Analisis sentimen (sentiment analysis) adalah sebuah proses analisa tulisan-tulisan online untuk menentukan nada emosinya. Nada-nada tersebut bisa negatif, positif, atau bahkan netral. Artikel ini dapat membantu Anda dalam memaksimalkan sentiment analysis. Berikut enam cara terbaik yang dapat meningkatkan performa dan akurasi analisis sentimen Anda.
1. Menyediakan fitur khusus domain dalam korpus
Pemilihan korpus tes dan pelatihan yang cermat sangat penting saat Anda melakukan sentiment analysis. Ini dianggap penting karena pengetahuan domain memainkan peran penting yang membantu berbagai fitur bekerja dalam analisis Anda.
Misalnya, jika masalahnya adalah “social media monitoring Indonesia”, korpus pelatihan Anda harus berisi data yang valid dari sumber sosial seperti Facebook dan Twitter. Sebaliknya, jika masalahnya adalah “sentiment analysis Bahasa Indonesia news” (analisis sentimen berita bahasa Indonesia), korpus Anda harus menampilkan data yang valid dari berbagai sumber berita terpercaya.
2. Menggunakan algoritma analisis korpus bebas noise
Dibandingkan dengan korpus yang berisik, algoritme analisis korpus yang bersih lebih disukai di sebagian besar masalah ilmu data. Korpus yang berisik biasanya menyertakan semua entitas luar teks dan dapat terdiri dari nilai numerik, tanda baca, URL, atau tautan. Dengan menghapus entitas ini dari teks, Anda dapat meningkatkan akurasi data karena penurunan kemungkinan fitur ruang sampel. Namun, Anda hanya dapat mengecualikan entitas ini jika masalah analisis Anda awalnya tidak menggunakannya.
3. Menggunakan daftar stopword yang lengkap
Stopwords adalah kata-kata yang banyak digunakan dalam korpus. Yang paling umum termasuk “of, a, the, on… dll.”. Kata-kata ini mendefinisikan struktur kalimat tetapi tidak digunakan dalam definisi konteks. Kata-kata ini mendefinisikan struktur kalimat tetapi tidak digunakan dalam definisi konteks. Akan lebih baik untuk mengabaikan kata-kata ini dalam korpus teks jika Anda ingin mencapai pemahaman yang lebih baik.
4. Menghilangkan kata kunci dengan frekuensi yang lebih rendah
Kata kunci yang muncul dalam frekuensi yang lebih rendah dalam korpus pada dasarnya tidak berperan dalam analisis. Untuk kinerja yang lebih baik, Anda harus mempertimbangkan untuk mengabaikan kata-kata tersebut. Misalnya, jika batas minimum penghitungan frekuensi untuk istilah “pemantauan media sosial Indonesia” dan “analisis sentimen Bahasa Indonesia” adalah 11, semua kata kunci lain yang muncul pada frekuensi lebih rendah dari 11 dapat diabaikan, sehingga meningkatkan akurasi.
5. Menggunakan korpus yang dinormalisasi
Kata-kata memainkan peran penting dalam teknik analisis. Variasi kata-kata juga digunakan dalam teks tergantung pada tata bahasanya. Oleh karena itu, selalu penting untuk menormalkan istilah ke bentuk akarnya untuk menghindari ketidakakuratan.
6. Menggunakan fitur yang kompleks
Kombinasi kata sebagai fitur, dalam beberapa kasus, memberikan signifikansi yang lebih baik dibandingkan dengan kata tunggal. Selain itu, untuk mendapatkan ruang fitur tambahan, Anda dapat mempertimbangkan menggabungkan salah satu tag ucapan dengan beberapa kata.
Begitulah Anda dapat memaksimalkan analisis sentimen. Menggunakan praktik terbaik yang disebutkan di atas akan memberi Anda peningkatan sebesar 10% hingga 20% dalam hal akurasi, bergantung pada cara Anda melihatnya dalam kasus Anda.
Untuk melihat sekilas bagaimana dataxet:sonar menganalisis Bahasa Indonesia, hubungi kami untuk demo.
