Analyzing Finnish Customer Feedback with Natural Language Processing
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu |
Master's thesis
Authors
Date
2019-06-17
Department
Major/Subject
Communications Engineering
Mcode
ELEC3029
Degree programme
CCIS - Master’s Programme in Computer, Communication and Information Sciences (TS2013)
Language
en
Pages
87+6
Series
Abstract
Nowadays companies receive a large number of customer feedback from different channels. Handling customer feedback is essential in terms of maintaining customer satisfaction, listening to the needs and suggestions, and establishing a closer relationship. Natural Language Processing is a rapidly growing field that provides methods for processing and analyzing unstructured textual data. One of the methods for analyzing the semantics of the text is called sentiment analysis. The main task of sentiment analysis is to identify the polarity of the text. This thesis is focused on building a sentiment analysis algorithm for Finnish language using different tools required for text processing steps. The aim was to analyze customer feedback of Telia Finland customers, study the correlation between star ratings and corresponding written comments and perform entity analysis in order to examine a reason for negative reviews within disconnection orders. In addition, the performance of sentiment analysis algorithm was evaluated, and it was estimated that it’s accurate enough for intended usage. The results showed a positive moderate correlation between customer ratings and sentiment scores. Neutrally scored reviews resulted to be majorly negative. Entity analysis showed that most of the complaints within channel package disconnection were associated with the difficulty of provided service and termination of free channel packages.Yritykset saavat nykyään laajan määrän asiakaspalautteita erilaisista kanavista. Asiakaspalautteiden käsittely ja asiakkaiden toivomusten ja tarpeiden kuunteleminen on tärkeä asiakastyytyväisyyden ja parempien asiakassuhteiden ylläpitämisen kannalta. Luonnollisen kielen käsittely on nopeasti kehittyvä tietojenkäsittelyn osa-alue, joka tarjoaa metodiikkaa epämuodollisen tekstitiedon käsittelyyn ja analysointiin. Tunneanalyysi on yksi luonnollisen kielen käsittelyn menetelmistä, joka keskittyy tekstin polaarisuuden löytämiseen. Tämä diplomityö keskittyy tunneanalyysialgoritmin rakentamiseen suomen kielelle käyttäen erilaisia työkaluja, joita tarvitaan tekstin käsittelyyn. Tavoitteen oli analysoida Telia Finland -yrityksen asiakaspalautteita, tutkia tähtiluokitusten ja vastaavien palautteiden korrelaatiota ja suorittaa kokonaisuuksien analyysin selvittääkseen syyn negatiivisille palautteille irtisanomistilauksissa. Lisäksi, tunneanalyysialgoritmin suoritusta on arvioitu ja on estimoitu, että se on tarpeeksi tarkka tarkoitettuun käyttöön. Tulokset näyttivät, että asiakkaiden tähtiarvostelut ja tunneanalyysialgoritmin tulokset olivat kohtuullisen positiivisesti korreloituneita. Palautteet, jotka saivat neutraalin arvion, olivat enimmäkseen negatiivisia. Kokonaisuuksien analyysi näytti, että suurin osa negatiivisia palautteita kanavapakettien irtisanomisessa liittyi palvelun vaikeuteen ja ilmaisten kanavapakettien irtisanomiseen.Description
Supervisor
Oulasvirta, AnttiThesis advisor
Koch, JaninNakajima, Ai
Keywords
natural language processing, sentiment analysis, customer feedback analysis, entity analysis