Sztuczna inteligencja analizuje emocje w tekście

Spółka Sentimenti stworzyła narzędzie, które bardzo trafnie analizuje emocje trendów panujących na rynkach finansowych — Sentistock. Bardzo szybko odnalazł zastosowanie w handlu instrumentami finansowymi, tj. akcje, para waluty (Forex), ale także kryptowaluty i indeksy giełdowe. W przeciwieństwie do konkurencyjnych rozwiązań, które skupiają się jedynie na określeniu czy wydźwięk tekstu jest pozytywny, neutralny, czy negatywny, Sentistock jest milowym krokiem naprzód, ponieważ potrafi nie tylko zrozumieć tekst, ale także przypisywać wyrazom odpowiednie znaczenia, emocje, a także odczucia ludzi wobec nich.

Prognozy Sentistock charakteryzują się bardzo wysoką skutecznością: aż 78% w przypadku polskich spółek giełdowych i 80% dla kryptowalut. Oczywiście największy wpływ na taki wynik ma umiejętność odczytywania emocji inwestorów, na których podstawie przewidywane są następnie reakcje i zachowania na rynku. Nie istnieje żadna możliwości, osiągnięcia tak dokładnej analizy opierając się jedynie o sam sentyment (negatywny vs. pozytywny). Dopiero skoncentrowanie się na prawidłowym odczytaniu ośmiu emocji człowieka (radość, zaufanie, oczekiwanie, zaskoczenie, smutek, wstręt, strach, gniew) pozwala trafnie przewidzieć zachowania na rynku.

Jak mówi Damian Grimling CEO Sentimenti, firma nie ogląda się za siebie i już przeprowadza prace nad równie skutecznym prognozowaniem kursów indeksów największych giełd (m.in.: amerykański – S&P 500, niemiecki — DAX czy brytyjski — FTSE 100), par walutowych oraz spółek technologicznych. Aktualnie z usługi można skorzystać, wykupując abonament dla traderów. Co więcej, właśnie trwają prace nad profesjonalną platformą zakupową predykcji Sentimenti dedykowaną różnym assetom — sentistock.com

Kursy, giełda i emocje

Projekt funkcjonuje w głównej mierze na podstawie modelu Plutchika, który wyróżnia osiem podstawowych emocji człowieka. Dodatkowo, algorytm potrafi oszacować, jak intensywne są dane emocje zawarte w tekście. Dostępne w internecie teksty są dokładnie analizowane właśnie pod kątem zawartych w nich emocji. Pozwala to m.in. na tworzenie raportów dowodzących wpływu, jaki wywierają na notowaniach spółek giełdowych i kursów kryptowalut. Narzędzie pozwala na predykcję trendów o skuteczności wahającej się pomiędzy 78% a 85%. Co więcej, trafnie przewidziało 87,1% kierunków w trendach dla próby obejmującej aż 40 spółek z głównego parkietu GPW.

W oparciu o model wyuczony w latach 2018 i 2019 przygotowano również prognozę dla kryptowalut na bieżący rok, której skuteczność predykcji wskaźnika zmiany kursu Bitcoina osiągnęła 78,95%. Powyższe wyniki potwierdzają ogromny potencjał w narzędziu, które do tego stopnia tak trafnie rozpoznaje emocje. Bez najmniejszej wątpliwości w przyszłości odnajdzie wiele zastosowań w różnych sektorach i branżach.

Zaczęło się od lingwistów i neurobiologów

W celu realizacji projektu spółka Sentimenti przeprowadziła badania psycholingwistyczne, w których wzięły udział tysiące Polaków. Badana grupa przypisywała emocje dla słów, fraz oraz całych tekstów. Dzięki wykorzystaniu najnowszych rozwiązań technologicznych możliwe jest przetwarzanie języka naturalnego, co z kolei pozwala na trafniejsze zrozumienie tekstów. Obecnie, omawiane narzędzie potrafi zrozumieć emocje już w 17 językach, a – co więcej – ta liczba ma wzrosnąć do 100. Najważniejszą częścią projektu było zebranie oraz kategoryzacja emocji odpowiednich dla ponad 30 tys. fraz, słów i tekstów.

Jeden z największych zbiorów słów i tekstów, które są otagowane emotywnie, przygotowali neurobiolodzy z Instytutu Nenckego Polskiej Akademii Nauk. Kolejno, taką bazę wykorzystano w modelach uczenia maszynowego przez inżynierów lingwistów Politechniki Wrocławskiej. Tym samym opracowano system dostarczający wyniki przy wykorzystaniu: modelu 8 emocji — Plutchika, klasycznego modelu sentymentu (pozytywny, negatywny), jak i pobudzenia dla dowolnych tekstów. W tym momencie istnieje 1,5 mln oznaczonych emocjami słów i tekstów. W efekcie cały proces zaowocował  zupełnie innowacyjnym i najbardziej skutecznym algorytmem służącym do rozpoznawania emocji ukrytych w tekstach.

Jak działa analiza Sentimenti?

Autorski algorytm Sentimenti, nazwany Katarzyna Maszyna potrafi automatycznie odczytać każdą z ośmiu podstawowych emocji, sentyment i pobudzenie na tekstach o dowolnej długości. Mało tego, rozumie aż kilkanaście języków. Katarzyna Maszyna odczyta kontekst, rozpozna emotikony, skrótowce oraz wydźwięk, a także temperament wypowiedzi. Zrozumienie kontekstu każdego zdania pozwala na kategoryzowanie tekstów. Co więcej, narzędzie w czasie rzeczywistym śledzi emocje i sentyment zarówno kanałów komunikacji poza firmą, jak i analizuje, wszystko to, co mówi się o danej firmie w internecie (tzw. social listening).

Monitorowanie tego, jakie informacje pojawiają się w internecie na temat danej marki staje się koniecznością. Jednym z głównych czynników, który wyróżnia Sentimenti jest przede wszystkim analiza opinii pod kątem emocji. Pozwala to na kontrolę użytecznych informacji, które mogą zaważyć o wielu biznesowych i wizerunkowych decyzjach.

0 komentarzy

Zostaw komentarz

Login

Witamy! Zaloguj się na swoje konto

Zapamiętaj mnie Zgubiłeś hasło?

Lost Password