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Les emoji sont pleins d'émotion. Il peut améliorer ou ajuster le ton et l'ambiance du texte, en même temps, les émotions exprimées par les emoji peuvent être plus évidentes que les mots seuls.
Par exemple cet emoji 👿 (visage en colère avec des cornes). C'est évidemment sous la forme d'un personnage du diable, donc il peut y avoir des pensées considérées comme un "mauvais" emoji, comme certaines mauvaises pensées dans la tête de quelqu'un.
Mais encore, ce genre de description est très abstrait. Par conséquent, pouvons-nous visualiser les types et les niveaux de sentiments exprimés par ces emojis ?
La réponse est "Oui" bien sûr ! Nous avons effectué un traitement du langage naturel (NLP) sur des échantillons publics de pas moins de 50 millions de tweets, et nous utilisons l' analyse des sentiments de texte (également appelée exploration d'opinion) pour associer le sentiment emoji à un ensemble de valeurs et le visualiser. Nous avons consacré beaucoup de temps, d'énergie et de puissance de calcul à rendre notre analyse des sentiments des emoji plus scientifique et rigoureuse, afin que tout le monde puisse ressentir le charme et mieux comprendre les emoji.
Graphiques visuels pour l'analyse des sentiments des emoji
Des données telles que la valeur du sentiment emoji ont été calculées en fonction de l'analyse des sentiments du texte, qui appartient aux statistiques et à la théorie des probabilités. Après avoir résolu le problème de l'algorithme et de la puissance de calcul, puis rencontré de nouvelles difficultés : comment faire comprendre aux utilisateurs ces données professionnelles ?
Une pensée nous traverse l'esprit—— Hé ! Que diriez-vous de visualiser les valeurs de sentiment emoji avec des designs sympas !
💡 : Nous avons converti les données calculées et analysées (à gauche) en un graphique qui peut être mieux compris par les utilisateurs (à droite), qui peut montrer de manière plus intuitive la division émotionnelle des emoji ;
Permettez-moi donc d'expliquer le graphique suivant, qui décrit les résultats de l'analyse des tendances des sentiments d'emoji dans la communication réelle.
💡: 2 types de graphiques pour l'analyse des sentiments d'emoji 👿, ici nous analysons uniquement le graphique ci-dessus.
L'arc en demi-cercle de l'image est divisé en trois couleurs, représentant différentes tendances émotionnelles des emoji 👿 . Comme nous pouvons le voir, les proportions de ces trois émotions sont d'environ 4: 1: 5, le vert et l'orange ont des proportions similaires, ce qui signifie que cet emoji est plus neutre (surprise !!).
- Le curseur gris est le niveau de confiance , un concept statistique. Sa position et sa largeur indiquent :
Expected Value ± Confidence. - Valeur attendue : c'est la moyenne pondérée des variables aléatoires dispersives de la valeur du sentiment emoji, utilisée pour exprimer la probabilité,
c ∈ [−1， 0， +1]. - Confiance : c'est l'ensemble de paramètres de la distribution de la valeur du sentiment emoji, qui montre une plage d'erreur raisonnable sous la forme d'intervalles positifs et négatifs. Et plus le nombre d'échantillons de corpus est grand, plus l'erreur est faible.
En termes simples, plus le curseur se rapproche de la gauche, l'émotion de cet emoji est plus négative. Au contraire, plus le curseur se rapproche de la droite, plus l'émotion positive exprimée par cet emoji est positive. Et plus le curseur est étroit, plus le jugement de l'émotion est précis.
Maintenant, pouvez-vous comprendre notre tableau d'analyse des sentiments des emoji ?
Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?
Je pense que vous avez compris le tableau de données de l'analyse des sentiments des emoji, alors parlons de ce qu'est l'analyse des sentiments.
L'analyse des sentiments est aussi appelée sondage d'opinion. Techniquement parlant, l'analyse des sentiments fait partie de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Les méthodes d'analyse des sentiments sont divisées en deux types : les méthodes d'apprentissage automatique et les méthodes basées sur un dictionnaire . Mais avec le développement de la technologie d'apprentissage en profondeur, l'utilisation de cette technologie pour l'analyse des sentiments est devenue le courant dominant.
Le processus d'analyse des sentiments comprend le prétraitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités et la formation des modèles. D'une manière générale, l'étape de prétraitement des données divise principalement le texte en mots et supprime les mots vides et la ponctuation. Cependant, notre analyse des sentiments conserve les signes de ponctuation et les mots vides. Dans la phase d'ingénierie des fonctionnalités, nous avons choisi le word embedding representation (Word2Vec) proposé par l'équipe Google en 2013, qui est divisé en le modèle CBOW (continuous bag of word) et le modèle Skip-gram . Les résultats du modèle sont les suivants :
À gauche le modèle CBOW, à droite le modèle Skip-gram
CBOW se base sur le contexte pour prédire le mot cible à entraîner pour obtenir le vecteur de mots. Comme le montre la figure, W(t) est prédit sur la base de quatre mots W(t-2), W(t-1), W(t+1), W(t+2) ; Et skip-gram consiste à prédire les mots environnants en fonction du mot cible à entraîner pour obtenir le vecteur de mots. Comme le montre la figure, il s'agit de prédire W(t-2),W(t-1),W(t+1),W(t+2) fonction de W(t) .
Dans l'étape de prédiction du modèle, nous divisons les données en deux parties : l'ensemble d'apprentissage divisé selon un rapport de 5:1 et l'ensemble de test et l'ensemble d'apprentissage sont traités dans le désordre.
Application de l'analyse des sentiments dans les emoji
L'analyse des sentiments est une méthode d'analyse complète qui combine apprentissage approfondi et statistiques. Nous avons obtenu la valeur de sentiment des emoji après une analyse complexe et un calcul de rames de données, et le processus complet d'analyse des sentiments des emoji est le suivant :
Le processus d'analyse des sentiments Emoji
- Étiqueter le corpus des réseaux sociaux
- Prétraitement des données
- Divisez l'ensemble de données : Ensemble d'entraînement (80 %), Ensemble de test (20 %)
- Utiliser le réseau de neurones LSTM pour créer un modèle
- Selon les performances du modèle sur l'ensemble de test, ajustez les hyperparamètres pour améliorer la capacité de généralisation du modèle
- Effectuer la même action de prétraitement des données sur les données non étiquetées
- Utilisez le modèle de prédiction des sentiments entraîné pour prédire la tendance des sentiments sur des données non étiquetées
Nous effectuons une analyse des sentiments sur les emoji et utilisons une technologie d'apprentissage en profondeur pour nous entraîner à obtenir un classificateur de sentiments de texte emoji. Pour la couche de sortie du classificateur, nous choisissons la fonction sigmoïde à activer et projetons les résultats de la couche de sortie dans l'intervalle de 0-1. Plus le texte est proche de 0, plus il est négatif, et plus il est proche de 1, plus il est positif.
La formule de la fonction sigmoïde est : F(x)=1/(1+ex)
Nous utilisons un grand échantillon de données de 50 millions de tweets contenant des emoji comme corpus d'analyse, puis nous plaçons le corpus à analyser dans le classificateur de sentiments entraîné pour la prédiction des sentiments. Enfin, les résultats de la prédiction de sentiment par le classificateur sont divisés en trois types : négatifs, neutres et positifs. Les critères de classement sont :
Quoi qu'il en soit, c'est difficile, mais nous l'avons fait !!
L'utilisation et les perspectives de l'analyse des sentiments Emoji
L'analyse des sentiments est largement utilisée dans le marketing, la publicité, la psychologie, la médecine et d'autres domaines. Nous décidons de faire une analyse des sentiments des emoji pour aider les gens à mieux comprendre les emoji dans les interactions sociales réelles, à éliminer plus efficacement l'ambiguïté et l'incompréhension des emoji.
Par exemple, lorsque vous discutez en ligne avec votre ami (ou votre coup de cœur), l'autre personne peut parfois vous envoyer des emojis que vous ne comprenez pas très bien. En fait, il existe de nombreuses situations comme celle-ci, telles que :
- Que signifie 🤒 si quelqu'un répond à ma photo ?
- Qu'est-ce que ça veut dire quand une fille m'envoie 😊 ?
- Si mon coup de coeur m'envoie , est-ce bon signe ?
Comme nous le savons, vous ne pouvez pas dire la signification exacte d'un emoji, cependant, grâce à notre analyse des sentiments, vous pouvez analyser ces emojis psychologiquement, comme "elle m'a envoyé un 💞, c'est un signe positif, peut-être que je devrais lui demander de sortir" ou " pourquoi mon copain m'envoie un 😒 ? C'est un peu négatif, est-il en colère contre moi ?" , quelque chose comme ça. Avec notre analyse des sentiments Emoji , je pense que vous pouvez mieux comprendre les emoji.
Dans l'ensemble, nous avons payé cher pour ce projet d'analyse des sentiments emoji. Même si c'est difficile, nous voulons quand même l'approfondir. Nous analysons maintenant les emoji dans différentes langues, l'effet de gain émotionnel des emoji sur le texte pur, et plusieurs autres études avancées ont également été envisagées. Tout cela vise à explorer davantage l'utilisation des emoji, et j'espère que vous trouverez les emoji intéressants et instructifs.
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