您是否在尋找一種工具，它可以智能地追蹤受訪者對特定話題的情緒反應？或者您需要監控客戶在各大社交媒體平臺上對您的新產品的反饋？又或者您想要分析來電者與客服代表交流后的情緒變化？由前沿人工智能模型支持的情感分析接口能夠為您提供所需的解決方案。
在這篇文章中，我們將詳細探討情感分析的概念、它的運作機制、目前市場上的主要模型、它的應用場景，以及在進行情感分析時推薦的頂級API。同時，我們也會討論情感分析目前面臨的一些挑戰和限制。
在利用人工智能（AI）和機器學習（ML）算法自動檢測和標記文本中的情感，以實現文本分類和分析。情感分析有時被稱為情感“挖掘”，因為它是在源材料中識別和提取主觀信息。
情感分析接口的主要作用是確定作者或發言者對某一對象或想法的總體情感。這通常意味著產品團隊需要建立一些工具，利用情感分析接口來分析對新聞文章的評論、品牌、產品或服務的在線評價，甚至是社交媒體帖子、電話和訪談等內容。通過這些分析，團隊可以了解客戶的感受和反饋，為市場調研提供依據，支持活動、產品開發、培訓、招聘決策和關鍵績效指標的制定。
此外，情感分析接口還可以應用于自動語音識別（ASR）程序，例如使用語音到文本 API 來轉錄音頻或視頻文件中的語音片段。
意圖分析和情感檢測與情感分析類似，也是完善 NLP 文本分類的重要組成部分。意圖分析能夠識別文本中的意圖，例如意見、反饋和抱怨等，以便進行深入分析。而情緒檢測則識別文本中的情緒狀態，如高興、憤怒、滿意和激動等，為后續分析提供支持。
現在我們對情感分析接口有了基本的了解，接下來讓我們探討一下情感分析在 NLP 中的工作原理。
在情感分析模型中，目標是將情感分類為積極、消極或中性。 這種分類可以在靜態文本體上進行，也可以在使用語音轉錄 API 轉錄的音頻或視頻文件上進行。
為此，許多情感分析模型會輸出一個介于 -1 和 1 之間的數字：
-1 = negative （-1 = 負 ）
0 = neutral（0 = 中性）
1 = positive（1 = 正）
這也被稱為情感極性。 現在，該模型可以設置為按比例或概率對這些數字進行分類。 例如，在比例尺上，0.6 的輸出將被歸類為正數，因為它比 0 或 -1 更接近 1。 概率則使用多類分類來輸出確定性概率–例如，25% 的概率認為是正面的，50% 的概率認為是負面的，25% 的概率認為是中性的。 在這種情況下，概率最高的情緒（即負面情緒）將是您的輸出結果。
情感分析是自然語言處理（NLP）領域中一個非常活躍的研究方向，近年來的進展主要得益于最前沿的機器學習和深度學習技術。情感分析通常通過微調變換器模型來實現，因為這種方法在處理文本和語音等順序數據時表現出色，并且能夠有效地擴展到 GPU 等并行處理硬件上。
此外，強大的開源數據集和訓練數據基準為微調過程提供了豐富的資源。諸如亞馬遜、電影 IMDB、Yelp 和 Twitter 等評論網站都是非常理想的訓練數據來源，因為這些平臺上的情感表達通常較為強烈，并且更傾向于積極或消極的極端情感。
想對一段預寫文本或音頻或視頻文件進行情感分析？ 以下是值得考慮的應用程序接口支持預寫文本或音頻流的情感分析，或兩者兼而有之）：
AssemblyAI的情感分析 API 于 2021 年 11 月發布，對于希望對音頻或視頻流進行情感分析的產品團隊和開發人員來說，它具有很高的準確性，而且比目前市場上的許多其他情感分析 API 更經濟實惠。 其情感分析模型利用情感極性來確定語音片段是正面、負面還是中性的概率。
除情感分析外，AssemblyAI 還擁有大量其他音頻智能應用程序接口，包括實體檢測、說話者日記化、內容節制、文本摘要等。
Twinword的情感分析 API 是進行簡單文本分析的最佳選擇。 該 API 的基本套餐每月可免費使用多達 500 個單詞，付費計劃根據使用情況每月從 19 美元到 250 美元不等。
API 采用分數和比率將文本標記為正面、負面或中性。 比率是通過比較負面情緒和正面情緒的總分來確定的，并采用-1 到 1 的比例。
除情感分析外，Twinword 還提供其他形式的文本分析，如情感分析、文本相似性和詞語關聯。
IBM Watson 的自然語言理解 API 可對靜態文本進行情感分析和更細致的情感/情緒檢測，如情感、關系和語義角色。
不過，請記住，用于準確識別這些復雜情緒的技術仍處于起步階段，因此請謹慎使用這些更先進的功能。
純粹的情感分析應用程序接口（API）會為實體或關鍵詞中檢測到的情感分配大小和分數，以幫助用戶更好地理解所選文本。
作為 AWS Transcribe 附加功能的一部分，Amazon Comprehend 可將音頻流中的文本情感分為積極、消極或中性。 此外，如果文本中提取的情感不明確或來回翻轉，Amazon Comprehend 還可以為文本分配 "混合 "情感。
啟用 Amazon Comprehend 后，文本記錄將顯示上述每種情感的概率分數，以及每個文本片段的總體情感歸屬。
請注意，要使用 Amazon Comprehend，開發人員需要將您的轉錄文件托管到 Amazon S3 云存儲中。
谷歌提供了一款名為“谷歌云自然語言 API”的情感分析工具，其工作原理與亞馬遜 Comprehend 類似。
通過使用其 analyzeSentiment 功能，開發人員可以獲取轉錄文本中每個語音片段的情感分析結果，分別標記為積極、中性或消極情感。此外，系統還會為每個文本片段分配一個幅度分值，以顯示情感內容的強度。
盡管使用 Google Speech-to-Text 和云自然語言服務可能會比較昂貴，但如果您已經熟悉谷歌的 NLP 產品，這將是一個非常合適的選擇。
情感分析接口的用途非常廣泛！電話公司的產品團隊通過基于云的聯絡中心，利用情感分析接口提取客戶與座席之間對話的情感。這樣，這些團隊就能夠跟蹤客戶對特定產品、事件，甚至對座席人員的感受和反饋，從而提升客戶服務的質量。此外，他們還可以利用情感分析來評估座席人員的表現。
虛擬會議平臺的產品團隊也使用情感分析技術，通過會議部分、主題和時間等因素來評估與會者的情感狀態。這為產品團隊提供了一個強大的分析工具，幫助他們做出更明智的決策，從而改進產品、優化客戶關系和提升代理培訓效果。
上文提到的情感分析接口匯總如下，方便評估選擇：
其它可免費試用的情感分析接口：
從上面的示例中可以看出，大多數情感分析接口只能將情感歸納為三種基本屬性——正面、負面或中性。然而，人類的情感遠比這種非黑即白的分類更加復雜和細膩。
另一個限制在于開源數據集。雖然有大量數據集可用于訓練情感分析模型，但大部分數據集主要是文本格式，而非音頻。因此，音頻流中可能隱含的一些情感細微差別往往會被忽略。例如，當某人說“我們去雜貨店買東西吧”時，這句話可以表達出熱情、平淡，或者勉為其難的態度，具體取決于語境和語調。
1. 情感分析的主要功能是什么？
答案：情感分析即文本傾向性分析，就是計算機判斷人們的看法或評論是屬于對事物的積極、消極或中性意見 。
2. 情感分析中如何處理諷刺和挖苦？
答案：采用了一些先進的技術，如上下文分析、語言特征識別以及在包含諷刺和挖苦表達的大型數據集上訓練的機器學習模型來識別和正確解釋這些細微差別 。
3. 情感分析如何影響客戶服務和支持？
答案：情感分析可從客戶的反饋中快速識別客戶的情緒和意見并對其進行分類，從而提高客戶服務和支持水平 。
4. 企業可以通過哪些方式利用情感分析做出數據驅動型決策？
答案：企業可以利用情感分析來了解客戶對其產品或服務的意見和情感，從而改進產品、定制營銷策略并提升客戶服務 。
5. 情感分析在社交媒體監測中扮演什么角色？
答案：情感分析通過幫助企業和組織了解公眾對其品牌、產品或服務的看法和情緒反應，在社交媒體監測中發揮著至關重要的作用 。
6. 情感分析如何改進營銷策略？
答案：情感分析可使企業實時了解消費者對其產品或服務的情感和意見，從而快速調整或有針對性地發布信息，從而改進營銷策略 。
7. 情感分析可以用來預測市場趨勢嗎？
答案：是的，情緒分析可以通過分析公眾對特定產品、服務或公司的情緒或意見來預測市場趨勢 。
本文翻譯源自：https://www.assemblyai.com/blog/best-apis-for-sentiment-analysis/#what-is-sentiment-analysis