Мы решили попробовать.
Собрали данные за последние полгода, разбили их на тестовую и обучающую выборки и стали экспериментировать.
*Использовали для этого* модель *ruToxa*, обученную на данных из Telegram и VK.*
Модель позволяет определять тональность комментариев на русском языке. Результаты нас удивили.
Во-первых, точность модели на тестовой выборке оказалась довольно высокой – около 80%. Это хороший показатель, учитывая, что комментарии на Хабре часто содержат ненормативную лексику и оскорбления.
Во-вторых, модель научилась довольно точно определять тональность даже самых негативных комментариев. Это значит, что мы можем использовать её для выявления и реагирования на негативные отзывы о наших продуктах и услугах.
В-третьих, модель может быть полезна для отслеживания трендов в комментариях на Хабре.
Например, мы можем использовать sentiment-анализ комментариев для выявления популярных тем и настроений среди пользователей.
Вот некоторые примеры использования sentiment-анализа комментариев на Хабре, которые мы рассматривали:
1. Мониторинг негативных отзывов. Мы можем использовать модель для автоматического выявления негативных комментариев о наших продуктах или услугах. Это позволит нам быстро реагировать на жалобы пользователей.
2. Улучшение контента. Мы можем использовать тональность комментариев для улучшения контента, который мы публикуем на Хабре. Мы можем публиковать больше контента, который будет интересен пользователям, и меньше контента, который их разочаровывает.
3. Привлечение новых пользователей. Мы можем использовать sentiment-анализ для выявления комментариев , в которых пользователи выражают интерес к нашим продуктам или услугам. Мы можем использовать эти комментарии для продвижения наших продуктов и услуг.
4. Отслеживание трендов. Мы можем отслеживать изменения в тональности комментариев , чтобы выявить популярные темы и настроения среди пользователей. Это поможет нам адаптировать наш контент и услуги к потребностям пользователей.
5. Оптимизация контента. Мы можем оптимизировать наш контент, чтобы он был более релевантным и интересным пользователям. Например, мы можем добавлять больше контента на популярные темы или улучшать качество нашего контента .
Это лишь некоторые из возможных применений sentiment-анализа в Хабре. В будущем мы планируем использовать эту технологию для решения более сложных задач, таких как:
* Прогнозирование поведения пользователей на основе их комментариев.
* Помощь в принятии решений о том, какой контент следует публиковать на Хабре и как его следует адаптировать к потребностям пользователей.
* Выявление трендов в комментариях и использование их для принятия стратегических решений.
И хотя результаты нашего эксперимента были многообещающими, мы понимаем, что это лишь начало долгого пути. Нам предстоит ещё много работы, прежде чем мы сможем использовать sentiment-аналитику комментариев на Хабре в полной мере. Но мы уверены, что эта технология может принести огромную пользу и нам, и нашим пользователям.
