Sentimen
analisis adalah kontekstual mining dari teks dimana mengidentifikasi dan
mengekstrak informasi subjektif dari sumber. Dan membantu pebisnis untuk
mengerti sentiment social dari merek, produk, atau layanan yang dipantau
percakapan online. Namun, analisis dari social media biasanya dibatasi pada sentimen
analisis dasar dan perhitungan metrik.
Sentiment analysis ini dibagi menjadi 2 kategori besar :
1.
Coarse-grained sentiment analysis
2.
Fined-grained sentiment analysis
Coarse-grained
sentiment analysis - kita mencoba melakukan proses
analysis pada level Dokumen. Singkatnya adalah kita mencoba mengklasifikasikan
orientasi sebuah dokumen secara keseluruhan. Orientasi ini ada 3 jenis :
Positif, Netral, Negatif. Akan tetapi, ada juga yang menjadikan nilai
orientasi ini bersifat kontinu / tidak diskrit.
Fined-grained sentiment analysis - kategori
kedua ini yang sedang Naik Daun sekarang. Maksudnya adalah para
researcher sebagian besar fokus pada jenis ini. Obyek yang ingin diklasifikasi
bukan berada pada level dokumen melainkan sebuah kalimat pada suatu
dokumen.
contoh :
- Saya tidak suka programming (negatif)
- Hotel yang baru saja dikunjungi sangat indah sekali (positif)
Hingga sekarang, hampir sebagian besar penelitian di bidang
sentiment analysis hanya ditujukan untuk Bahasa Inggris karena memang
Tools/Resources untuk bahasa inggris sangat banyak sekali. Beberapa resources yang
sering digunakan untuk sentiment analysis adalah SentiWordNet dan WordNet.
Sumber:
https://towardsdatascience.com/sentiment-analysis-concept-analysis-and-applications-6c94d6f58c17
http://alfan-farizki.blogspot.co.id/2011/01/apa-itu-sentiment-analysis-opinion.html
