Vícejazyčné služby analýzy sentimentu
poslouchá, rozumí.
Analyzujte lidské emoce a pocity interpretací nuancí v zákaznických recenzích, finančních zprávách, sociálních médiích atd.
Vybraní klienti
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
Je správně řečeno, že dobrý obchod vždy naslouchá svým zákazníkům, ale otázkou je, zda jim skutečně rozumí? Pochopení lidských nálad, emocí nebo záměru je často považováno za obtížné. Řešení? Analýza sentimentu - Je to technika, jak odvodit, měřit nebo porozumět obrazu, který váš produkt, služba nebo značka nese na trhu.
Twitter:
Podle studie 360,000, tweety se tweetují každou minutu
E-maily:
40% zaměstnanců dostává mezi 26–75 e-maily denně
Vícejazyčné služby pro analýzu sentimentu pro NLP vám pomohou získat velké skóre v oblasti zákaznické zkušenosti
Skutečné řešení
Analyzujte data, abyste pochopili sentiment uživatelů
Se vzestupem sociálních médií lidé často sdílejí své zkušenosti s produkty a službami online prostřednictvím blogů, vlogů, zpravodajských článků, příběhů sociálních médií, recenzí, doporučení, přehledů, hashtagů, komentářů, přímých zpráv, mikro vlivů atd.
Shaip vám nabízí různé techniky, tj. Detekci emocí, klasifikaci sentimentu, jemnozrnnou analýzu, analýzu založenou na aspektech, vícejazyčnou analýzu atd., Abyste odhalili smysluplné poznatky z emocí a sentimentů uživatelů. Pomůžeme vám určit, zda je sentiment v textu negativní, pozitivní nebo neutrální. Jazyk je často nejednoznačný nebo vysoce kontextuální, takže je pro stroje extrémně obtížné se učit bez lidské pomoci, a proto se tréninková data anotovaná lidmi stávají pro platformy ML kritickými.
Jak můžeme pomoci
- Proveďte textovou analýzu sentimentu např.
- recenze produktu
- recenze služeb
- recenze filmů
- e-mailové stížnosti / zpětné vazby
- zákaznické hovory a schůzky
- Analyzujte obsah sociálních médií, včetně:
- Tweets
- Facebook příspěvků
- Komentáře k blogu
- Fóra - Quora, Reddit
- Poskytujte vícejazyčná data analýzy sentimentu jako trénovací data pro strojové učení
Výhody
- Analyzujte a zpracovávejte velké soubory dat
- Využijte lidskou inteligenci k přesnému určení sentimentu zákazníka
- Flexibilní pracovní síla složená z odborníků na doménu
- Měřítko, jak rostete
- 95% výsledky zajištěné kvality
Obchodní přínosy
- Monitorujte zdraví značky
- Spravujte pověst značky
- Analýza konkurence
- Zlepšení služeb zákazníkům
- Lepší marketingové kampaně založené na tepu vašeho publika
Typy parametrů analýzy sentimentu
Polarita
zaměřuje se na recenze, které vaše značka obdrží online (pozitivní, neutrální a negativní)
Emoce
zaměřuje se na emoce, které váš produkt nebo služba zapálí v myslích vašich zákazníků (šťastný, smutný, zklamaný, nadšený)
Naléhavost
zaměřuje se na bezprostřednost používání vaší značky nebo hledání efektivního řešení problémů uživatelů (naléhavé a čekatelné)
Záměr
se zaměřuje na zjištění, zda mají uživatelé zájem o použití vašeho produktu nebo značky nebo ne
Typy služeb pro analýzu sentimentu
Detekce emocí
Tato metoda určuje emoce, které stojí za používáním vaší značky k určitému účelu. Pokud si například koupili oděv z vašeho obchodu eCommerce, mohli by být spokojeni s vašimi postupy přepravy, kvalitou oděvu nebo řadou výběrů, nebo by z nich byli zklamáni. Kromě těchto dvou emocí by uživatel také mohl čelit jakékoli konkrétní nebo kombinaci emocí ve spektru. Jednou z nevýhod tohoto typu je, že uživatelé mají mnoho způsobů, jak vyjádřit své emoce - prostřednictvím textu, emodži, sarkasmu a dalších. Model by měl být vysoce vyvinut, aby detekoval emoce za jejich jedinečnými výrazy.
Jemnozrnná analýza
Přímější forma analýzy zahrnuje zjištění polarity spojené s vaší značkou. Od velmi pozitivních přes neutrální až po velmi negativní mohou uživatelé zaznamenat jakýkoli atribut týkající se vaší značky a tyto atributy mohou mít hmatatelný tvar ve formě hodnocení (např. - na základě hvězd) a vše, co váš model musí udělat, je těžit tyto různé formy hodnocení z různých zdrojů.
Aspektová analýza
Recenze často obsahují zvukovou zpětnou vazbu a návrhy na druhé straně analýza sentimentu založená na aspektech vás posune o krok dále. Zde uživatelé obecně poukazují na dobré nebo špatné věci ve svých recenzích kromě hodnocení a vyjadřování emocí. Například - spolupracovník Travel desk byl extrémně hrubý a letargický. Museli jsme čekat hodinu, než jsme dostali náš itinerář dne. “
Pod emocemi se skrývají dva hlavní kroky z vašich obchodních operací. Mohly by být opraveny, vylepšeny nebo rozpoznány pomocí analytiky založené na aspektech.
Vícejazyčná analýza
Toto je hodnocení sentimentu v různých jazycích. Jazyk může záviset na regionech, ve kterých operujete, na zemích, do kterých odesíláte, a dalších. Tato analýza zahrnuje použití jazykově specifické těžby a algoritmů, překladačů, pokud neexistují, sentimentálních lexikonů a dalších.
Klíčové případy použití
Monitorování značky
Sociální Media monitoring
Hlas zákazníka
Služby zákazníkům
Proč Shaip
K efektivnímu nasazení vaší iniciativy AI budete potřebovat velké objemy specializovaných tréninkových datových sad. Shaip je jednou z mála společností na trhu, která zajišťuje spolehlivá data o školení na světové úrovni v měřítku, které splňuje požadavky nařízení/ GDPR.
Možnosti sběru dat
Vytvářejte, spravujte a sbírejte vlastní datové sady (text, řeč, obrázky, videa) od více než 100 zemí z celého světa na základě vlastních pokynů.
Flexibilní pracovní síla
Využijte naši globální pracovní sílu 30,000 XNUMX+ zkušených a pověřených přispěvatelů. Flexibilní přiřazování úkolů a kapacita, efektivita a sledování pokroku pracovních sil v reálném čase.
Kvalita
Naše proprietární platforma a kvalifikovaná pracovní síla používají několik metod kontroly kvality ke splnění nebo překročení standardů kvality stanovených pro sběr datových souborů školení AI.
Rozmanité, přesné a rychlé
Naše procesy se zjednodušují, proces shromažďování prostřednictvím snadnější distribuce, správy a sběru dat přímo z aplikace a webového rozhraní.
Data Security
Zachovávejte úplnou důvěrnost údajů tím, že nastavíte ochranu osobních údajů na naši prioritu. Zajistíme, aby formáty dat byly kontrolovány a uchovávány zásadami.
Specifičnost domény
Vybraná data specifická pro doménu shromážděná ze specifických průmyslových zdrojů na základě pokynů pro sběr dat zákazníků.
Doporučené zdroje
Blog
Co, proč a jak analýza sentimentu
Analýza sentimentu je proces dedukce, měření nebo porozumění obrazu, který váš produkt, služba nebo značka nese na trhu. Pokud to zní příliš komplikovaně, vylepšme to dále.
Řešení
Data školení AI pro rozpoznávání obličeje
Automaticky detekuje jednu nebo více lidských tváří na základě orientačních bodů na snímku nebo videu. Prohledejte existující databázi lidských tváří, porovnejte je a vytvořte si inteligentní platformu pro rozpoznávání obličejů.
Blog
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) – koncept, typy a aplikace
Pokaždé, když slyšíme slovo nebo čteme text, máme přirozenou schopnost identifikovat a kategorizovat slovo na lidi, místo, místo, hodnoty a další. Lidé dokážou rychle rozpoznat slovo, kategorizovat je a pochopit kontext.
Využití umělé inteligence ke zlepšení obchodní výkonnosti prostřednictvím zákaznických zkušeností
Často kladené otázky (FAQ)
Analýza sentimentu je proces dedukce, měření nebo porozumění obrazu, který váš produkt, služba nebo značka nese na trhu. Pokud to zní příliš komplikovaně, vylepšme to dále. Analýza sentimentu je také považována za mínění. Se vzestupem sociálních médií lidé začali otevřenější hovořit o svých zkušenostech s produkty a službami online prostřednictvím blogů, vlogů, příběhů sociálních médií, recenzí, doporučení, přehledů, hashtagů, komentářů, přímých zpráv, mikro vlivů a my jsme určitě si můžete vymyslet seznam sami. Když k tomu dojde online, zanechává to digitální stopu vyjádření zkušenosti jednotlivce. Nyní by tato zkušenost mohla být pozitivní, negativní nebo jednoduše neutrální. Analýza sentimentu je těžba všech těchto výrazů a zkušeností online ve formě textů.
- Polarita: zaměřuje se na recenze, které vaše značka obdrží online (pozitivní, neutrální a negativní)
- Emoce: zaměřuje se na emoce, které váš produkt nebo služba zapálí v myslích vašich zákazníků (šťastný, smutný, zklamaný, nadšený)
- Naléhavost: zaměřuje se na bezprostřednost používání vaší značky nebo hledání efektivního řešení problémů uživatelů (naléhavé a čekatelné)
- Záměr: se zaměřuje na zjištění, zda mají uživatelé zájem o použití vašeho produktu nebo značky nebo ne
- Na základě pravidel: Toto je místo, kde ručně definujete pravidlo pro váš model k provedení analýzy sentimentu na datech, která máte. Pravidlem může být parametr, o kterém jsme diskutovali výše - polarita, naléhavost, aspekty a další.
- Automatic: Tento aspekt analýzy sentimentu funguje zcela na algoritmech strojového učení. V tomto případě není potřeba lidského zásahu a nastavení manuálních pravidel pro fungování modelu. Místo toho je implementován klasifikátor, který vyhodnotí text a vrátí výsledky.
- Hybrid: Nejpřesnější z modelů, hybridní přístupy kombinují to nejlepší z obou světů - založené na pravidlech a automatické. Jsou přesnější, funkční a podniky je preferují pro své kampaně analýzy sentimentu.
- Detekce emocí
- Jemnozrnná analýza
- Aspektová analýza
- Vícejazyčná analýza
Analýza sentimentu na sociálních médiích měří pocity zákazníků a sděluje pocity zákazníků ohledně vaší značky nebo produktu online pomocí analýzy emocí, hodnocení a názorů uživatelů.
- Monitorování značky
- Sociální Media monitoring
- Průzkum trhu
- Hlas zákazníka
- Služby zákazníkům