Задача обработки естественного языка по определению эмоциональной окраски текста — позитивной, негативной или нейтральной, — широко применяемая для анализа отзывов и обращений клиентов.
Анализ тональности (sentiment analysis) — это задача обработки естественного языка, цель которой — автоматически определить эмоциональную окраску текста: является ли высказывание позитивным, негативным или нейтральным по отношению к обсуждаемому объекту (продукту, компании, событию).
Ранние системы анализа тональности опирались на словари ключевых слов с заранее размеченной эмоциональной окраской, что плохо справлялось с сарказмом, контекстом и неоднозначными формулировками. Современные модели на основе LLM анализируют тональность с учётом полного контекста фразы и способны различать не только общую полярность, но и более тонкие оттенки — например, разочарование, иронию или смешанные чувства в одном сообщении.
Компании применяют анализ тональности для автоматической обработки больших объёмов отзывов, комментариев в соцсетях и обращений в службу поддержки — это позволяет быстро выявлять всплеск недовольства клиентов или оценивать общее восприятие нового продукта без ручного прочтения каждого сообщения.
Нет, сарказм, ирония и культурно-специфичные выражения по-прежнему остаются сложными случаями даже для современных моделей, хотя LLM справляются с ними заметно лучше, чем более ранние подходы.
Анализ тональности — это одна из конкретных прикладных задач в рамках более широкой области обработки естественного языка (NLP), сфокусированная именно на определении эмоциональной окраски текста.
Он позволяет обрабатывать огромные объёмы отзывов и обращений клиентов гораздо быстрее ручного прочтения, оперативно выявляя проблемы или изменение настроения аудитории.