Flerspråkiga tjänster för sentimentanalys
lyssnar, det förstår.
Analysera mänskliga känslor och känslor genom att tolka nyanser i kundrecensioner, finansiella nyheter, sociala medier, etc.
Utvalda klienter
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Det sägs med rätta att bra företag alltid lyssnar på sina kunder, men frågan är om de verkligen förstår dem? Att förstå mänskliga känslor, känslor eller avsikt anses ofta vara svårt. Lösningen? Sentimentanalys - Det är en teknik för att härleda, mäta eller förstå bilden din produkt, tjänst eller varumärke bär på marknaden.
Twitter:
Enligt en studie 360,000, tweets twittras varje minut
E-post:
40% av de anställda får mellan 26-75 mejl per dag
Multilingual Sentiment Analysis Services för NLP hjälper dig att få höga poäng på kundupplevelsen
Verklig lösning
Analysera data för att förstå användarens känslor
Med uppkomsten av sociala medier delar människor ofta sina erfarenheter med produkter och tjänster online via bloggar, vloggar, nyhetsartiklar, sociala medier, recensioner, rekommendationer, sammanställningar, hashtags, kommentarer, direktmeddelanden, mikroinfluenser etc.
Shaip erbjuder dig olika tekniker, dvs känseldetektering, känsloklassificering, finkornig analys, aspektbaserad analys, flerspråkig analys, etc. för att avslöja meningsfulla insikter från användarens känslor och känslor. Vi hjälper dig att avgöra om stämningen i texten är negativ, positiv eller neutral. Språket är ofta tvetydigt eller mycket kontextuellt, vilket gör det extremt svårt för maskiner att lära sig utan mänsklig hjälp, och därför blir träningsdata som kommenteras av människor kritiska för ML -plattformar.
Hur vi kan hjälpa
- Utför textsentimentanalys av t.ex.
- recensioner
- service recensioner
- filmrecensioner
- e -postklagomål / feedback
- kundsamtal och möten
- Analysera innehåll på sociala medier, inklusive:
- Tweets
- Facebook-inlägg
- Bloggkommentarer
- Forum -Quora, Reddit
- Tillhandahåll flerspråkig sentimentanalysdata som träningsdata för maskininlärning
Fördelar
- Analysera och bearbeta stora datamängder
- Utnyttja mänsklig intelligens för att exakt bestämma kundens känslor
- En flexibel arbetskraft bestående av domänexperter
- Skala när du växer
- 95% kvalitetssäkrade resultat
Affärsförmåner
- Övervaka varumärkets hälsa
- Hantera varumärkes rykte
- Tävlingsanalys
- Kundtjänstförbättring
- Bättre marknadsföringskampanjer baserat på pulsen på din publik
Typer av sentimentanalysparametrar
Polaritet
fokuserar på de recensioner ditt varumärke får online (positivt, neutralt och negativt)
Känslor
fokuserar på de känslor din produkt eller tjänst väcker i dina kunders sinnen (glad, ledsen, besviken, upphetsad)
Brådska
fokuserar på omedelbarheten av att använda ditt varumärke eller hitta en effektiv lösning på användarnas problem (brådskande och väntande)
Avsikt
fokuserar på att ta reda på om dina användare är intresserade av att använda din produkt eller ditt varumärke eller inte
Typer av sentimentanalystjänster
Känslomässig upptäckt
Denna metod bestämmer känslan bakom att använda ditt varumärke för ett ändamål. Om de till exempel köpte kläder från din e -handelsbutik kan de antingen vara nöjda med dina leveransförfaranden, klädkvaliteten eller utbudet eller bli besvikna över dem. Bortsett från dessa två känslor kan en användare också möta alla specifika eller en blandning av känslor i spektrumet. En av bristerna med denna typ är att användarna har en mängd olika sätt att uttrycka sina känslor - genom text, emojis, sarkasm och mer. Modellen bör vara mycket utvecklad för att upptäcka känslorna bakom deras unika uttryck.
Finkornig analys
En mer direkt analysform innebär att ta reda på polariteten i ditt varumärke. Från mycket positivt till neutralt till mycket negativt, användarna kan uppleva alla attribut som rör ditt varumärke och dessa attribut kan ta en påtaglig form i form av betyg (t.ex. stjärnor baserade) och allt din modell behöver göra är att gruva dessa olika former av betyg från olika källor.
Aspektbaserad analys
Recensioner innehåller ofta god feedback och förslag å andra sidan aspektbaserad sentimentanalys tar dig ett steg längre. Här påpekar användarna i allmänhet några bra eller dåliga saker i sina recensioner förutom betyg och uttryck för känslor. Till exempel - resediskassistenten var extremt oförskämd och slö. Vi fick vänta en timme innan vi fick vår resplan för dagen. ”
Det som ligger under känslorna är två stora takeaways från din affärsverksamhet. Dessa kan fixas, förbättras eller erkännas genom aspektbaserad analys.
Flerspråkig analys
Detta är en bedömning av känslor över olika språk. Språket kan bero på de regioner du driver, länder du skickar till och mer. Denna analys innefattar användning av språkspecifik gruvdrift och algoritmer, översättare i avsaknad av det, sentimentlexikoner och mer.
Viktiga användningsfall
Brandövervakning
Social Media Monitoring
Kundens röst
Kundservice
Varför Shaip
För att effektivt implementera ditt AI -initiativ behöver du stora volymer specialiserade utbildningsdatauppsättningar. Shaip är ett av de få företag på marknaden som säkerställer tillförlitliga utbildningsdata i världsklass i stor skala som uppfyller lagkrav/ GDPR-krav.
Datainsamlingsmöjligheter
Skapa, kurera och samla specialbyggda datamängder (text, tal, bild, video) från över 100 länder över hela världen baserat på anpassade riktlinjer.
Flexibel arbetskraft
Utnyttja vår globala personalstyrka på mer än 30,000 erfarna och godkända bidragsgivare. Flexibel uppgiftsuppgift och arbetskraftskapacitet i realtid, effektivitet och övervakning av framsteg.
Kvalitet
Vår egen plattform och skicklig arbetskraft använder flera metoder för kvalitetskontroll för att uppfylla eller överträffa kvalitetsstandarder för uppsamling av AI-utbildningsdataset.
Olika, exakta och snabba
Vår process effektiviserar, insamlingsprocessen genom enklare uppgiftsfördelning, hantering och datafångst direkt från app- och webbgränssnittet.
Datasäkerhet
Behåll fullständig datakonfidentialitet genom att göra sekretess till vår prioritet. Vi ser till att dataformat kontrolleras och bevaras.
Domänspecificitet
Kurerad domenspecifik data som samlats in från branschspecifika källor baserat på riktlinjer för insamling av kunddata.
Rekommenderade resurser
Blogg
Vad, varför och hur sentimentanalys
Sentimentanalys är processen för att härleda, mäta eller förstå den bild din produkt, tjänst eller varumärke bär på marknaden. Om det här låter för komplicerat, låt oss förfina det ytterligare.
Lösning
AI -utbildningsdata för ansiktsigenkänning
Upptäck automatiskt ett eller flera mänskliga ansikten baserat på landmärken för ansiktet i en bild eller video. Sök i en befintlig databas med mänskliga ansikten för att jämföra och matcha för att bygga en intelligent plattform för ansiktsigenkänning.
Blogg
Named Entity Recognition (NER) – Konceptet, typerna och tillämpningarna
Varje gång vi hör ett ord eller läser en text har vi den naturliga förmågan att identifiera och kategorisera ordet i personer, plats, plats, värderingar med mera. Människor kan snabbt känna igen ett ord, kategorisera det och förstå sammanhanget.
Använda AI för att förbättra företagets prestanda genom kundupplevelse
Vanliga frågor (FAQ)
Sentimentanalys är processen för att härleda, mäta eller förstå bilden av din produkt, tjänst eller varumärke på marknaden. Om det här låter för komplicerat, låt oss förfina det ytterligare. Sentimentanalys anses också som opinionsbildning. Med uppkomsten av sociala medier har människor börjat prata mer öppet om sina erfarenheter av produkter och tjänster online via bloggar, vloggar, sociala medier, recensioner, rekommendationer, sammanställningar, hashtags, kommentarer, direktmeddelanden, mikroinfluenser och vi säker på att du kan hitta på en lista själv. När detta händer online lämnar det ett digitalt fotavtryck av en individs uttryck för en upplevelse. Nu kan denna upplevelse vara positiv, negativ eller helt enkelt neutral. Sentimentanalys är gruvdrift av alla dessa uttryck och erfarenheter online i form av texter.
- polaritet: fokuserar på de recensioner ditt varumärke får online (positivt, neutralt och negativt)
- känslor: fokuserar på de känslor din produkt eller tjänst väcker i dina kunders sinnen (glad, ledsen, besviken, upphetsad)
- Brådskande karaktär: fokuserar på omedelbarheten av att använda ditt varumärke eller hitta en effektiv lösning på användarnas problem (brådskande och väntande)
- Avsikt: fokuserar på att ta reda på om dina användare är intresserade av att använda din produkt eller ditt varumärke eller inte
- Regelbaserad: Det är här du manuellt definierar en regel för din modell för att utföra sentimentanalys av data du har. Regeln kan vara en parameter vi diskuterade ovan - polaritet, brådska, aspekter och mer.
- Automatiskt: Denna aspekt av sentimentanalys fungerar helt på maskininlärningsalgoritmer. I detta finns det inget behov av mänskligt ingripande och fastställer manuella regler för att en modell ska fungera. Istället implementeras en klassificerare som utvärderar texten och returnerar resultat.
- Hybrid: Den mest exakta av modellerna, hybridmetoder blandar det bästa från två världar-reglerbaserade och automatiska. De är mer exakta, funktionella och föredragna av företag för deras känslomässiga analyskampanjer.
- Känslomässig upptäckt
- Finkornig analys
- Aspektbaserad analys
- Flerspråkig analys
En känslomässig analys av sociala medier mäter kundkänslor och berättar för dina kunders känslor om ditt varumärke eller din produkt online genom att analysera användarkänslor, betyg och åsikter.
- Varumärkesövervakning
- Social Media Monitoring
- Marknadsundersökning
- Kundens röst
- Kundservice