Всем привет,
Я новичок в Discourse и сейчас активно изучаю функцию анализа тональности, так как планирую рекомендовать её клиенту, с которым работаю.
Хотелось бы узнать, использует ли кто-то этот плагин в данный момент и есть ли у кого-то отзывы о нём!
Любые советы или информация будут очень полезны!
Можете ли вы описать, какую проблему вы пытаетесь решить, приведя конкретные примеры?
Привет, @sam
Собственной проблемы как таковой нет, поэтому я не уверен, как ответить на этот вопрос, но попробую!
Я являюсь менеджером сообщества для клиента, который использует Discourse. У меня нет предыдущего опыта работы с Discourse, и я присоединился к этому сообществу, чтобы узнать о нём больше, так как меня интересует, как плагины могут улучшить пользовательский опыт.
Мой клиент особенно заинтересован в отслеживании тональности, и я хотел бы узнать больше об опыте других людей в использовании функции отслеживания анализа тональности, которая является частью плагина Discourse AI.
Приношу извинения, если я плохо объясняюсь; я являюсь нейроразнообразным человеком, и объяснение концепций, с которыми я не знаком, может быть немного сложным!
Привет, @sukinova, добро пожаловать в сообщество!
Это довольно новая функция, и у меня пока нет конкретного мнения, которым я мог бы поделиться. В целом вы можете найти связанные темы, отмеченные тегом ai-sentiment.
Вы также можете следить за первыми сообщениями в этом теге и получать уведомления, когда кто-то создаст новую тему по этой теме, как здесь:
Попробуйте копнуть чуть глубже. Постарайтесь привести конкретные примеры.
Из множества функций ИИ, которые мы внедряем, эта, вероятно, одна из наименее используемых. Теоретически кажется, что она может быть полезной, но на практике мы не видим слишком много практических применений для неё. Для того чтобы она могла оказаться полезной, необходим большой объём данных.
Привет, @sukinova, добро пожаловать в Discourse!
В настоящее время анализ настроений в Discourse очень прост и понятен.
Каждое сообщение в Discourse классифицируется по настроению.
Мы предоставляем визуализацию изменений настроений во времени на панели управления.
Вот как это выглядит:
В этом году мы планируем расширить эти возможности, чтобы менеджеры сообществ могли углубиться в детали и просматривать настроения по категориям, тегам, темам и т. д. на странице отчётов.
Если у вас есть какие-либо требования, которые не охвачены этим, я с радостью выслушаю вас!
Мне нравится сама концепция, но я скептически отношусь к текущему состоянию. На форуме Fedora в целом наблюдается небольшой перекос в сторону негатива, что, по моему мнению, не соответствует действительности. И… я точно уверен, что у нас есть эмоции, помимо всепоглощающей печали и удивления.
Я ещё не пробовал функцию Discourse, но у меня есть общий опыт работы с анализом тональности. Например, в моем посте о комментариях на Interpersonal Skills—Stack Exchange я писал:
Есть довольно негативные слова, которые получают голоса «за»: awful (ужасный), arrogant (наглый), unsafe (небезопасный), creepy (жуткий) и trash (мусор). Скорее всего, они описывают содержание поста, к которому прикреплены. У многих людей возникают жуткие мысли, когда речь заходит о межличностных отношениях. Неудивительно, что на Interpersonal Skills комментарии с более высоким рейтингом имеют более низкие показатели тональности:
score n sentiment 0 39532 -0.085 1 13925 -0.081 2 7077 -0.133 3 4171 -0.152 4+ 11278 -0.182
Я также отметил, что модераторы чаще удаляли комментарии с негативной тональностью. Это не потому, что у них был доступ к такому анализу, а просто потому, что люди интуитивно замечают закономерности. В данном случае анализ тональности помог понять некоторые аспекты динамики сообщества и его модерации, но я не видел особых причин внедрять его непосредственно в программное обеспечение.[1]
Аналогично, я создал модель вовлечённости, которая включала анализ тональности комментариев для прогнозирования того, задаст ли пользователь второй вопрос на Stack Overflow. В этой модели тональность комментариев не имела статистически значимого влияния. Конечно, это лишь одна модель, да ещё и не для сообщества на базе Discourse. Но это один из фактов, который говорит о том, что люди не так сильно отталкиваются от негатива (в том понимании, которое задаёт выбранная мной система анализа тональности), как можно было бы предположить.
Есть много причин для оптимизма в отношении такого рода искусственного интеллекта, но я бы предостерёг от того, чтобы энтузиазм затмил здравый смысл. Неправильное применение анализа тональности может ввести лиц, принимающих решения, в фундаментальные заблуждения. Помните забор Честертона!
Не то чтобы это было недопустимо! Скорее, преимущества кажутся менее очевидными, чем можно было бы предположить. ↩︎
