Pastikan platform anda selamat, patuh peraturan dan sedia jenama — dengan penyederhanaan berkuasa AI dan kepakaran manusia yang diskalakan mengikut pertumbuhan anda.
Benar dikatakan bahawa perniagaan yang baik selalu mendengarkan pelanggannya, tetapi persoalannya adakah mereka benar-benar memahaminya? Memahami sentimen, emosi, atau niat manusia sering dianggap sukar. Penyelesaian? Analisis Sentimen - Ini adalah teknik untuk menyimpulkan, mengukur, atau memahami gambaran produk, perkhidmatan, atau jenama anda di pasaran.
Menurut satu kajian, 360,000 tweet ditweet setiap minit.
40% daripada pekerja menerima antara 26-75 e-mel setiap hari.
Pelanggan anda memberitahu anda perasaan mereka setiap hari — dalam ulasan, siaran sosial, tiket sokongan dan rakaman panggilan. Perkhidmatan analisis sentimen menukarkan maklum balas mentah tersebut kepada data latihan berlabel, supaya model AI anda belajar membaca emosi, pendapat dan niat seperti yang dilakukan oleh manusia.
Shaip membantu anda membina model sentimen yang benar-benar tahan lama dalam pengeluaran. Anotator manusia kami melabelkan data teks dan suara anda merentasi lebih 60 bahasa, menangkap nuansa — sarkasme, dialek dan makna peringkat aspek — yang cenderung terlepas pandang oleh model sedia ada.
memberi tumpuan kepada ulasan yang diterima oleh jenama anda dalam talian (positif, neutral, dan negatif)
memberi tumpuan kepada emosi produk atau perkhidmatan anda dalam fikiran pelanggan anda (gembira, sedih, kecewa, teruja)
memfokuskan kepada ketidakkesanan penggunaan jenama anda atau mencari penyelesaian yang berkesan untuk masalah pengguna (mendesak dan menunggu)
memberi tumpuan untuk mengetahui sama ada pengguna anda berminat menggunakan produk atau jenama anda atau tidak
Anotator Shaip melabelkan emosi yang terperinci — gembira, sedih, marah, kecewa, teruja, neutral — merentasi teks, log sembang dan rakaman suara.
Kami menganotasi sentimen daripada sangat positif kepada sangat negatif, termasuk kes neutral dan samar-samar untuk latihan model yang lebih bernuansa.
Anotasi berasaskan aspek mengenal pasti reaksi pelanggan — kakitangan, penghantaran, harga, prestasi aplikasi — dan sentimen yang berkaitan dengan setiap aspek.
Shaip menyokong anotasi sentimen dalam 50+ bahasa dengan anotasi serantau yang memahami slanga, ironi dan simpulan bahasa tempatan.
Anotasi sentimen untuk rakaman panggilan, audio IVR dan transkrip AI perbualan dengan label nada, emosi dan niat.
Anotator manusia menandakan teks yang sarkastik, ironis dan samar-samar supaya model belajar apabila makna permukaan berbeza daripada niat sebenar.
Polariti ulasan produk, penandaan pemacu pulangan dan maklum balas peringkat aspek pada penyenaraian.
Sentimen maklum balas pesakit dan penandaan nada nota klinikal, dianotasi oleh pekerja terlatih HIPAA.
Sentimen terhadap berita kewangan, panggilan pendapatan dan ulasan penganalisis untuk model isyarat perdagangan dan risiko.
Nada tuntutan-panggilan, klasifikasi aduan dan pemarkahan usaha pelanggan untuk model kualiti perkhidmatan.
Maklum balas dalam aplikasi, sentimen tiket sokongan dan analisis teks terbuka NPS.
Pelabelan sentimen panggilan suara dan transkrip chatbot untuk latihan dan QA.
Sentimen sebutan jenama merentasi X, Reddit, laman berita dan ulasan.
Pemantauan pendapat awam, pengesanan maklumat salah dan analisis maklum balas rakyat.
Kami menyelaraskan bahasa, kategori sentimen, matlamat projek, ketepatan yang dijangkakan dan jumlah data dalam panggilan rundingan ringkas.
Kami mencipta garis panduan anotasi yang disesuaikan dengan kes penggunaan perniagaan anda dan memastikan penjajaran pada kes pinggir sebelum anotasi bermula.
Kelompok awal disemak untuk mengesahkan kualiti anotasi, memperhalusi aliran kerja dan memastikan konsistensi merentasi projek.
Aliran kerja anotasi dilaksanakan menggunakan alatan yang selamat dan proses berstruktur untuk mengekalkan konsistensi, kebolehskalaan dan penghantaran tepat pada masanya.
Pelbagai pemeriksaan kualiti dan ulasan pakar dijalankan untuk mengekalkan ketepatan anotasi yang tinggi dan output yang boleh dipercayai.
Set data akhir dihantar dalam struktur dan format pilihan anda, sedia untuk penyepaduan yang lancar ke dalam aliran kerja AI/ML anda.
Pemantauan Jenama
Pemantauan Media Sosial
Suara pelanggan
Khidmat Pelanggan
Untuk melaksanakan inisiatif AI anda dengan berkesan, anda memerlukan banyak kumpulan data latihan khusus. Shaip adalah salah satu daripada sedikit syarikat di pasaran yang memastikan data latihan yang boleh dipercayai bertaraf dunia pada skala yang mematuhi syarat peraturan / GDPR.
Buat, pilih, dan kumpulkan set data yang dibuat khas (teks, ucapan, gambar, video) dari 100+ negara di seluruh dunia berdasarkan panduan tersuai.
Manfaatkan tenaga kerja global kami yang terdiri daripada 30,000+ penyumbang berpengalaman & bertauliah. Tugasan tugas yang fleksibel & kapasiti, kecekapan & pemantauan kemajuan tenaga kerja masa nyata.
Platform proprietari & tenaga kerja mahir kami menggunakan pelbagai kaedah kawalan kualiti untuk memenuhi atau melebihi standard kualiti yang ditetapkan untuk mengumpulkan set data latihan AI.
Proses kami menyelaraskan, proses pengumpulan melalui pengagihan tugas, pengurusan, & penangkapan data yang lebih mudah secara langsung dari antara muka aplikasi & web.
Jaga kerahsiaan data lengkap dengan menjadikan privasi sebagai keutamaan kami. Kami memastikan format data dikawal dan dipelihara oleh dasar.
Data khusus domain yang disusun dikumpulkan dari sumber khusus industri berdasarkan garis panduan pengumpulan data pelanggan.
Shaip telah membantu sebuah syarikat AI membina penyelesaian analisis emosi dan sentimen pertuturan menggunakan data audio dan anotasi pusat panggilan berbilang bahasa. Projek ini telah meningkatkan pengesanan emosi, pandangan pelanggan dan prestasi model AI.
Analisis sentimen adalah proses menyimpulkan, mengukur, atau memahami gambaran produk, perkhidmatan, atau jenama anda di pasaran. Sekiranya ini terdengar terlalu rumit, mari kita memperbaikinya lebih jauh.
Kesan secara automatik satu atau lebih wajah manusia berdasarkan tanda tempat muka dalam imej atau video. Cari pangkalan data wajah manusia sedia ada untuk membandingkan & memadankan bagi membina platform pengecaman wajah pintar.
Setiap kali kita mendengar perkataan atau membaca teks, kita mempunyai keupayaan semula jadi untuk mengenal pasti dan mengkategorikan perkataan itu kepada orang, tempat, lokasi, nilai dan banyak lagi. Manusia boleh dengan cepat mengenali sesuatu perkataan, mengkategorikannya dan memahami konteksnya.
Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.
Analisis sentimen, atau perlombongan pendapat, ialah proses menganalisis data teks atau suara untuk menentukan sama ada sentimen di sebaliknya adalah positif, neutral atau negatif. Ia menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) untuk mentafsir perkataan, konteks dan emosi yang dinyatakan dalam maklum balas atau kandungan media sosial.
Media sosial adalah platform di mana pelanggan berkongsi pendapat secara terbuka. Analisis sentimen membantu perniagaan memahami persepsi orang ramai, mengurus reputasi mereka dan berinteraksi dengan pelanggan dengan berkesan.
Dengan menganalisis ulasan, ulasan dan sebutan, syarikat boleh menjejaki sentimen awam, mengenal pasti arah aliran negatif lebih awal dan mengambil tindakan untuk meningkatkan imej jenama mereka.
Analisis sentimen yang terperinci memberikan skor sentimen yang terperinci, seperti sangat positif atau sedikit negatif, dan bukannya kategori luas seperti positif atau negatif. Ini membantu perniagaan memahami maklum balas dengan lebih tepat.
Analisis berasaskan aspek memberi tumpuan kepada bahagian maklum balas tertentu, seperti perkhidmatan pelanggan atau kualiti produk, untuk menentukan sentimen positif atau negatif bagi aspek individu tersebut.
Analisis berbilang bahasa menggunakan alat dan terjemahan untuk mentafsir sentimen dalam bahasa yang berbeza, memastikan ketepatan untuk perniagaan global yang beroperasi di pelbagai wilayah.
Kekaburan dan sindiran sukar untuk ditafsirkan oleh mesin tanpa konteks. Set data beranotasi manusia berkualiti tinggi membantu model memahami kerumitan ini dengan lebih baik.
Ia membantu mengenal pasti titik kesakitan pelanggan dan menjejaki kepuasan dengan menganalisis maklum balas daripada panggilan, e-mel dan ulasan, membolehkan penyelesaian yang lebih cepat dan perkhidmatan yang dipertingkatkan.
Industri seperti e-Dagang, penjagaan kesihatan, kewangan dan hospitaliti mendapat manfaat dengan menggunakan analisis sentimen untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, mengurus reputasi dan memperhalusi usaha pemasaran.
Garis masa berbeza-beza berdasarkan kerumitan, saiz data dan bahasa yang terlibat tetapi biasanya diselesaikan dalam masa beberapa minggu.
Analisis sentimen biasanya digunakan untuk pemantauan jenama, mendengar media sosial, peningkatan perkhidmatan pelanggan dan mencipta kempen pemasaran yang disasarkan.
Shaip menawarkan analisis sentimen berbilang bahasa berskala dengan data latihan yang pelbagai dan berkualiti tinggi. Perkhidmatan mereka mematuhi peraturan privasi seperti GDPR dan HIPAA dan memastikan hasil yang tepat melalui anotasi manusia.
Shaip menggunakan proses pengesahan yang ketat dan alat proprietari untuk kawalan kualiti sambil mematuhi peraturan privasi melalui penganamaan data dan pengendalian yang selamat.
Kos bergantung pada kerumitan, saiz dan penyesuaian projek. Hubungi Shaip untuk sebut harga yang disesuaikan.
