emojiall©
Emoji duygu doludur. Metnin tonunu ve ruh halini iyileştirebilir veya ayarlayabilir, aynı zamanda emoji tarafından ifade edilen duygular yalnızca kelimelerden daha belirgin olabilir.
Örneğin bu emoji 👿 (boynuzlu kızgın surat). Açıkça bir şeytan karakteri şeklinde, bu yüzden birinin kafasındaki bazı kötü düşünceler gibi "kötü" bir emoji olduğu düşünülen düşünceler olabilir.
Ama yine de, bu tür bir açıklama çok soyut. Bu nedenle, bu emojilerin ifade ettiği duygu türlerini ve seviyelerini görselleştirebilir miyiz?
Cevap elbette "Evet"! 50 milyondan az olmayan herkese açık örnekler üzerinde Doğal Dil İşleme (NLP) gerçekleştirdik ve emoji duyarlılığını bir dizi değerle ilişkilendirmek ve görselleştirmek için Metin Duyarlılık Analizi (fikir madenciliği de denir) kullanıyoruz. Emoji duygu analizimizi daha bilimsel ve titiz hale getirmek için çok zaman, enerji ve bilgi işlem gücü harcadık, böylece herkes emojinin cazibesini hissedebilir ve emojiyi daha iyi anlayabilir.
Emoji duygu analizi için görsel grafikler
Emoji duygu değeri gibi veriler istatistik ve olasılık teorisine ait metin duygu analizine göre hesaplanmıştır. Algoritma ve hesaplama gücü sorununu çözdükten sonra yeni zorluklarla karşılaştık: Kullanıcıların bu profesyonel verileri anlamasını nasıl sağlayabiliriz?
Aklımızdan bir düşünce geçti—— Hey! Bazı havalı tasarımlarla emoji duygu değerlerini görselleştirmeye ne dersiniz?
💡: Hesaplanan ve analiz edilen verileri (solda), kullanıcıların daha iyi anlayabileceği (sağda), emojinin duygusal bölünmesini daha sezgisel olarak gösterebilen bir grafiğe dönüştürdük;
Emojinin gerçek iletişimdeki duygu eğilim analizinin sonuçlarını gösteren aşağıdaki grafiği açıklayayım.
💡: Emoji 👿'nin duygu analizi için 2 tür grafik, burada yalnızca yukarıdaki grafiği analiz ediyoruz.
Resimdeki yarım daire yay, emoji 👿 ' nin farklı duygusal eğilimlerini temsil eden üç renge bölünmüştür. Gördüğümüz gibi, bu üç duygunun oranları yaklaşık 4:1:5, yeşil ve turuncu benzer oranlara sahip, bu da bu emojinin daha nötr olduğu anlamına geliyor (sürpriz!!).
- Gri imleç, istatistiksel bir kavram olan Güven Düzeyi'dir. Konumu ve genişliği şunu gösterir:
Expected Value ± Confidence. - Beklenen Değer : Olasılığı ifade etmek için kullanılan emoji duygu değerinin dağılımlı rastgele değişkenlerinin ağırlıklı ortalamasıdır,
c ∈ [−1， 0， +1]. - Güven : Emoji duygu değer dağılımının parametre setidir, pozitif ve negatif aralık şeklinde makul bir hata aralığı gösterir. Derlem örneklerinin sayısı ne kadar fazlaysa, hata o kadar küçüktür.
Basitçe söylemek gerekirse, imleç sola ne kadar yakınsa, bu emojinin duygusu daha olumsuzdur. Aksine, imleç sağa ne kadar yakınsa, bu emoji tarafından ifade edilen o kadar olumlu duygu. Ve imleç ne kadar dar olursa, duygunun muhakemesi daha doğrudur.
Şimdi, emoji duygu analizi grafiğimizi anlayabiliyor musunuz?
Duygu Analizi Nedir?
Emoji duygu analizinin veri grafiğini anladığınızı düşünüyorum, o halde şimdi duygu analizinin ne olduğundan bahsedelim.
Duygu analizi, fikir madenciliği olarak da adlandırılır. Teknik olarak, duygu analizi, doğal dil işleme (NLP) araştırmasının bir parçasıdır. Duygu analizi yöntemleri iki türe ayrılır: Makine öğrenmesi ve Sözlük tabanlı yöntemler . Ancak derin öğrenme teknolojisinin gelişmesiyle, bu teknolojinin duygu analizi için kullanımı ana akım haline geldi.
Duygu analizi süreci, veri ön işlemeyi, özellik mühendisliğini ve model eğitimini içerir. Genel olarak konuşursak, veri ön işleme aşaması esas olarak metni kelimelere böler ve duraklama kelimelerini ve noktalama işaretlerini kaldırır. Ancak, duygu analizimiz noktalama işaretlerini ve kelimeleri durdurur. Özellik mühendisliği aşamasında, 2013 yılında Google ekibi tarafından önerilen, CBOW (sürekli kelime çantası) modeli ve Skip-gram modeline ayrılan kelime gömme gösterimini (Word2Vec) seçtik. Model sonuçları aşağıdaki gibidir:
💡：Solda CBOW modeli, sağda Skip-gram modeli
CBOW, kelime vektörünü elde etmek için eğitilecek hedef kelimeyi tahmin etmek için bağlama dayalıdır. Şekilde gösterildiği gibi, W(t) W(t-2), W(t-1), W(t+1), W(t+2) dört kelimeye dayanarak tahmin edilir; Ve gram atlama, kelime vektörünü elde etmek için eğitmek için hedef kelimeye göre çevreleyen kelimeleri tahmin etmektir. Şekilde görüldüğü gibi W(t-2),W(t-1),W(t+1),W(t+2) yi W(t)'ye göre tahmin etmektir.
Model tahmin aşamasında verileri ikiye bölüyoruz: 5:1 oranında bölünen eğitim seti ve test seti ve eğitim seti bozuk işleniyor.
Emojide duygu analizi uygulaması
Duygu analizi, derin öğrenme ve istatistikleri birleştiren kapsamlı bir analiz yöntemidir. Karmaşık analiz ve veri yığınlarının hesaplanmasından sonra emojinin duygu değerini elde ettik ve emoji duygu analizi sürecinin tamamı aşağıdaki gibidir:
Emoji Duygu Analizi süreci
- Etiket sosyal ağ korpusu
- Veri ön işleme
- Veri kümesini bölün: Eğitim Seti (%80), Test Seti (%20)
- Bir model oluşturmak için LSTM sinir ağını kullanın
- Modelin test setindeki performansına göre, modelin genelleme yeteneğini geliştirmek için hiperparametreleri ayarlayın.
- Etiketlenmemiş veriler üzerinde aynı veri ön işleme eylemini gerçekleştirin
- Etiketlenmemiş verilerde duygu eğilimini tahmin etmek için eğitilmiş duygu tahmin modelini kullanın
Emoji üzerinde duygu analizi yapıyoruz ve bir emoji metin duyarlılığı sınıflandırıcısı elde etmek için derin öğrenme teknolojisini kullanıyoruz. Sınıflandırıcının çıktı katmanı için, etkinleştirilecek sigmoid fonksiyonunu seçiyoruz ve çıktı katmanı sonuçlarını 0-1 aralığına yansıtıyoruz. Metin 0'a ne kadar yakınsa o kadar olumsuzdur ve 1'e ne kadar yakınsa o kadar olumludur.
Sigmoid fonksiyon formülü: F(x)=1/(1+ex)
Analiz külliyatı olarak emoji içeren 50 milyon tweet'lik büyük bir örnek veri kullanıyoruz, ardından duygu tahmini için derlemin analiz edilmesi gereken eğitimli duygu sınıflandırıcısına koyuyoruz. Son olarak, sınıflandırıcı tarafından yapılan duygu tahmininin sonuçları üç türe ayrılır: negatif, nötr ve pozitif. Sınıflandırma kriterleri şunlardır:
Her neyse, zor ama başardık!!
Emoji Duygu Analizi'nin kullanımı ve beklentisi
Duygu analizi, pazarlama, reklam, psikoloji, tıp ve diğer alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. İnsanların gerçek sosyal etkileşimde emojiyi daha derinden anlamalarına yardımcı olmak, belirsizliği ve emojinin yanlış anlaşılmasını daha etkili bir şekilde ortadan kaldırmak için emoji duyarlılık analizi yapmaya karar verdik.
Örneğin, arkadaşınızla (veya sevdiğiniz kişiyle) çevrimiçi sohbet ederken, diğer kişi bazen size tam olarak anlamadığınız emojiler gönderebilir. Aslında, bunun gibi birçok durum var:
- Birisi fotoğrafıma yanıt verirse 🤒 ne anlama gelir?
- Bir kızın bana 😊 göndermesi ne anlama gelir?
- Sevdiğim kişi bana ❤ gönderirse bu iyiye işaret mi?
Bildiğimiz gibi, sen bir emoji en doğru anlamını söyleyemem gibi ancak bizim duyguları analizi yoluyla, sen psikolojik olarak bu emojileri analiz edebilirsiniz olabilir "diye bana gönderilen bir 💞, bu belki ona çıkma teklif etmelidir olumlu bir işaret" veya " erkek arkadaşım neden bana 😒 gönderiyor? Bu biraz olumsuz, bana kızgın mı?" , bunun gibi bir şey. Emoji Duygu Analizimiz ile emojiyi daha derinden anlayabileceğinize inanıyorum.
Sonuç olarak, bu emoji duygu analizi projesi için çok para ödedik. Zor olsa da, yine de derinleştirmek istiyoruz. Şimdi emojileri farklı dillerde analiz ediyoruz, emojinin saf metin üzerindeki duygusal kazanım etkisi ve diğer birkaç ileri çalışma da dikkate alındı. Tüm bunlar, emojinin daha fazla kullanımını keşfetmek içindir ve emojiyi ilginç ve bilgilendirici bulmanızı umarız.
İlgili Bağlantılar
💬Yorum : Mevcut Dil
