L'analyse des sentiments basée sur les aspects est l'un des trois niveaux de l'analyse des sentiments, les autres étant l'analyse basée sur les documents et l'analyse basée sur les sujets. Ces algorithmes fonctionnent conjointement avec la reconnaissance d'entités nommées, le traitement automatique du langage naturel (TALN) et d'autres techniques d'IA pour mesurer le sentiment.

L'analyse des sentiments basée sur les aspects est une technique d'apprentissage automatique (ML) Elle fournit des informations granulaires et exploitables à partir des données issues des commentaires des clients. Pour y parvenir, cette technique décompose ces données en catégories plus petites afin de trouver et d'extraire le sentiment qui se dissimule derrière les commentaires que les clients ont publiés sur une marque.

Cette technique analyse les données provenant de différentes sources (commentaires et vidéos sur les réseaux sociaux, les avis, les publications en ligne et les sondages) pour vous aider à déterminer les caractéristiques et les aspects que votre entreprise doit améliorer pour booster ses revenus.

L'analyse des sentiments basée sur des documents analyse un texte dans son intégralité et fournit une catégorisation unique du sentiment exprimé. des émotions exprimées. L'analyse des sentiments basée sur les sujets décompose les textes en mots et en phrases qui sont ensuite regroupés dans des sujets spécifiques tels que « nourriture » ou « service client » avant de calculer les sentiments pour chacun d'entre eux.

L'analyse des sentiments basée sur les aspects est la technique la plus avancée des trois. Elle explore les aspects des données pour mesurer leur sentiment et les attribue aux sujets qui ont été précédemment identifiés. Par exemple, elle identifie des aspects tels que « service rapide », « personnel serviable » et « propreté », mesure leur sentiment et les rassemble sous le sujet « service client ». Cela vous permet non seulement d'obtenir des sentiments basés sur des sujets, mais aussi des sentiments basés sur des aspects.

Un modèle d'apprentissage automatique construit sur les aspects d'un secteur fournit des informations plus précises, car ces dernières proviennent d'un niveau plus granulaire des données. Ce facteur est d'une grande importance, car les aspects diffèrent dans chaque secteur. Par exemple, des aspects tels que « guichet » ou « compte épargne », qui sont propres au secteur bancaire, n'ont aucun rapport avec des aspects tels que la « nourriture » ou les « boissons » dans le secteur de la restauration. Grâce à cette fonctionnalité intégrée, les marques peuvent obtenir automatiquement des informations sur le sentiment des clients concernant divers aspects de leur entreprise sans avoir à créer manuellement des balises ou des étiquettes pour des sujets et des mots-clés propres à leur secteur.