Análisis de sentimiento
El análisis de sentimiento es el uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la IA para identificar el tono emocional de un texto y etiquetarlo, normalmente como positivo, negativo o neutro, a veces con una puntuación de la intensidad de ese sentimiento o con una etiqueta más fina como frustrado, entusiasmado o urgente.
Comprendiendo Análisis de sentimiento
El análisis de sentimiento se originó en el análisis de reseñas de productos y la monitorización de redes sociales, pero tiene aplicaciones más amplias en cualquier ámbito donde sea relevante entender el tono emocional. En la comunicación profesional, el sentimiento puede indicar señales de urgencia: un correo con tono frustrado o urgente de un cliente requiere una gestión diferente a una actualización rutinaria. Los modelos avanzados de sentimiento van más allá del positivo/negativo/neutral para identificar emociones específicas como frustración, entusiasmo, urgencia y confusión, y pueden distinguir el sentimiento sobre diferentes entidades dentro de un mismo texto.
El sentimiento es la actitud o emoción que hay detrás de las palabras. Un texto positivo expresa aprobación o satisfacción ("Gracias, eso lo arregló"). Un texto negativo expresa queja, decepción o enfado ("Es la tercera vez que lo pido"). Un texto neutro expone hechos sin valorarlos ("Adjunto la factura"). La mayoría del correo de trabajo es neutro, así que una etiqueta neutra es lo normal, no un fallo. Algunos sistemas añaden una etiqueta mixta para textos que elogian una cosa y critican otra.
Hay tres formas habituales de analizar el sentimiento de un texto. Las herramientas basadas en léxico, como VADER, puntúan cada palabra con un diccionario de términos positivos y negativos y suman el resultado: son rápidas y fáciles de revisar, pero el sarcasmo y el contexto las engañan con facilidad. Los clasificadores de aprendizaje automático, como los modelos transformer tipo BERT ajustados, aprenden de ejemplos etiquetados y son precisos dentro del dominio en el que se entrenaron. Los modelos de lenguaje grandes pueden clasificar el sentimiento a partir de una instrucción sencilla, sin datos de entrenamiento, explicar la etiqueta y manejar mejor las frases indirectas, con un coste mayor por mensaje. El análisis de sentimiento basado en aspectos asigna una emoción a cada cosa mencionada: "la comida estaba buenísima, pero el servicio fue lento" es positivo sobre la comida y negativo sobre el servicio.
El análisis de sentimiento se usa para seguir las menciones de una marca en redes sociales, resumir reseñas de productos y respuestas de encuestas, marcar tickets de soporte de clientes molestos, medir el ánimo de los clientes a lo largo del tiempo y priorizar el correo. Le cuesta el sarcasmo ("genial, otra caída"), la jerga y el vocabulario de cada sector, los mensajes muy cortos y los textos que mezclan emociones. El análisis de tono es un pariente cercano: describe cómo se dice algo (formal, seco, de disculpa, seguro) y no solo si la emoción es positiva o negativa.
Cómo GAIA usa Análisis de sentimiento
GAIA no usa un clasificador de sentimiento aparte. Su modelo de lenguaje lee el correo completo, así que el tono forma parte de cómo decide qué necesita tu atención. Cuando le pides a GAIA que ordene tu correo no leído por urgencia, o creas un flujo como "avísame si un cliente parece molesto en un correo", un mensaje frustrado de un contacto clave puede quedar arriba aunque el asunto sea neutro. GAIA valora el tono junto con el remitente, lo que se pide y cualquier plazo del mensaje.
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