آشنایی با موضوع

تجزیه و تحلیل احساسات (گاهی اوقات به عنوان نظرکاوی یا عقیده کاوی یا هوش مصنوعی احساسات شناخته می‌شود) به استفاده از پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل متن، زبان‌شناسی محاسباتی، و بیومتریک به شناسایی سیستماتیک، استخراج، سنجش کمیت، و مطالعه حالات مؤثر و اطلاعات ذهنی اشاره دارد. تجزیه و تحلیل احساسات به طور گسترده‌ای در موارد صدای مشتری مانند بررسی و پاسخ نظر سنجی، آنلاین و رسانه‌های اجتماعی و در موارد مراقبت بهداشت برای کاربردهایی از بازاریابی تا خدمات به مشتریان برای پزشکی اعمال می‌شود. هدف از تجزیه و تحلیل احساسات، تعیین نگرش مصرف کننده نسبت به یک موضوع یا محصول خاص است. بنابراین از پلتفرم های مختلف می توان جهت دستیابی به نگرش های مثبت، منفی و خنثی استفاده کرد. این پلتفرم ها عموما به صورت اتوماتیک یا پردازش دستی طبقه بندی می شوند، بسیاری از کسب و کارها از یک مدل ترکیبی استفاده می کنند. که برای هر یک مزایا و معایبی وجود دارد: پردازش دستی برای تجزیه و تحلیل احساسات مصرف کنندگان نیاز به یک عنصر انسانی دارد. که با توجه به تفسیر پیچیدگی های زبان متن، ابهامات، طنز و… استفاده از این روش از دقت بیشتری برخوردار است اما به دلیل هدر رفتن زمان و هزینه مقرون به صرفه نمی باشد. روش دیگر تحلیل کلمات کلیدی با استفاده از یک الگوریتم است که احساسات را به کلمات خاص اختصاص می دهد. به عنوان مثال عالی مثبت است، و افتضاح منفی است. در حالی که این روش نتایج به سرعت و ارزان عرضه می شود، اما برای پیچیدگی هایی مانند منفی دوگانه، کلمات با معنای چندگانه مناسب نمی باشد و دارای دقت کمی می باشد. کاربرد تجزیه و تحلیل احساسات: در واقع از تحلیل احساسات مصرف کننده دیدگاهی به دست می آید که می تواند جهت بهبود کسب و کار به روش های مختلفی استفاده شود: 1- تصمیم گیری: تجزیه تحلیل احساسات مصرف کنندگان، هر گونه تغییر در افکار عمومی مربوط به برند شما را در اختیارتان قرار می دهد. 2- برجسته کردن مزیت رقابتی: مزایای استراتژیکی در شناخت احساسات مصرف کننده مربوط به رقبا شما وجود دارد. تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به پیش بینی روند مشتری کمک کند. 3- پیش بینی عمر چرخه محصول: اطلاعات به دست آمده از تحلیل احساسات مصرف کنندگان نشان می دهد جایگاه محصول شما در بازار کجاست، چگونه این عملکرد را می توان بهبود داد، و یا اینکه وقت آن است که آن را از دور خارج کنیم. 4- بهبود تجربه مشتری: درک احساسات مصرف کننده فرصتی مستقیم برای شناسایی و حل مشکلات کاربران واقعی فراهم می کند که با استفاده از آن منابع بیشتری که به بهبود کسب و کارتان کمک می کند بدست آورید.
در این صفحه تعداد 373 مقاله تخصصی درباره تجزیه و تحلیل احساسات که در نشریه های معتبر علمی و پایگاه ساینس دایرکت (Science Direct) منتشر شده، نمایش داده شده است. برخی از این مقالات، پیش تر به زبان فارسی ترجمه شده اند که با مراجعه به هر یک از آنها، می توانید متن کامل مقاله انگلیسی همراه با ترجمه فارسی آن را دریافت فرمایید.
در صورتی که مقاله مورد نظر شما هنوز به فارسی ترجمه نشده باشد، مترجمان با تجربه ما آمادگی دارند آن را در اسرع وقت برای شما ترجمه نمایند.
مقالات ISI تجزیه و تحلیل احساسات (ترجمه نشده)
مقالات زیر هنوز به فارسی ترجمه نشده اند.
در صورتی که به ترجمه آماده هر یک از مقالات زیر نیاز داشته باشید، می توانید سفارش دهید تا مترجمان با تجربه این مجموعه در اسرع وقت آن را برای شما ترجمه نمایند.
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: تجزیه و تحلیل احساسات; Social software engineering; Crowdsourcing; Stack Overflow; Question answering; Sentiment analysis; Emotion mining;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: تجزیه و تحلیل احساسات; Sentiment analysis; Sentiment information; Collector-Extractor architecture; Bi-directional long short term memory; Ensemble model;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: تجزیه و تحلیل احساسات; Firm co-mentions; Information processing; Prospect theory; Search attention; Sentiment analysis; Stock co-movement;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: تجزیه و تحلیل احساسات; Sentiment analysis; Back propagation multi-label learning; Multi-label k-Nearest Neighbor; Hierarchy of multi-label classifier; Algorithm adaptation; Problem transformation;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: تجزیه و تحلیل احساسات; Text mining; Sentiment analysis; Unsupervised learning; Contextual analysis; Ensemble learning; k-means algorithm;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: تجزیه و تحلیل احساسات; Online consumer reviews; Artificial neural network; Sentiment analysis; Review helpfulness; Review length; Review score;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: تجزیه و تحلیل احساسات; Venous thromboembolism; Risk factor assessment; Natural language processing; Semantic enrichment; Sentiment analysis; Prediction through classification; Support vector machine;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: تجزیه و تحلیل احساسات; soft computing application; fuzzy logic; social bots; sentiment analysis; social media networks; customer relationship management;