Flerspråklige sentimentanalysetjenester
lytter, den forstår.
Analyser menneskelige følelser og følelser ved å tolke nyanser i kundeanmeldelser, økonomiske nyheter, sosiale medier, etc.
Utvalgte klienter
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
Det sies med rette at god forretning alltid lytter til kundene sine, men spørsmålet er om de virkelig forstår dem? Å forstå menneskelige følelser, følelser eller hensikter anses ofte som vanskelig. Løsningen? Sentimentanalyse – Det er en teknikk for å utlede, måle eller forstå bildet ditt produkt, tjeneste eller merkevare har på markedet.
Twitter:
I følge en studie 360,000, tweets twitres hvert minutt
E-post:
40% av de ansatte mottar mellom 26-75 e-poster per dag
Multilingual Sentiment Analysis Services for NLP hjelper deg med å score høyt på kundeopplevelse
Real-World Solution
Analyser data for å forstå brukernes følelser
Med fremveksten av sosiale medier deler folk ofte sine erfaringer med produkter og tjenester på nettet gjennom blogger, vlogger, nyhetsartikler, sosiale medier, anmeldelser, anbefalinger, oppsummeringer, hashtags, kommentarer, direktemeldinger, mikropåvirkninger etc.
Shaip tilbyr deg forskjellige teknikker, f.eks. følelsesdeteksjon, sentimentklassifisering, finkornet analyse, aspektbasert analyse, flerspråklig analyse, etc. for å avdekke meningsfull innsikt fra brukernes følelser og følelser. Vi hjelper deg å finne ut om følelsen i teksten er negativ, positiv eller nøytral. Språk er ofte tvetydig eller svært kontekstuelt, noe som gjør det ekstremt vanskelig for maskiner å lære uten menneskelig hjelp, og derfor blir treningsdata kommentert av mennesker kritisk for ML-plattformer.
Hvordan vi kan hjelpe
- Utfør tekstsentimentanalyse av f.eks.
- produktomtaler
- tjenesteanmeldelser
- filmanmeldelser
- e-postklager/tilbakemeldinger
- kundesamtaler og møter
- Analyser innhold på sosiale medier, inkludert:
- Tweets
- Facebook innlegg
- Bloggkommentarer
- Forum -Quora, Reddit
- Gi flerspråklige sentimentanalysedata som treningsdata for maskinlæring
Fordeler
- Analysere og behandle store datasett
- Utnytt menneskelig intelligens for nøyaktig å bestemme kundesentiment
- En fleksibel arbeidsstyrke bestående av domeneeksperter
- Skaler mens du vokser
- 95 % kvalitetssikrede resultater
Forretningsfordeler
- Overvåk merkevarens helse
- Administrer merkevarens omdømme
- Konkurranseanalyse
- Forbedring av kundeservice
- Bedre markedsføringskampanjer basert på pulsen til publikum
Typer sentimentanalyseparametere
Polaritet
fokuserer på anmeldelsene merkevaren din mottar på nettet (positive, nøytrale og negative)
Følelser
fokuserer på følelsene produktet eller tjenesten ditt tenner i hodet til kundene dine (glade, triste, skuffet, begeistret)
Hastverk
fokuserer på umiddelbarheten av å bruke merkevaren din eller finne ut en effektiv løsning på brukernes problemer (haster og ventende)
Intensjon
fokuserer på å finne ut om brukerne dine er interessert i å bruke ditt produkt eller merke eller ikke
Typer sentimentanalysetjenester
Følelsesgjenkjenning
Denne metoden bestemmer følelsene bak å bruke merkevaren din til et formål. For eksempel, hvis de kjøpte klær fra e-handelsbutikken din, kan de enten være fornøyd med forsendelsesprosedyrene, kvaliteten på klærne eller utvalg av utvalg eller bli skuffet over dem. Bortsett fra disse to følelsene, kan en bruker møte en hvilken som helst spesifikk eller en blanding av følelser i spekteret også. En av manglene ved denne typen er at brukere har en rekke måter å uttrykke sine følelser på – gjennom tekst, emojier, sarkasme og mer. Modellen bør være høyt utviklet for å oppdage følelsene bak deres unike uttrykk.
Finkornet analyse
En mer direkte form for analyse innebærer å finne ut polariteten knyttet til merkevaren din. Fra veldig positivt til nøytralt til veldig negativt, brukere kan oppleve hvilken som helst attributt angående merkevaren din, og disse attributtene kan ta en håndgripelig form i form av rangeringer (f.eks. – stjernebasert), og alt modellen din trenger å gjøre er å utvinne disse forskjellige formene for vurderinger fra ulike kilder.
Aspektbasert analyse
Anmeldelser inneholder ofte gode tilbakemeldinger og forslag, på den annen side tar aspektbasert sentimentanalyse deg et skritt videre. Her påpeker brukerne generelt noen gode eller dårlige ting i sine anmeldelser bortsett fra vurderinger og uttrykk for følelser. For eksempel - reisepulten var ekstremt frekk og sløv. Vi måtte vente i en time før vi fikk vår reiserute for dagen.»
Det som ligger under følelsene er to viktige ting fra virksomheten din. Disse kan fikses, forbedres eller gjenkjennes gjennom aspektbaserte analyser.
Flerspråklig analyse
Dette er vurderingen av følelser på tvers av forskjellige språk. Språket kan avhenge av regionene du opererer, landene du sender til og mer. Denne analysen involverer bruk av språkspesifikke gruvedrift og algoritmer, oversettere i fravær av det, sentimentleksikon og mer.
Viktige saker
Brandovervåking
Social Media Monitoring
Kundens stemme
Kundeservice
Hvorfor Shaip
For å implementere AI-initiativet ditt effektivt, trenger du store mengder spesialiserte opplæringsdatasett. Shaip er et av svært få selskaper på markedet som sikrer pålitelige opplæringsdata i verdensklasse i stor skala som overholder regulatoriske/GDPR-krav.
Datainnsamlingsmuligheter
Lag, kurater og saml spesialbygde datasett (tekst, tale, bilde, video) fra over 100 nasjoner over hele verden basert på tilpassede retningslinjer.
Fleksibel arbeidsstyrke
Utnytt vår globale arbeidsstyrke på 30,000 XNUMX+ erfarne og akkrediterte bidragsytere. Fleksibel oppgavetildeling og sanntids arbeidsstyrkekapasitet, effektivitet og fremdriftsovervåking.
Kvalitet
Vår proprietære plattform og dyktige arbeidsstyrke bruker flere kvalitetskontrollmetoder for å møte eller overgå kvalitetsstandarder satt for innsamling av AI-treningsdatasett.
Variert, nøyaktig og rask
Prosessen vår effektiviserer innsamlingsprosessen gjennom enklere oppgavedistribusjon, administrasjon og datafangst direkte fra appen og nettgrensesnittet.
Data Security
Oppretthold fullstendig datakonfidensialitet ved å gjøre personvernet til vår prioritet. Vi sikrer at dataformater er policykontrollert og bevart.
Domenespesifisitet
Utvalgte domenespesifikke data samlet inn fra bransjespesifikke kilder basert på retningslinjer for innsamling av kundedata.
Anbefalte ressurser
Blogg
Hva, hvorfor og hvordan av sentimentanalyse
Sentimentanalyse er prosessen med å utlede, måle eller forstå bildet ditt produkt, tjeneste eller merkevare har på markedet. Hvis dette høres for komplisert ut, la oss avgrense det ytterligere.
Oppløsning
AI-treningsdata for ansiktsgjenkjenning
Oppdag automatisk ett eller flere menneskeansikter basert på ansikts landemerker i et bilde eller en video. Søk i en eksisterende database med menneskelige ansikter for å sammenligne og matche for å bygge en intelligent ansiktsgjenkjenningsplattform.
Blogg
Named Entity Recognition (NER) – Konseptet, typene og applikasjonene
Hver gang vi hører et ord eller leser en tekst, har vi den naturlige evnen til å identifisere og kategorisere ordet i personer, sted, plassering, verdier og mer. Mennesker kan raskt gjenkjenne et ord, kategorisere det og forstå konteksten.
Bruke AI for å forbedre bedriftens ytelse gjennom kundeopplevelse
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
Sentimentanalyse er prosessen med å utlede, måle eller forstå bildet ditt produkt, tjeneste eller merkevare har på markedet. Hvis dette høres for komplisert ut, la oss avgrense det ytterligere. Sentimentanalyse regnes også som meningsutvinning. Med fremveksten av sosiale medier har folk begynt å snakke mer åpent om sine erfaringer med produkter og tjenester på nettet gjennom blogger, vlogger, historier på sosiale medier, anmeldelser, anbefalinger, sammendrag, hashtags, kommentarer, direktemeldinger, mikropåvirkninger, og vi er sikker på at du kan lage en liste selv. Når dette skjer på nettet, etterlater det et digitalt fotavtrykk av et individs uttrykk for en opplevelse. Nå kan denne opplevelsen være positiv, negativ eller rett og slett nøytral. Sentimentanalyse er utvinningen av alle disse uttrykkene og opplevelsene på nettet i form av tekster.
- polaritet: fokuserer på anmeldelsene merkevaren din mottar på nettet (positive, nøytrale og negative)
- Følelser: fokuserer på følelsene produktet eller tjenesten ditt tenner i hodet til kundene dine (glade, triste, skuffet, begeistret)
- Hastverk: fokuserer på umiddelbarheten av å bruke merkevaren din eller finne ut en effektiv løsning på brukernes problemer (haster og ventende)
- Intensjon: fokuserer på å finne ut om brukerne dine er interessert i å bruke ditt produkt eller merke eller ikke
- Regelbasert: Det er her du manuelt definerer en regel for modellen din for å utføre sentimentanalyse på dataene du har. Regelen kan være en parameter vi diskuterte ovenfor – polaritet, haster, aspekter og mer.
- Automatisk: Dette aspektet av sentimentanalyse fungerer fullstendig på maskinlæringsalgoritmer. I dette er det ikke behov for menneskelig inngripen og sette manuelle regler for at en modell skal fungere. I stedet implementeres en klassifikator som evaluerer teksten og returnerer resultater.
- Hybrid: Den mest nøyaktige av modellene, hybridtilnærminger blander det beste fra to verdener – regelbasert og automatisk. De er mer presise, funksjonelle og foretrukket av bedrifter for sine sentimentanalysekampanjer.
- Følelsesgjenkjenning
- Finkornet analyse
- Aspektbasert analyse
- Flerspråklig analyse
En sentimentanalyse på sosiale medier måler kundenes følelser og forteller kundens følelser om merkevaren eller produktet ditt på nettet ved å analysere brukernes følelser, vurderinger og meninger.
- Merkeovervåking
- Social Media Monitoring
- Markedsundersøkelser
- Stemmen til kunden
- Kundeservice