

Subito dopo il lancio di un nuovo prodotto, può essere fondamentale reagire rapidamente in caso di scarsa accoglienza da parte di clienti, blogger, giornalisti... L'analisi del sentimento può essere d'aiuto in queste situazioni.

API per l'analisi di sentimenti ed emozioni di NLP Cloud

NLP Cloud propone un'API per l'analisi del sentiment che consente di eseguire l'analisi del sentiment e delle emozioni, basata su DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, Distilbert Base Uncased Emotion, Prosus AI's Finbert, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B e altri ancora. Si tratta di ottime alternative a ChatGPT, GPT-3.5 e GPT-4. Il tempo di risposta (latenza) è molto basso per i modelli DistilBERT e Finbert. La precisione è maggiore con i modelli generativi come LLaMA 3, Mixtral 8x7B e Yi 34B. È possibile utilizzare il modello pre-addestrato o addestrare il proprio modello, oppure caricare i propri modelli personalizzati!

Per maggiori dettagli, consultare la documentazione sulla sentiment analysis qui. Per un utilizzo avanzato, vedere l'endpoint API di generazione del testo qui. E testare facilmente la sentiment analysis nel nostro parco giochi.

Testare l'analisi dei sentimenti e delle emozioni a livello locale è una cosa, ma utilizzarla in modo affidabile in produzione è un'altra cosa. Con NLP Cloud potete fare entrambe le cose!

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Domande frequenti

Che cos'è la sentiment analysis?

La sentiment analysis è il processo computazionale di identificazione e categorizzazione delle opinioni espresse in un testo, in particolare per determinare se l'atteggiamento di chi scrive verso un particolare argomento o la polarità contestuale complessiva del testo è positiva, negativa o neutra. È ampiamente utilizzato in campi come il marketing, i social media e il servizio clienti per analizzare il feedback e l'opinione pubblica.

In cosa si differenzia l'analisi delle emozioni dalla sentiment analysis?

L'analisi delle emozioni si concentra sull'identificazione e l'analisi della gamma di emozioni umane, come felicità, tristezza, rabbia o paura, a partire da dati testuali. Al contrario, la sentiment analysis categorizza principalmente il testo in sentimenti positivi, negativi o neutri, spesso trascurando le emozioni specifiche coinvolte.

Come vengono gestiti il sarcasmo e l'ironia nella sentiment analysis?

Nell'analisi del sentiment, il sarcasmo e l'ironia sono difficili da individuare perché spesso implicano l'affermazione di qualcosa di positivo con un significato opposto, o la presentazione di una situazione sotto una luce inaspettata che contrasta con l'interpretazione letterale. Per identificare e interpretare correttamente queste sfumature si utilizzano tecniche avanzate come l'analisi del contesto, il riconoscimento di caratteristiche linguistiche e modelli di apprendimento automatico addestrati su grandi insiemi di dati che incorporano espressioni sarcastiche e ironiche.

L'analisi del sentiment è in grado di rilevare i sentimenti neutrali?

Sì

In che modo la sentiment analysis influisce sul servizio clienti e sull'assistenza?

L'analisi del sentiment migliora significativamente il servizio e l'assistenza ai clienti, identificando e categorizzando rapidamente le emozioni e le opinioni dei clienti in base ai loro feedback, consentendo alle aziende di affrontare i problemi, migliorare i servizi e personalizzare le risposte. Ciò consente di migliorare la soddisfazione e la fedeltà dei clienti, garantendo un coinvolgimento tempestivo e pertinente in base ai sentimenti espressi dai clienti.

In che modo le aziende possono utilizzare la sentiment analysis per prendere decisioni basate sui dati?

Le aziende possono sfruttare l'analisi del sentiment per comprendere le opinioni e le emozioni dei clienti nei confronti dei loro prodotti o servizi, consentendo loro di migliorare l'offerta, adattare le strategie di marketing e migliorare il servizio clienti. Inoltre, l'analisi del sentiment può fornire informazioni sulle tendenze del mercato e sulle prestazioni dei concorrenti, consentendo di prendere decisioni strategiche per aumentare la quota di mercato e la redditività.

Che ruolo ha la sentiment analysis nel monitoraggio dei social media?

L'analisi del sentiment svolge un ruolo cruciale nel monitoraggio dei social media, aiutando le aziende e le organizzazioni a comprendere l'opinione pubblica e le reazioni emotive nei confronti dei loro marchi, prodotti o servizi. Permette di identificare e valutare i sentimenti positivi, negativi e neutri nei contenuti dei social media, consentendo di prendere decisioni più informate e strategiche.

Come può la sentiment analysis migliorare le strategie di marketing?

L'analisi del sentiment può migliorare le strategie di marketing consentendo alle aziende di comprendere le emozioni e le opinioni dei consumatori nei confronti dei loro prodotti o servizi in tempo reale, consentendo aggiustamenti rapidi o messaggi mirati. Questa conoscenza può aiutare a personalizzare i messaggi di marketing in modo più efficace, migliorando il coinvolgimento e la fidelizzazione dei clienti.

L'analisi del sentiment può essere utilizzata per prevedere le tendenze del mercato?

Sì, la sentiment analysis può essere utilizzata per prevedere le tendenze del mercato analizzando l'umore o le opinioni del pubblico nei confronti di specifici prodotti, servizi o aziende. Misurando il sentiment generale, le aziende e gli investitori possono prendere decisioni più informate e potenzialmente in grado di prevedere i movimenti del mercato.

Come valutare l'accuratezza della sentiment analysis?

Per valutare l'accuratezza dell'analisi del sentiment, si usa comunemente una matrice di confusione per calcolare metriche come la precisione, il richiamo e il punteggio F1, che offrono indicazioni sulla capacità del modello di intelligenza artificiale di distinguere tra le classi. Inoltre, l'accuratezza può essere valutata direttamente dividendo il numero di previsioni corrette per il numero totale di previsioni fatte dal modello.

Quali lingue supporta la vostra API AI per l'analisi dei sentimenti e delle emozioni?

Supportiamo l'analisi dei sentimenti e delle emozioni in 200 lingue.

Posso provare gratuitamente la vostra API per l'analisi dei sentimenti e delle emozioni?

Sì, come tutti i modelli di NLP Cloud, l'endpoint API per l'analisi dei sentimenti e delle emozioni può essere testato gratuitamente.

In che modo la vostra API AI gestisce la privacy e la sicurezza dei dati durante il processo di analisi dei sentimenti e delle emozioni?

NLP Cloud si concentra sulla privacy dei dati: non registriamo né memorizziamo il contenuto delle richieste effettuate dall'utente sulla nostra API. NLP Cloud è conforme alle norme HIPAA e GDPR.
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