Նպատակային անալիզ

Նպատակային անալիզը () հանդիսանում է համընդհանուր դասակարգման գործիք, որը վերլուծում է մուտքագրված հաղորդագրությունը և ցույց է տալիս, թե այն ինչ էմոցիա է պարունակում իր մեջ, դրական, բացասական կամ չեզոք :Նպատակային անալիզը հայտնում է ամեն ինչ հաղորթագրությունը մուտքագրողի մտադրությունների մասին :Նպատակային անալիզը մի քայլ առաջ է սենտիմենտալ անալիզից(Sentiment analysis):

Ընդհանուր առմամբ այս տերմինը օգտագործում են տեքստի մտադրությունները հասկանալու համար :Դրանք կարող են լինել մտադրությունններ ինչպիսիք են գնելը, վաճառելը, գանգատվելը և այն:Կարևոր է հասկանալ ինչպիսի մտադրություններ կան տեքստի կամ արարքների հետևում:Այն կարող է տալ շատ առավելություններ  ձեռնարկություններին և սպառողներին:Նպատակային անալիզի շնորհիվ հնարավոր է հասկանալ սպառողի կարծիքը ցանկացած ապրանքի վերաբերյալ և այդ կերպ  ապահովել և բարելավել ծառայության բնույթը։

Նպատակային անալիզի տեսակներ 
 Intent Analysis – հղումների հետազոտում ևբհամեմատում տվյալների բազայի հետ
 Real-Time Intent Analysis – նոր դոմենային անուններ, որոնք նոր պետք է գործածության մեջ մտնեն:Նաև ներառում է DNS որոնումներ URL սև ցուցակների դեմ։
 Multilevel Intent Analysis – ազատ ինտերնետային էջերի տվյալների օգտագործում սպամերից խուսափելու նպատակով։

Նպատակային անալիզ աշխատանքը 
Վերցնենք օրինակի համար մի պարզ նախադասություն․ «Ես գնելու եմ նոր համակարգիչ։»(1) Զգացմունքային տեսանկյունից ոչ մի փաստացի ազդանշան այն չի պարունակում։ Միայն հնարավոր է ենթադրել որ նոր համակարգիչ գնելը լավ նորություն է։ Սակայն նախադասություններում ինչպիսիք են օրինակ «Ես շատ երկար ժամանակ եմ խնայել գումար սև ուրբաթի համար։ Նոր համակարգիչ սպասիր ինձ, ես գալիս եմ քո հետևից !» (2) չկան բառեր ինչպիսիք են «գնել» կամ «գնում կատարել» սակայն նպատակը նույնն է։

Նպատակային անալիզ գործիքը կվերլուծի 2րդ նախադասությունը հետևյալ կերպ.

 Նպատակ – գնել
 Նախատեսված օբյեկտ - համակարգիչ
 Նպատակը հետապնդող անձ- ես

Նպատակային անալիզը հիմնվում է քերականական վերլուծության տեխնոլոգիաների վրա,որը բնական լեզվի մշակման(NLP-Natural Language Processing) մաս է:Քերականական վերլուծությունը այն կարևոր բանալին է որը հնարավոր է դարձնում նպատակային անալիզի աշխատանքը։

Նպատակային անալիզը օգտագործում է կարճաժամկետ հիշողության (LSTM-Long Short Term Memory ) ալգորիտմներ տեքստը դասակարգելու համար։ LSTM ալգորիտմը վարժեցվում է սոցիալական և լրատվական կայքերի տվյալների վրա:Այդ ամենը արվում է որ համակարգը տիրապետի ֆորմալ և ոչ ֆորմալ լեզուներին։

Որտեղ է օգտագործվում

Սպամի ճանաչում (Spam recognition) 
Նպատակային անալիզի շնորհիվ հնարավոր է իդենտիֆիկացնել ցանկացած տեքստի կամ էլեկտրոնային նամակների մտադրությունը:Այն օգնում է վերահանել անցանկալի նամակները, հեռախոսազաները կամ հաղորթագրությունները։ Նպատակային անալիզի օգնությամբ հետազոտվում են պարզելու արդյոք նամակներին կցված հղումները կապված են օրինական ինքնությունների, թե ոչ:Նպատակային անալիզի այս տիպի վառ օրինակ է phishing էլեկտրոնային նամակները և հաղորթագրությունները:Հղումը մանրակրկտորեն հետազոտվում է և համենատվում տվըալների բազաների(databases) հետ phishing(ինտերնետային խարդախություն ) հարձակումներից խուսափելու համար։

Գովազդ սոցիալական փոստերի միջոցով 
Կան տարբեր սոցիալական կայքեր որտեղ շատ սպառողներ կիսվում են իրենց սեփական փորձով ապրանքների կամ ծառայությունների վերաբերյալ :Նպատակային անալիզ օգտագործելով հնարաոր հնարավոր է գտնել գովազդը սպառողներին ցուցադրելու ամենահարմար վայրը :Օրինակի համար, ենթադրենք կան տարբեր սոցիալական փոստեր որտեղ նշված են տարբեր կարծիքներ հեռախոսի վերաբերյալ ։

• «Այս հեռախոսի մարտկոցը լավը չէ ։» սա արձագանք է

• «Այն կարող եր ունենալ 12 MP տեսախցիկ 8 MP փուխարեն։» սա առաջարկություն է

• «Այն ունի՞ մատնահետքի ճանաչում ։» սա հարց է

• «Ուզու՞մ ես ավելի լավ հեռախոս քան նախորդը ։» սա մարքեթինգ է

Այս կերպ հեշտությամբ հնարավոր է ճանաչել մտադրությունները:Երբ պարզվում է որ նոատակային անալիզի արդունքները բողոքներ են օգտատերը կարող է տեղադրել գովազդ այդտեղ որում կառաջարկի ավելի լավ հատկություններով հեռախոս քան սպառողի կողմից նշված նախորդ հեռախոսն էր։

Ծանոթագրություններ

Արտաքին հղումներ 
 Intent analysis
 Use of Intent analysis 
 Intent analysis in advertising 
 Spam Detection 
 Intent analysis-Inbound Mail
 Intent Detection through Text Mining and Analysis
 Intention extraction

Գրականություն 
 Cambridge University Press(2015):Mining Opinions, Sentiments, and Emotions: 
 Morgan Kaufmann(2016):Intent Analysis in Social Networks:  
 Analysis in Social Networks(2013):Mining the Social Web: 
 Kogan Page(2015):Practical Text Analytics: