Análisis de sentimientos

Descripción del análisis de sentimientos

El análisis de sentimientos consiste en aplicar métodos computacionales avanzados a datos de texto para identificar y extraer información subjetiva. El análisis de sentimientos emplea algoritmos de Machine Learning, enfoques basados en reglas, o una combinación de ambos, para clasificar texto en categorías de sentimientos positivos, negativos o neutros.

Mediante el análisis lingüístico de características, semánticas contextuales y estructuras sintácticas, el análisis de sentimientos ofrece una comprensión detallada de las opiniones presentes en grandes conjuntos de datos. Como resultado, el análisis de sentimientos es muy eficaz para comprender matices semánticos y automatizar la interpretación de emociones humanas en entornos con alto contenido de datos.

El análisis de sentimientos comienza con la recopilación de entradas de texto a partir de fuentes de datos de redes sociales, reseñas, encuestas y otras. Los dos pasos clave del análisis de sentimientos son preparar los datos para garantizar que sean adecuados para el análisis y clasificar la emoción en los datos. La selección del clasificador más adecuado depende de los datos y la flexibilidad requerida.

Desafíos del análisis de sentimientos

Varios desafíos complican la interpretación y clasificación precisa del sentimiento en datos de texto. Un desafío en particular es la ambigüedad y variabilidad inherentes al lenguaje natural. Los datos de texto pueden incluir sarcasmo, ironía o expresiones idiomáticas, que resultan difíciles de interpretar correctamente para los algoritmos. Por ejemplo, la frase “Esta inversión es maravillosa” tiene una interpretación muy diferente si incluye sarcasmo.

Otro desafío del análisis de sentimientos es la clasificación de datos de texto específicos de un dominio. Es posible que los clasificadores de análisis de sentimientos entrenados con conjuntos de datos generales no se desempeñen bien en dominios especializados de ingeniería o ciencias. Por ejemplo, considere el tipo de terminología especializada que se utiliza en ingeniería mecánica o neurología. Por lo general, no se utiliza este tipo de terminología para entrenar clasificadores de análisis de sentimientos.

Superar estos desafíos requiere utilizar modelos de IA avanzados para el análisis de sentimientos, que puedan comprender el contexto. E incluso es posible que estos modelos requieran un ajuste con precisión para procesar datos específicos de un dominio eficientemente. 

Relevancia del análisis de sentimientos

Los datos de texto para análisis de sentimientos pueden provenir de redes sociales, reseñas online y comentarios directos de clientes. Analizar estos datos manualmente resultaría muy lento e ineficiente, además de propenso a errores. El análisis de sentimientos incorpora automatización empleando técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) e inteligencia artificial (IA) para interpretar y clasificar automáticamente el sentimiento expresado en grandes volúmenes de datos de texto.

Este proceso automatizado no solo acelera el análisis de datos, sino que también permite a las empresas tomar decisiones más acertadas y oportunas. Por ejemplo, pueden realizar un seguimiento de los sentimientos de sus usuarios desde el momento en que se lanza un producto o funcionalidad para decidir rápida y eficientemente la futura dirección del producto.

Ejemplos de análisis de sentimientos

Las organizaciones de una amplia gama de sectores utilizan el análisis de sentimientos en muchas aplicaciones, tales como:

• Estrategias de trading: Medir el sentimiento del mercado a partir de artículos de noticias financieras y redes sociales para fundamentar decisiones de inversión. Comprender las emociones del mercado permite a economistas anticiparse y ajustar sus estrategias conforme a los movimientos del mercado.
• Estudios de mercado: Analizar reseñas de clientes y publicaciones de redes sociales para comprender la percepción pública de una marca o producto. Esto permite a las empresas adaptar sus estrategias de marketing y mejorar sus ofertas de productos o servicios en función de los sentimientos de sus consumidores.
• Investigaciones relacionadas con la salud: Evaluar el tono emocional y las opiniones expresadas en textos relacionados con salud, como reseñas de pacientes, publicaciones en redes sociales o foros médicos. Este análisis ayuda a las organizaciones de atención médica a comprender la percepción pública de servicios de atención médica, tratamientos y políticas de salud, lo que permite identificar tendencias, mejorar la atención al paciente y adaptar estrategias de salud pública en función de comentarios del mundo real.
• Perspectivas de usuarios: Identificar niveles de satisfacción de clientes analizando comentarios de encuestas y tickets de soporte. Esto ayuda a las empresas a dar respuesta a inquietudes específicas de sus clientes y mejorar la calidad general del servicio.
• Monitorización de redes sociales: Realizar un seguimiento de menciones de marcas y comprender los sentimientos generales hacia la empresa y sus productos en plataformas de redes sociales. Esto permite a las empresas interactuar con sus clientes de manera eficaz e influir proactivamente en su percepción online.

Beneficios del análisis de sentimientos para empresas

Las empresas están adoptando rápidamente el análisis de sentimientos ya que permite:

• Mejorar el desarrollo de productos y servicios: Los sistemas de análisis de sentimientos permiten pulir sus ofertas de soluciones basándose en comentarios auténticos y específicos de clientes. Las tecnologías de IA pueden identificar entidades del mundo real vinculadas a sentimientos negativos.
• Escalar iniciativas de análisis: Las empresas constantemente obtienen nuevas perspectivas a partir del análisis de grandes cantidades de datos no estructurados, como emails, interacciones con chatbots, encuestas, registros de CRM y reseñas de productos. Las herramientas de análisis de sentimientos basadas en la nube permiten a las empresas escalar de manera eficiente la extracción de emociones de clientes a partir de datos de texto de una manera rentable.
• Obtener percepciones en tiempo real: En el actual entorno de mercado en rápida evolución, las empresas deben responder rápidamente ante posibles crisis o tendencias emergentes. Los equipos de marketing dependen del software de análisis de sentimientos para medir los sentimientos de clientes con respecto a su marca, productos y servicios en tiempo real, y tomar medidas inmediatas a partir de esta información.

Beneficios del análisis de sentimientos para equipos de ingeniería

Sirviéndose del análisis de sentimientos, profesionales de ingeniería pueden mejorar la calidad de productos, aumentar la satisfacción de usuarios y contribuir al éxito general de sus proyectos. Estos son algunos de los beneficios:

• Mejora del análisis de comentarios de usuarios: El análisis de sentimientos permite procesar e interpretar automáticamente grandes volúmenes de comentarios de usuarios para identificar los sentimientos predominantes sobre productos o funcionalidades. Esto ayuda a priorizar los esfuerzos de desarrollo y enfocarlos en áreas que requieren atención inmediata, como corrección de fallos o mejora de funcionalidades.
• Optimización del desarrollo de productos: Comprender los sentimientos de clientes permite tomar decisiones bien fundadas sobre diseño de productos y priorización de funcionalidades. La información obtenida a partir del análisis de sentimientos puede guiar el proceso de desarrollo y garantizar que las nuevas funcionalidades se ajusten a expectativas de usuarios y demandas del mercado.
• Toma de decisiones basada en datos: El análisis de sentimientos proporciona información procesable derivada de datos de texto, lo que posibilita procesos de toma de decisiones basados en datos. Comprender las tendencias de sentimientos permite crear mejores estrategias para planes de productos y ciclos de desarrollo.
• Ventaja competitiva: Analizar los datos de sentimientos permite identificar tendencias y patrones que ofrecen una ventaja competitiva. Comprender cómo sus usuarios perciben los productos de la competencia puede servir de base para mejoras e innovaciones estratégicas, y posicionar un producto de manera más favorable en el mercado.
• Optimización de recursos: El análisis de sentimientos automatizado ayuda a asignar recursos de manera más eficiente, ya que destaca los aspectos de un producto o servicio que son más importantes para sus usuarios. Esto garantiza que el tiempo y esfuerzo se dediquen a áreas que tendrán el impacto más significativo en la satisfacción de usuarios.

Cómo funciona el análisis de sentimientos

Los pasos clave del análisis de sentimientos son la preparación de datos y la clasificación de la emoción en los datos. El clasificador de análisis de sentimientos puede ser un sistema basado en reglas o un modelo de Machine Learning.

Cómo preparar datos para análisis de sentimientos

Entre las técnicas utilizadas para convertir texto de formato no estructurado a formato estructurado, que el clasificador puede procesar, se cuentan las siguientes:

• Tokenización: Por lo general, este es el primer paso en el procesamiento del lenguaje natural. Se refiere a dividir el texto en oraciones o palabras. La tokenización es un paso común de preparación de datos para análisis de sentimientos. En función del tipo y capacidad de predicción del clasificador de análisis de sentimientos, es posible que se requiera preprocesamiento de datos adicional.
• Eliminación de palabras no significativas: Palabras como “el/la/los/las”, “y”, “para”, conocidas como palabras no significativas, pueden agregar ruido a los datos de texto. Eliminar las palabras no significativas permite que el clasificador de análisis de sentimientos se centre en palabras más significativas e informativas.
• Lematización: Esta técnica de normalización de texto utiliza vocabulario y análisis morfológico para eliminar los afijos de las palabras. Por ejemplo, “los gatos juegan” se reduce a “gato jugar”.

Una vez que los datos se han convertido al formato estructurado adecuado, debe seleccionar un clasificador que pueda identificar los sentimientos con precisión.

Análisis de sentimientos basado en reglas

En el análisis de sentimientos basado en reglas, el algoritmo etiqueta automáticamente los datos de entrada en función de un conjunto de reglas y léxicos predefinidos. Este enfoque se basa en evaluar la presencia de ciertas palabras o frases, a menudo categorizadas en léxicos de sentimientos, que son listas de palabras con su respectiva polaridad de sentimientos asociada (positiva, negativa o neutra). El análisis requiere identificar estas palabras y aplicar reglas sintácticas para tener en cuenta negaciones, intensificadores y otros modificadores que pueden alterar los sentimientos.

Si bien los sistemas basados en reglas son fáciles de comprender e implementar, a menudo carecen de la flexibilidad y sutileza necesarias para gestionar construcciones lingüísticas complejas, tales como sarcasmo o expresiones dependientes del contexto, lo que puede limitar su precisión en comparación con enfoques basados en IA. A pesar de estas limitaciones, el análisis de sentimientos basado en reglas puede ser eficaz en tareas específicas donde el lenguaje es relativamente predecible y está bien definido.

Análisis de sentimientos con IA

Los modelos de IA suelen ser más precisos que los sistemas basados en reglas para el análisis de sentimientos. Pueden procesar conjuntos de datos de texto de gran tamaño y aprender diferentes patrones explícitos e implícitos de los datos. Un modelo de análisis de sentimientos se crea empleando un algoritmo de aprendizaje supervisado.

Del mismo modo que otros clasificadores, como los de datos de imagen, el modelo de análisis de sentimientos se entrena con un conjunto de datos de gran tamaño y las etiquetas correspondientes. Una vez que se ha entrenado el modelo, se puede utilizar para realizar clasificación. Durante la fase de inferencia, el modelo predice la etiqueta correcta para su entrada.

Tipos de modelos de IA para análisis de sentimientos

El análisis de sentimientos emplea varios modelos de IA, que se pueden categorizar a grandes rasgos como modelos de Machine Learning y Deep Learning tradicionales.

Los modelos de Machine Learning tradicionales, como árboles de decisión y Support Vector Machines (SVM), se basan en técnicas de extracción de características como la bolsa de palabras para convertir texto en representaciones numéricas. Estos modelos se entrenan con conjuntos de datos etiquetados para aprender patrones asociados con distintas clases de sentimientos. Aunque computacionalmente eficientes e interpretables, el rendimiento de los modelos depende de la calidad de la ingeniería de características, y pueden tener dificultades para capturar matices y contextos lingüísticos complejos.

Los modelos de Deep Learning ofrecen un enfoque más sofisticado para comprender el lenguaje. Las redes neuronales recurrentes (RNN) y sus variantes, como las redes de memoria de corto-largo plazo (LSTM), pueden gestionar datos secuenciales, de modo que son adecuadas para aprender dependencias a largo plazo de datos de texto. Las redes neuronales convolucionales (CNN) también se pueden utilizar para el análisis de sentimientos en combinación con un word embedding como word2vec.

Los modelos de transformer son un tipo especial de modelo de Deep Learning. La introducción de modelos de transformer en PLN, como BERT (representación de codificador bidireccional de transformers), ha supuesto un avance significativo para las prestaciones de análisis de sentimientos.

Análisis de sentimientos con LLM

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como los modelos de GPT, tienen una arquitectura de transformer subyacente. Los modelos de transformer pueden capturar relaciones complejas entre palabras y sutilezas del lenguaje humano. Aunque estos modelos demandan una alta carga computacional y requieren conjuntos de datos de entrenamiento de gran tamaño, ofrecen la mayor precisión y flexibilidad para el análisis de sentimientos. 

Los LLM se pueden ajustar con precisión para tareas de análisis de sentimientos. El ajuste con precisión implica adaptar un modelo previamente entrenado para una tarea específica. Este enfoque permite utilizar un conjunto de datos más pequeño para volver a entrenar un modelo de gran tamaño manteniendo una alta precisión. Por ejemplo, puede agregar capas adicionales a un modelo BERT y volver a entrenarlo con un conjunto de datos más pequeño para realizar análisis de sentimientos.

Análisis de sentimientos con MATLAB

Con MATLAB^®, Text Analytics Toolbox™ y Deep Learning Toolbox™, puede realizar análisis de sentimientos para diversas aplicaciones utilizando herramientas integradas y LLM.

Preparación de datos

Puede transformar datos de lenguaje en formato no estructurado a formato estructurado de manera interactiva, y limpiar los datos con la tarea Preprocess Text Data de Live Editor. Si lo prefiere, puede preparar los datos de PLN de forma programática con funciones integradas.

Sirviéndose de nubes de palabras y diagramas de dispersión, puede visualizar datos de texto, modelos y resultados de análisis de sentimientos.

Análisis de sentimientos basado en reglas

Puede analizar texto utilizando las funciones integradas vaderSentimentScores y ratioSentimentScores para análisis de sentimientos. Estas funciones calculan la puntuación de sentimiento de una oración en función de las puntuaciones de sentimiento de las palabras que la componen, que dependen del léxico de sentimientos VADER. También puede generar léxicos específicos de un dominio, empleando word embeddings para capturar detalles semánticos de palabras, y modelos de análisis de sentimientos personalizados, por ejemplo, para análisis de sentimientos en idiomas distintos del inglés.

Análisis de sentimientos con IA

Puede entrenar muchos tipos de modelos de Machine Learning para tareas de análisis de sentimientos. Por ejemplo, puede crear y entrenar LSTM con unas pocas líneas de código de MATLAB. También puede utilizar un modelo BERT previamente entrenado, que es una red neuronal de transformer que se puede ajustar con precisión para muchas tareas de PLN, incluido el análisis de sentimientos.

Análisis de sentimientos con LLM

El repositorio de File Exchange denominado Large Language Models (LLMs) with MATLAB ofrece código para acceder e interactuar con las LLM empleando MATLAB. Puede conectar MATLAB a OpenAI^® Chat Completions API (que impulsa ChatGPT™), Ollama™ (para LLM locales) y servicios Azure^® OpenAI.