A análise de sentimento é uma técnica de processamento de linguagem natural usada para determinar a valência e a caracterização das emoções transmitidas via conteúdos em texto ou áudio. Ela é realizada com mais frequência em dados de texto para ajudar as empresas a monitorar a opinião das pessoas sobre suas marcas e produtos via redes sociais.

Ela se torna importante porque ajuda as empresas a compreender rapidamente as opiniões gerais de seus clientes ou o impacto de um posicionamento, uma campanha ou uma notícia entre as pessoas em geral. Classificar automaticamente o sentimento por trás dessas conversas online gera um ingrediente a mais para tomar decisões estratégicas.

Um exemplo básico é utilizar a análise de sentimento para avaliar automaticamente mais de 4.000 comentários existentes sobre um produto em redes sociais, sites, e-mails, ajudando a entender se os clientes estão satisfeitos ou o que pode ser melhorado, em termos de funcionalidades, preços e atendimento.

Um ponto-chave é que cerca de 90% dos dados mundiais são desestruturados. Grandes volumes de dados de negócios não estruturados são criados todos os dias: e-mails, tíquetes de suporte, chats, conversas em mídias sociais, pesquisas, artigos, documentos, e por aí vai. Então, é preciso estruturá-los primeiro, para alimentar um modelo de Aprendizado de Máquina para só depois analisar o sentimento de maneira oportuna e eficiente.

Existem três tipos de algoritmos que podem ser implementados em modelos de análise de sentimento, dependendo de quantos dados precisam ser analisados e qual a precisão necessária. São eles: baseado em regras, automáticos ou híbridos.

Entenda sobre cada tipo no link da Ilumeo – Data Science para análise de sentimento — Ilumeo – Data Science Company