谷歌’的新评论官方网投选项和情感分析

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情绪-某种事物的一般感觉,见解,个人判断,感觉或感觉。

At 谷歌’s recent 搜寻学 演讲中,情感分析是Google所描述的一项新功能。

在里面 回顾 of the event from 谷歌’马特·库茨(Matt Cutts),他告诉我们:

If you sort 通过 评论, 谷歌 will perform sentiment analysis and highlight interesting comments.

I’ve seen a number of papers from 谷歌 on sentiment analysis, and a recent patent filing, so I decided to look closer at some of those 评论 search results.

谷歌 Review Examples

对于某些官方网投结果,当您选择“show options”官方网投后链接,然后“reviews” link, then in the snippet area for search results you may see quotes from 评论, surrounded 通过 quotation marks. Testing this, I did see some results where the snippets were in quotation marks, and when I visited those pages that quoted text tended to be mostly from actual 评论. I looked at some 评论 for restaurants, music, and products.

这里’举一个我对[纽约海鲜餐厅]进行的官方网投结果中的一个示例:

“Aquavit,位于著名的家族之一’以前的城镇住宅,可能是您最好的选择。” … “为其中一种诱人的甜点节省空间。” … “Aquagrill几乎提供专门用于海鲜的菜单,是想要出色选择和无与伦比选择的食客的绝佳之选。”

On a search for the band [Led Zeppelin], the following quotes were culled from two different 评论 on Amazon.com where there were a number of 评论:

“这是齐柏林飞艇(Led Zeppelin)’最好的时间,因此正确地拥有了有史以来第一名的专辑。” … “我拥有它,并且已经听了一百遍了,所以与齐柏林飞艇的其他成员一起,我对它已经不那么熟悉了’s music.” … “四根棍棒较重,但没有什么例外。”

On a search for [green cleaners], these quotes were pulled from a couple of different 评论 on one page:

“总的来说,我对使用这些产品感觉很好。” … “另一个似乎还可以,但是总的来说,我确实推荐使用clorox品牌的greenworks。” … “我希望继续使用,它也将有助于消除灌浆线中的霉菌。”

Exactly why did 谷歌 choose the particular quotes that it shows?

不同方面的情绪

谷歌最近发表的一篇论文描述了一些思考过程,这些过程可能解释了为什么可能包含某些陈述的某些原因。在 构建用于本地服务评论的情绪摘要 (pdf),我们’re shown the following example of quotes from 评论 broken out 通过 different aspects, such as “service,” “value,” and “general comments.”方面是在Google之一中定义的’关于情感分析的论文“可由用户评估的对象的属性。”

谷歌's 评论 of a barber showing sentiments about 服务, 值, haircuts, and general comments

论文摘要告诉我们:

In this paper, we present a system that summarizes the sentiment of 评论 for a local service such as a restaurant or hotel. In particular we focus on aspect-based summarization models, where a summary is built 通过 extracting relevant aspects of a 服务, such as service or 值, aggregating the sentiment per aspect, and selecting aspect-relevant text.

因此,当显示多个报价时,Google可能试图达到的目标是提供有关某项或服务的不同方面的情感信息。

其他有关情绪分析的Google论文也值得关注:

谷歌’的情感分析专利申请

The patent application is interesting to think about because it provides some information about how 谷歌 might actually choose text from 评论 to present. The patent filing appears at:

特定领域的情感分类
由Tyler J. Neylon,Kerry L. Hannan,Ryan T. McDonald,Michael Wells,Jeffrey C. Reynar发明
Assigned to 谷歌
美国专利申请20090125371
2009年5月14日发布
申请日期:2007年8月23日

其中一份文件’s primary focuses is upon describing how different words or terms that may appear in 评论 may have completely different meanings when applied to different products or services. A couple of early examples illustrate this very well:

这个单词“small”通常在描述便携式电子设备时表示正面情绪,但是在用于描述餐厅提供的部分食物的大小时可能表示负面情绪。

因此,在一个域中为正的单词在另一域中可以为负。

此外,在一个域中相关的单词在另一域中可能不相关。例如,“battery life”在便携式音乐播放器领域可能是一个关键概念,但在餐馆领域则无关紧要。

专利申请的摘要提供了文件内容的高层次概述:

创建可用于对特定领域文档表达的情感的极性和大小进行评分的特定领域情感分类器。建立了与领域无关的情感词典,分类器使用该词典对特定领域文档的情感进行评分。

识别具有正极性和负极性的高情感文档集。对高情感文档中的n-gram进行过滤以除去极其常见的n-gram。过滤后的n-gram被保存为特定领域的情感词典,并用作模型中的特征。

使用一组训练文档对模型进行训练,可以对它们的整体情绪进行手动或自动标记,以在特定领域的情绪词典中生成n-gram的情绪分数。特定领域的情感分类器使用此词典。

如果您想深入了解如何识别不同种类的产品或服务的不同情绪背后的实际过程,则可能需要花一些时间来处理此专利申请和我上面链接的论文。一世’d also recommend looking at a number of 评论 for products and services in different areas to get an idea of how 谷歌 is using sentiment analysis in actual practice.

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关于47条想法“Google’的新评论官方网投选项和情感分析”

  1. 有些情绪比其他情绪更平等…有趣的是,看看Google如何在对网站,产品和服务的情感分析中确定哪些网站值得使用。如今,所有在线场所都可用于讨论,很高兴看到Google如何确定其“Sentiment Rank”

  2. pingback:»Pandia官方网投引擎新闻摘要6月14日
  3. 请原谅我对这个问题的无知。

    不’t the current 评论 scoring rely heavily on the base “5 star”系统,而不是物理/文字解释情感?

    我绝不以某种形式或形式说某种解释水平并没有 ’发生这种情况,我只是很好奇地理解,仅取平均值的“5 star” 评论 and calibrating the algorithm to identify syntax/context.

  4. 嗨,jlbraaten,

    I guess that might depend upon how many 评论 might be found for a particular product or 服务, and how many statements are included in those that address different aspects of the products or services. If there aren’无论哪种表达方式,’s possible that more neutral 评论 might be included. It’s worth spending some time lookings at 评论 that are included in snippets and taking a look at where they originated from.

  5. 你好罗宾,

    Good question. In my search above for [new york seafood restaurants, there were a number of 5星 评论, yet two of the three statements came from 4 star 评论 instead. I don’t know if that means that the number of stars may be less important than some level of semantic analysis, but it might. The best way to answer your question might be to start looking at a number of results that include 评论, and look to see where they are taken from.

  6. Pingback:SEO每日阅读-第148版-《互联网营销博客》
  7. 过去,各种公司都已经完成了这种分析的自动化-可能需要对google应用程序进行更详细的分析。根据我过去的经验,虽然其中一些可以自动化,但取决于准确性的程度,但是消除人为因素是不可能的。尽管准确性在诸如餐厅评​​论之类的不太重要的领域中可能不会起很大的作用,但是公司已经知道可以使用这种情绪分析来根据供需模式等来跟踪产品定价模式等。在这种情况下,准确性具有更大的重要性,一世’我不确定自动化解决方案是否真的有效。毕竟,人脑当然是最复杂的计算机。

  8. @比尔:很棒的帖子。在中心’d我们一直在推动这一想法,以使本地内容对消费者更友好。正如@People Finder所建议的,我们也将情感视为官方网投。

    @RAM:同意你的观点–如果您想进行更深入的分析,则很难/昂贵地构建本体,训练集等以获取准确的信息。

  9. 嗨,拉姆,

    感谢您的周到评论。这是一个令人兴奋的领域,并且是一项艰巨的计算任务。我确实认为将情感分析的任务划分为不同的类别或领域是’这不是一个好主意。但是,任何试图自动化流程的人仍然面临许多挑战。我很想更详细地介绍专利申请,但在阅读后意识到,这种分析最终可能会比专利申请本身更长。

  10. 嗨,Chandu,

    谢谢–很高兴在这里见到你。我没有’有机会看到之前居中– I’现在将花费一些时间,看看您在官方网投中如何使用情感。使本地官方网投对消费者更友好是一个伟大的目标,我希望您能’ll accomplish.

  11. 很有意思。我喜欢您的博客,您可以彻底研究主题,而不仅仅是谈论现状。它’令人惊讶的是,该软件的深入程度如何,但正如我所看到的,总会有改进的空间。

  12. 嗨乔尔,

    谢谢very much for your kind words. At some point we may see 谷歌 attempting to use sentiment analysis in areas other than 评论. 内存 described some other uses in his comment that are likely much more difficult. I’我很期待看到他们可能会尝试使用它。

  13. 约阿希姆斯,格兰卡和潘就这一主题做了一篇特别有趣的论文,题目是“准确解释隐含的点击数据
    反馈”。他们使用眼动追踪对官方网投引擎用户进行了一项研究,以进行情绪分析之类的事情。它还描述了有权访问用户点击日志的人(例如Google)–或任何人,使用几年前泄露的AOL数据)都可以开始判断用户对网站的看法。那里’s a PDF at http://seorant.ath.cx/joachims_etal_05a.pdf和the follow-up work is also good, if that paper held your interest.

  14. 嗨,SEO Ranter,

    谢谢。我真的很喜欢像你这样的学习’ve指出。该人的焦点似乎更多地是一种偏见,这种偏见可能是基于向官方网投者显示官方网投结果的方式而产生的,例如赋予第一官方网投结果的大量信任。一世’我看过该PDF作者的许多论文,他们’一切都很有趣。

    我上面链接的其中一篇论文,“情绪总结: Evaluating and Learning User Preferences”确实引用了您的论文的其中一位共同作者的论文’ve linked to – 托斯滕·约阿希姆斯。那张纸 使用点击数据优化官方网投引擎 在中引用“情绪总结”该文档描述了一种帮助改善向官方网投者显示的情感摘要的方法。它’看到这样的研究可以结合多少是非常有趣的。

  15. 很棒的博客,它吸引人的是系统在如此短的时间内变得越来越强大。我认为下一步将是尝试使用一个系统来满足所有类型的官方网投,尽管显然说起来容易做起来难。

  16. 嗨Rak设计,

    感谢您的客气话。看到官方网投引擎和Web的发展非常令人兴奋。像“real time” search (or near 即时的 search) combined with social networks like 推特 are spreading information so quickly these days. News outlets are having a hard time keeping up.

    I’不过,我不确定创建一个可以处理所有官方网投的单一系统始终是理想的方法。

    如果我’我只专注于完成一种类型的任务,例如找到当地的披萨店’不一定要查看比萨食谱,比萨图片,制作比萨的人的视频或有关比萨的网页。我只是希望能够找到一个可以抓些切片的地方,而且可能很快。 ðŸ™,

    对于其他一些类型的任务也可能是正确的。

  17. pingback的:Suchmaschinen&SEO“Juni2009-内部SEO
  18. 嗨比尔!我没有’曾经在您的网站/博客上浏览过许多卫星,让您印象深刻’仍然坚持下去,并提供最好的信息和分析。我喜欢您选择的乐队,因为齐柏林飞艇(Led Zeppelin)一直以来都是我的最爱。通往天堂的阶梯仍然使我感动,即使听了1000’s of times already. On to the important stuff though. How would an internet marketer target 评论 in such a way that 谷歌 will use your specicific 评论?

  19. 嗨,雅克,

    It’s good to see you. The Led Zeppelin 评论 were interesting – I couldn’t pass them up.

    那里’我最近从Google那里得到的一些新东西’尚有机会到达,但一定会。 ðŸ™,

    希望它将给我们一些想法。

  20. 很棒的博客!多亏了您,我才知道您可以深入了解公开的专利。我不知道你在哪里’所有这些知识,以及为什么如此热衷于分享。你有波兰根吗?

  21. 我不明白。可以说,网页上有4种主要观点。 谷歌将如何表示/排名,这将如何影响SERP?

  22. 嗨,德克,

    I’我不确定结果的排名与摘要或摘要中的情感显示之间的联系如何,但是’有可能导致“review”Google提供的选项可能会考虑到所表达的情感有多强烈。

    谷歌 also shows 评论 in local search, and the choice of what to show from different 评论 may be influenced 通过 what sentiments are contained in statements about the objects or services written about.

    I’ve跟进了另一个帖子– Opinion Summaries in 谷歌 Maps Reviews, 和我’有关在不久的将来在摘要中使用情感陈述的其他问题。

    该专利申请没有’t give us much insight into how sentiment analysis might play a role in the ranking of 评论. The others don’t either. But they do provide some ideas about what might be included in summaries of 评论 (possibly from different sources) and snippets from 评论. And we know that people will often choose which results to actually visit based upon what they see in search result snippets.

  23. 这都很有趣。我们都知道google正努力提供最相关的官方网投结果,但是他们如何将情感分析纳入已经很复杂的算法方程中?我认为今年将是非常有趣的一年,看看Google和Binghoo如何相互适应官方网投技术的变化。

  24. 嗨webheadz1,

    At this point, it looks like they are using it for their 评论 options, and possibly in their local search 评论 as well. It’很难说他们将如何继续扩大其用途。

  25. 今年似乎将颠覆官方网投引擎的世界。情感分析,《不追随》,据我了解,Goog正在致力于针对地理位置的结果,这是其新算法的主要因素。对于本地企业而言,这将是一个重大举措,但可能会给争夺全国市场的大公司造成严重破坏。感谢您的精彩帖子和分析。

  26. 嗨,托尼(Tony)和身份设计,

    I’在Google显示的结果中看到了一些地理位置定位。在官方网投结果的顶部,我进行了几次官方网投’ve已执行了一条消息,内容如下:“这些结果已根据您在XXXXXX中的位置进行了自定义。”

    I’我不确定这是否会变得更普遍,但我已经看到了一些。

    另外,某些官方网投可能会显示您附近位置的自动本地官方网投结果。例如,我官方网投“pizza,”并且我看到一个本地结果混入了包含本地披萨店的网络结果中。

  27. 这种地理位置定位将如何影响在全国或全球范围内销售服务和产品的公司?官方网投者可以选择在本地官方网投吗?这可能不利于大型公司在全国范围内扩张。哇,这对网站管理员来说真是头疼。

  28. 嗨,JT,

    该帖子是’关于地理位置定位,这是我在此处其他文章中详细讨论的主题。地理位置定位可以影响本地,区域和全球范围内的公司,在某些情况下,可以为官方网投者提供在本地或全球范围内进行明确官方网投的机会,而在其他情况下,地理位置定位可以在后台进行。

  29. 嗨,比尔,

    也许我’会看起来很蠢,但是人们真的在使用Google提供的这项新功能吗?

    如果您可以通过一些信息或统计数据来启发我,那将是一个很大的帮助。

    问候〜通尼(顺便说一句,您文章中的第二个链接已断开“构建用于本地服务评论的情绪摘要”)

  30. 嗨,Tonny,

    如果您点击“show options”链接到Google一组官方网投结果顶部的链接,然后单击“reviews” link in the left navigation, you will see 评论 related to your query terms. If you search in 谷歌 Maps for a business, you also have the option of looking at 评论 for a business location. The 评论 don’t look like the screen shot from the patent application, but 谷歌 did say in the 搜寻学 presentation that they gave earlier this year that they would be using sentiment analysis with the 评论 that they present.

    感谢您注意断开的链接。一世’已将该文档放在其他URL上(仍然可用)。

  31. 我发现Google算法几乎可以像人类一样处理情感和意图,找出与官方网投最相关的结果,这真是令人惊讶。我非常期待看到yahoo和bing将如何结合起来与Google竞争。感谢您的启发性文章。

  32. 嗨,比尔,

    I’ve注意到此增加。我认为它’一个好主意。我喜欢google不断在官方网投结果中添加内容的方式,我认为这使它们离yahoo和bing更远了。我觉得Google在过去十年中一直向前发展,而其余的则保持不变。

  33. 嗨,彼得,

    I do like the 评论 approach –它确实使我们可以在Web上找到不同的页面视图。一世’我并没有完全相信其他官方网投引擎是静止不动的,但是寻找更改并进行比较很有趣。

  34. 您认为Google最终会朝着使用“+1 tagged”内容作为一种更广泛的审阅者系统?从我的角度来看,任何有助于提高内容农场之外的官方网投结果质量的措施都是朝着正确方向迈出的一步!

  35. 嗨,韦斯,

    I’我不确定只是“+1”足以提供情感,但我认为一家公司可以将+1之类的正面赞誉与有关离开+1的人的信息相匹配’来了解不同页面或内容可能吸引谁。

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