23
Vizualizáció és számszerűsítés a szentiment elemzésben: amit legjobban értékelnek az ügyfelek tapasztalataink szerint Peter Szekeres, CEO, co-founder Neticle Technologies [email protected] @NLP meetup 2016.10.05., Budapest

NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

Vizualizáció és számszerűsítés a szentiment

elemzésben: amit legjobban értékelnek az

ügyfelek tapasztalataink szerint

Peter Szekeres, CEO, co-founder

Neticle Technologies

[email protected]

@NLP meetup 2016.10.05., Budapest

Page 2: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

NETICLE

MEDIA INTELLIGENCE

ZURVEY SEMANTIC ANALYSIS

API CONTENT API

NETICLE TECHNOLOGIES PRODUCT STRUCTURE

ONLINE MEDIA

ANALYSIS AND

MONITORING TO

SUPPORT MARKET

INTELLIGENCE AND

CUSTOMER CARE

PROVIDING ACCESS

TO NETICLE’S UNIQUE

HISTORICAL ONLINE

AND SOCIAL MEDIA

DATABASE WHICH IS

UPDATE REAL-TIME

SELF SERVICE TEXT

ANALYSIS TOOL TO

HELP MARKETERS AND

DECISION MAKERS IN

FEEDBACK ANALYSIS

PROVIDES LEADING

HUMAN-LEVEL

ACCURATE SENTIMENT

AND SEMANTIC

ANALYSIS TOOLKIT

BEING INTEGRATED

INTO INTERNAL

SYSTEMS

Page 3: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

1. Entitás-orientáltság a szentimentelemzésben

Page 4: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

„Azért bírom a Coca Cola reklámokat mert mindig pozitív üzenetet hordoznak!”

-3-TÓL +3-IG TARTÓ VÉLEMÉNYINDEX A KIFEJEZÉSEKNEK

+2 pont +2 pont

+4 pont

Page 5: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

„ha valaki új magyar CÉGNÉV előfizetést kötne, akár olcsó

flottásat NE tegye! Ennél szemetebb, sunyibb céget még nem

hordott hátán a föld… hol van ez angliától (az osztrákokat hagyjuk”

-1 pont -2 pont

Page 6: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

2. Szentiment mint KPI

Page 7: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

Kritikusak a fórumozók a Netflix-el kapcsolatban Insights

A platformonkénti

véleményárfolyamot

vizsgálva

elmondhatjuk,hogy a

cikkek felfelé húzták a

Netflix

véleményárfolyamát, míg

a fórumozók inkább

kritikusabbak voltak a

szolgáltatással

kapcsolatban.

Általánosságban,azonba

n mindhárom

tartalomformában elég

hullámzó megítéléssel

bírt a szolgáltatás.

Az időszak elején feltűnő

negatív tartalmú cikkek

tőzsdei hírek

voltak.(megroppantak a

Netflix részvények)

Page 8: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

Pozitív tartományban a HBO véleményárfolyama

Az Említésfolyam egy grafikonban összesíti a

webes megítélést (véleményárfolyamot) és az

említések napi gyakoriságát. A vékony vonal a

megítélés alakulását (véleményárfolyamot)

mutatja, a körülötte lévő halványabb sáv pedig a

tartalom mennyiségét.

Pozitív

an

debütál

t a

Bakelit

Az LG okostévéin is

elérhető a Netflix

Három új évadot

rendelt be a Netflix az

Orange is the new

black-ből

A DIGI-nél is

megjelent a #Netflix

HBO-s

konkurense, az HBO

GO

Page 9: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

Általánosságban pozitív a vizsgált szereplők megítélése Insights

Az említések átlagos polaritása csupán az Extreme Digitalnál volt negatív

A usereket az oldalak elérhetetlensége, a tranzakciók körüli bizonytalanság gyakran aktivitásra bírja

A kulcsszavak említésekben megjelenő átlagos polaritása

Szerverleállás

Page 10: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

3. Szentiment a tartalomelemzésben

Page 11: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle
Page 12: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

A leggyakoribb asszociációk Google+-on a teljes

vizsgált időszakban

Az Említésgráf az adott kulcsszóhoz legszorosabban kapcsolódó kulcstémákat, kulcstulajdonságokat és jellemzőket összefüggéseik szerint

ábrázolja. A gráf központi elemeit a vizsgált kulcsszóval összefüggésben legtöbbet említett kulcstulajdonságok állnak, melyekhez kötve pedig – a

kapcsolódó kulcstulajdonságokon keresztül vagy közvetlenül – az arra vonatkozó jellemzők sorakoznak.

Page 13: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

4. Sentiment analysis != Opinion analysis

Page 14: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

5. Irónia kezelése nehéz

Page 15: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

„Már 2 napja kib*****tt lassú a netünk… Én így szeretlek CÉGNÉV!!! :(”

-2 points

Page 16: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

6. Tagadások és shiftelések

Page 17: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

„…CÉGNÉL 33-ért nem rossz vétel, és a havidíj is csak 3200…”

+2 points

Page 18: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

7. A szentimentelemzés nem gondolatolvasás

Page 19: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

80-85% MARKET LEADER ALMOST HUMAN PRECISION

82% ~ human

Page 20: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

8. NLP algoritmus nem lehet kész

Page 21: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

9. Szakterületi specializáció

Page 22: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

„Fura pózban az RTL Klub sztárja” 0 point

Page 23: NLP meetup 2016.10.05 - Szekeres Péter: Neticle

Vizualizáció és számszerűsítés a szentiment

elemzésben: amit legjobban értékelnek az

ügyfelek tapasztalataink szerint

Peter Szekeres, CEO, co-founder

Neticle Technologies

[email protected]

@NLP meetup 2016.10.05., Budapest