只有当你对 YouTube 视频上的用户生成内容进行社交聆听时，你才能理解他们的情感并利用它们让你的 YouTube 营销之旅朝着切实的方向发展。
这时 YouTube 情绪分析就派上用场了。
为了更轻松地完成这一过程， Determ等工具使用机器学习 (ML) 和人工智能(AI) 算法来帮助营销人员从 YouTube 评论中解读客户的情绪，以更好地了解受众的偏好。
现在，让我们更好地理解 YouTube 情绪分析的概念。
阅读《掌握 YouTube 社交聆听：优势和工具》
什么是情绪分析？
情感分析（或观点挖掘）是社交媒体监听工具分析和理解文本中表达的情感的方式。
一般来说，文字是指在各种社交渠道上提及您的品牌、发布您的品牌、发表评论和评价。但在本文中，我们将专门探讨 YouTube 评论。
情绪仪表板
Determ中的情绪仪表板
阅读：社交聆听如何帮助您制定视频营销策略。
情绪分析如何发挥作用？
机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 为先进的情感分析工具提供了人类大脑的情境智能。
根据您对模型的准确度要求以及需要分析的数据量，您可以使用三种不同的情绪分析算法：
1.基于规则的情绪分析
该算法依靠预定义的规则来定义情绪。这些规则不过是手工制作的词典，构成单词和表达的列表。
您可以进一步完善规则，英国电话号码库 并围绕词性和句法等语言方面构建它们。
工作原理如下：
第一项任务是创建一个表达积极和消极情绪的词汇表，例如，棒极了、超级简单、实惠、昂贵、糟糕等等。
标记化——将文本分解成机器可以理解的小块的过程。
接下来，模型计算问题文本中正面和负面词汇的数量。
最后一步是计算文本的整体情感强度得分，范围为 -100 到 +100，其中 0 表示中性情感。
终极情绪分析指南嵌入
2.基于机器学习的情绪分析
在这种自动化方法中，情绪在监督下使用经过训练的 ML 算法进行分类。它分析的数据量远远大于基于规则的方法。
工作原理如下：
特征提取步骤准备文本，使计算机可以读取。
在训练和预测阶段，模型被引入带有情绪标签的训练数据集。然后，模型学习将输入数据与相应的正面和负面标签关联起来。
该算法不断学习，直到它足够独立，可以评估未知文本的情感。
在预测步骤中，在输入未见过的文本后，模型开始使用从训练数据中学习到的知识来预测其标签或情绪类别。
不同的分类算法，如朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、支持向量机和深度学习，为大规模情绪分析提供了出色的结果。
阅读如何进行情绪分析以改善客户体
