Analisis de sentimiento a tu medida - MeaningCloud webinar

Implementa un análisis de

sentimiento totalmente a tu

medida con MeaningCloud

3 mayo 2016

Webinar

Análisis de sentimiento a tu medida con MeaningCloud

Antes de empezar

Ponente

Logística

• Enviar preguntas de texto

• “Levanta la mano” para hablar y abriremos tu micro

• Publicaremos enlace a webinar grabado

y contenidos como tutoriales en blog

Antonio Matarranz

CMO


El propósito de este webinar…

Aprender a implementar el

análisis de sentimiento

de mayor calidad

para tu aplicación


Agenda

Qué es MeaningCloud y para qué sirve

Análisis de sentimiento: características y limitaciones

Optimizando tu análisis de sentimiento

• Herramientas de personalización

de MeaningCloud

Conclusiones y preguntas


MeaningCloud: “Meaning as a Service”

Register and use it FREE at

http://www.meaningcloud.com

http://www.meaningcloud.com/


OpinionesTemasHechos

Conceptos

Organizaciones

Personas

Análisis

Semántico

Relaciones

Analítica de texto, en la nube (y on-premises)

Extrae significado e insights actuables del contenido no estructurado

Automatización de costosas actividades manuales

MeaningCloud lo proporciona mediante una oferta sencilla, basada en servicios web


APIs MeaningCloud

Identifica apariciones de

nombres de personas,

organizaciones…, conceptos

abstractos, cantidades, etc.

Clasifica por temas

según taxonomías

predefinidas

Identifica polaridad

general y por atributos

Identifica el lenguaje de

entre un conjunto de 60

Análisis morfosintáctico detallado Evalúa el impacto de opinión

sobre varios ejes

reputacionales

Descubre temas significativos y

similitudes entre textos, sin

partir de taxonomías

predefinidas


Add-in para Excel

Totalmente integrado en experiencia Excel

Fácil de usar - ¡sin programar!

La manera más sencilla de evaluar, prototipar y usar MeaningCloud

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Herramientas de personalización


Análisis de sentimiento en MeaningCloud

Identificar sentimiento (polaridad positiva/negativa/neutra o ausencia de ella)

• A nivel de documento (global)

• A nivel de frase

• Asociado a entidades/conceptos/atributos mencionados

El Samsung es más potente y el iPhone es demasiado caro

Las habitaciones del hotel son cómodas, pero el paisaje es horrible


API de Análisis de Sentimiento

Asignar polaridad multinivel a entidades y otros aspectos,

discriminar hechos y opiniones y detectar ironía

IBM stock fell another 1.51%, while

their cloud business revenue rose 60

percent in 2014.

Aspect Sentiment

IBM - stock N

IBM - revenue P+

Global NEU, DISAGREEMENT,

OBJECTIVE, NON IRONIC

Aspect Sentiment

Excelsior Hotel -

landscapes

P+

Excelsior Hotel - rooms N-

Global NEU, DISAGREEMENT,

SUBJECTIVE, NON IRONIC

Scoring con 5 niveles de polaridad más

ausencia de polaridad)

Análisis basado en aspectos

Discriminación objetivo (hecho) /

subjetivo (opinión)

Detección de ironía (beta)

Modelos de sentimiento personalizados

Excelsior Hotel has the most

amazing landscapes I've ever seen,

but the rooms are disgusting.


Centrémonos en un ejemplo práctico

Críticas de restaurantes japoneses en Londres

extraídas de Yelp


Limitaciones del análisis de sentimiento

No se detectan atributos relevantes para el dominio

• Ej.: en restaurantes japoneses necesitamos conocer opinión sobre

• Platos: sushi, sashimi, ramen…

• Características: precio, ambiente…

La polaridad de las expresiones depende del dominio y el contexto

• Ej.: “Barato” es positivo… excepto si se habla de artículos de lujo

• Ej.: La frase “¡Tiene el tipo de interés más alto del mercado!” es

positiva, si habla de depósitos y negativa, si se habla de hipotecas


Cómo podemos optimizar el análisis de sentimiento

Incorporar atributos relevantes del dominio y enfocar el

análisis alrededor de ellos

Diccionario personal de entidades y conceptos

Especificar la polaridad de las expresiones en el dominio en

función del contexto

Modelos personales de sentimiento


Diccionario personal de entidades y conceptos

Restaurant

Dish

Ramen Sushi Sashimi …

Quality

Price Staff Ambience …


Modelos personales de sentimiento

Polaridad de expresiones

to share POLARITY = NONE

Polaridad según contexto

portion|slice

EN LA MISMA FRASE CON small|tiny|meager POLARIDAD = N

Polaridad según contexto y función

service

EN LA MISMA FRASE CON slow

Y ACTUANDO COMO <nombre> POLARIDAD = N


Conclusiones

El análisis de sentimiento de la mejor

calidad, a tu alcance

Análisis a nivel de atributo

Diccionarios personales para enfocar el

análisis en los aspectos de interés

Modelos de sentimiento personales para

afinar la polaridad en función del dominio


Democratizando la extracción de significado

Análisis semántico de alta calidad

Mix optimizado de tecnologías

Recursos semánticos actualizados continuamente

APIS de alto nivel, p.ej., User Profiling

Personalizable al dominio del usuario: modelos, diccionarios, sentimiento

Asequible y sin riesgos

Tecnología madura y probada

Pruébala y úsala GRATIS (40.000 peticiones/mes)

Pago por uso

Sin compromisos ni permanencias

Planes comerciales a partir de 99 $/mes

Para desarrolladores y usuarios no técnicos

Add-in para Excel

APIs con servicios web estándar

Plug-ins y SDKs para diversos entornos y lenguajes

Enfoque plug-and-play

OpinionesTemasHechos

Conceptos

Organizaciones

Personas

Relaciones


Turno de Preguntas


Permaneced atentos a nuestros emails y blog

Pronto publicaremos la grabación del webinar y los

contenidos (datos, modelos) en forma de tutoriales


¡Gracias por vuestra atención!

Preguntas, sugerencias...

Antonio Matarranz

CMO

[email protected]

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mailto:[email protected]

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Analisis de sentimiento a tu medida - MeaningCloud webinar

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