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Wird Sentiment Analysis Produkt-Reviews vereinfachen?

3 Minuten Lesezeit | Stimmungen und Meinungen sind wichtig. Viele Firmen sammeln diese Informationen ihrer Kunden und werten sie aus. Produkt-Reviews sind seit jeher ein wichtiger Forschungsgegenstand der Sentiment Analysis. Bisher hat es aber noch kein System geschafft, Produkt-Reviews so aufzuarbeiten, dass das Lesen Spaß macht.

Sentiment Analysis beschreibt die Extraktion von Stimmungen aus beispielsweise Texten. Die ersten Ansätze beschränkten sich auf einen Dictionary-Ansatz, bei dem hinter jedem Wort ein bestimmter Sentiment-Wert lag, deren Summe am Ende berechnet wurde (positiv oder negativ). Um mehr textuellen Kontext aus den Worten und Phrasen zu bekommen, wurden N-Gram-Modelle genutzt. Damit konnte man beispielsweise Verneinungen und Phrase detektieren. Der aktuelle State-of-the-Art arbeitet mit Deep Learning Netzen (Beispiel: A Deep Neural Architecture for Sentence-level Sentiment Classification in Twitter Social Networking).

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Beste Pro vs. Contra Bewertung des Buches “Homo Deus“. Quelle: amazon.com

Dadurch wird die Sentiment Analysis immer robuster. Es ergeben sich viele Anwendungsfelder, die vorher nicht möglich waren. Ein spannendes Feld sind Produkt-Reviews. Jeder kennt es, jeder hasst es. Produkt-Reviews sind meist nach Sternen sortiert. Trotzdem können die Texte der Reviews einen positiven sowie negativen Teil enthalten. Will man verstehen, warum eine Sternebewertung zustande kommt, muss man den kompletten Text lesen.

Die Lösung: Eingefärbte Textstellen (positiv / negativ) würden das Lesen und Reviews vereinfachen und schnellere Kaufentscheidungen forcieren. Es hätte also einen positiven Effekt für den Käufer sowie den Händler.

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Ein spannendes Review (Homo Deus) das von vielen Usern sicher ungelesen bleibt. Quelle: amazon.com

Für wen lohnt es sich?

Von farblich aufgearbeitete Reviews könnten alle Akteure profitieren:

  • Plattformbetreiber – Reviewer können weiterhin ausführliche Reviews schreiben, denn diese werden für sie aufgearbeitet. Es wird also mehr Aktivität erzeugt.
  • Reviewer – Können sich auf den Inhalt konzentrieren, das die Formatierung für sie erledigt wird. Da mehr Leute ihre ausführlichen Reviews lesen, werden sie dadurch beflügelt, mehr Content zu liefern.
  • Händler – Kriegt die Reviews für sein Produkt besser aufgearbeitet und kann gegensteuern bzw. besser an den die Kontrapunkten seines Produktes arbeiten.





Blut geleckt?

Du hast Blut geleckt und willst dich mit Sentiment Analysis beschäftigen. Hier zeigen wir dir, was du tun must:

  1. Lies diesen Artikel 😉 der Klassiker (hier)
  2. Schau dir die Demo an und beschäftige dich mit den Dokumenten (hier)
  3. Videos, Videos, Videos! Dan Jurafsky und Chris Manning auf Youtube (hier)
  4. Was ist State of the Art? Wir sagen es euch im Science Radar

Predictive Art – Kunst und Machine Learning

So kann jeder ein Künstler werden. Früher benötigte man viel Training und viel Zeit, um ein Bild zu malen, Musik zu komponieren und andere künstlerische Neigungen auszuleben. Mit Deep Learning kann nun theoretisch jeder zum “Künstler” werden und Kunstwerke erstellen lassen. Mit diesen Tools werdet ihr zum Künstler.

Von der Bitmap zum Kunstwerk

Darstellung wie NeuralDoodle das Bild erstellt

Credits: github/alexjc

Mit Neural Doodle ist es möglich aus einer einfachen Bitmap ein komplexes Kunstwerk zu machen. Das funktioniert mit semantischen Transfer-Learning. Das spannende ist, dass die Maschine die Bedeutung im Bild einschätzen kann und das Bild dann so komponiert, wie es passen sollte. Diese Parameter können noch einem Tuning unterzogen werden, wodurch die abstraktesten Bilder entstehen können.

Das schwarzweiße Farbbild

Bild eines schwarzweißen Leuchtturms sowie eines colorierten.

Credits: github/pavelgonchar

ColorNet hilft dabei, Schwarzweiß-Bildern wieder Leben einzuhauchen. Auch hier kommt semantisches Transfer-Learning zum Einsatz. Mit einer selbstgemalten Bleistiftskizze könnte man somit schnell ein schönes coloriertes Bild erhalten.

 

Semantisches Bildverständnis

Das der Algorithmus nicht nur nach einem Regelset arbeitet, sondern semantische Beziehungen lernt, ist hier besonders wichtig. Damit kann man in Zukunft durchaus spielen. Bilder könnten dann merkwürdige, surreale oder anstößige Situationen komponieren. Apropos komponieren, auch für Texte sowie Musik gibt es spannende Modelle.

Der Geschichtenerzähler

Bild das neural Storyteller nutzt, um eine Geschichte zu erzählen.

Credits: github/ryankiros

Ein einfaches Bild genügt als Input und der Neural-Storyteller erzählt dir eine Geschichte zu dem Bild. Ein gut dokumentierter Urlaub würde ausreichen, um eine spannende Geschichte zu erzählen. Vielleicht kann man dabei sogar seinen Urlaub noch einmal durch eine Maschine reflektieren. Was aber viel wichtiger ist: man kann erlebtes oder eben nicht erlebtes in Bildern ausdrücken und so den Zugang zu einer Story finden.

Klingt das nicht spannend? Filme könnten wie Bücher wahrgenommen werden, sogar für blinde Menschen ist das spannend.

Predictive Music

Logo Deepjazz

Credits: github/jisungk

Ein Blick in die Zukunft der Musik gibt Biaxial-RNN-Music und DeepJazz. Musik kann aus verschiedenen kleinen Patches von Musikstücken komponiert werden. Weiche Übergänge, harte Übergänge, dramatisch oder entspannt. Das alles kann der Algorithmus leisten. So könnte in Zukunft Musik komponiert werden. Musik könnte somit vom linearen Medium zum personalisierten Erleben werden. Spannend, wenn man bedenkt, dass viele Medien aktuell von linear zu personalisiert wechseln und somit immer mehr Menschen und Zielgruppen ansprechen.



Was bleibt?

Für Künstler entstehen in diesen Tagen viele Tools, die ihnen helfen können, über ihre Kunst zu reflektieren. Was sieht der Algorithmus in meiner Kunst? Wie interpretiert er sie? Außerdem können diese Algorithmen helfen, denn richtig eingesetzt, fördern sie die Kreativität der Künstler. Kunst und Künstliche Intelligenz kann Hand in Hand gehen. Kunst könnte sich vom linearen Medium zum personalisierten Erleben verschieben und somit für verschiedene Zielgruppen viel interessanter werden. Auch in der Werbung könnten diese Algorithmen Anwendung finden: personalisierte Sounds, Bilder und Texte, die sich je nach Person und deren Einstellung sowie Emotionen verändert.
Künstliche Intelligenz ist für die Kunst ein interessantes Reflektionsmedium!