Perkhidmatan Analisis Sentimen Pelbagai Bahasa

Kini AI bukan sahaja
mendengar, faham.

Analisis emosi & sentimen manusia dengan mentafsir nuansa dalam ulasan pelanggan, berita kewangan, media sosial, dsb.

Perkhidmatan analisis sentimen

Pelanggan Pilihan

Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.

Amazon
Google
microsoft
Cognit
Terdapat permintaan yang semakin meningkat untuk menganalisis emosi dan sentimen manusia untuk mengungkap pandangan yang belum ditemui.

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.

Twitter:

Menurut kajian, 360,000, tweet di tweet setiap minit

E-mel:

40% pekerja menerima antara 26-75 e-mel sehari

Perkhidmatan Analisis Sentimen Berbilang bahasa untuk NLP membantu anda mendapat skor yang besar pada pengalaman pelanggan

Penyelesaian Dunia Sebenar

Menganalisis data untuk memahami sentimen pengguna 

Dengan meningkatnya media sosial, orang sering berkongsi pengalaman mereka dengan produk dan perkhidmatan dalam talian melalui blog, vlog, artikel berita, cerita media sosial, ulasan, cadangan, bulatan, hashtag, komen, mesej langsung, pengaruh mikro dll.

Shaip menawarkan teknik yang berbeza kepada anda seperti pengesanan emosi, klasifikasi sentimen, analisis terperinci, analisis berasaskan aspek, analisis pelbagai bahasa, dan lain-lain untuk mengungkap pandangan yang bermakna dari emosi & sentimen pengguna. Kami membantu anda menentukan sama ada sentimen dalam teks itu negatif, positif, atau berkecuali. Bahasa sering samar-samar atau sangat kontekstual, menjadikan mesin sangat sukar untuk belajar tanpa bantuan manusia, dan oleh itu, data latihan yang dijelaskan oleh manusia menjadi penting untuk platform ML.

Bagaimana kita boleh menolong

  • Lakukan analisis sentimen teks cth:
    • ulasan produk
    • ulasan perkhidmatan
    • ulasan filem
    • aduan / maklum balas e-mel
    • panggilan dan mesyuarat pelanggan
  • Menganalisis kandungan media sosial, termasuk:
    • Tweets
    • Catatan Facebook
    • Komen blog
    • Forum -Quora, Reddit
  • Menyediakan data analisis sentimen berbilang bahasa sebagai data latihan untuk pembelajaran mesin

Faedah

  • Menganalisis dan memproses set data yang besar
  • Manfaatkan kepintaran manusia untuk menentukan sentimen pelanggan dengan tepat
  • Tenaga kerja yang fleksibel yang terdiri daripada pakar domain
  • Skala semasa anda berkembang
  • Hasil jaminan 95% berkualiti

Faedah Perniagaan

  • Pantau kesihatan jenama
  • Urus reputasi jenama
  • Analisis pertandingan
  • Peningkatan perkhidmatan pelanggan
  • Kempen pemasaran yang lebih baik berdasarkan nadi penonton anda

Jenis Parameter Analisis Sentimen

Polariti

memberi tumpuan kepada ulasan yang diterima oleh jenama anda dalam talian (positif, neutral, dan negatif)

Polariti

Emosi

memberi tumpuan kepada emosi produk atau perkhidmatan anda dalam fikiran pelanggan anda (gembira, sedih, kecewa, teruja)

Emosi

Kecemasan

memfokuskan kepada ketidakkesanan penggunaan jenama anda atau mencari penyelesaian yang berkesan untuk masalah pengguna (mendesak dan menunggu)

Kecemasan

Niat

memberi tumpuan untuk mengetahui sama ada pengguna anda berminat menggunakan produk atau jenama anda atau tidak

Niat

Jenis Perkhidmatan Analisis Sentimen

Pengesanan emosi

Pengesanan Emosi

Kaedah ini menentukan emosi di sebalik penggunaan jenama anda untuk tujuan tertentu. Sebagai contoh, jika mereka membeli pakaian dari kedai eCommerce anda, mereka mungkin akan senang dengan prosedur penghantaran anda, kualiti pakaian anda, atau berbagai pilihan atau kecewa dengan mereka. Selain daripada dua emosi ini, pengguna juga dapat menghadapi emosi tertentu atau campuran emosi dalam spektrum. Salah satu kekurangan jenis ini ialah pengguna mempunyai banyak cara untuk mengekspresikan emosi mereka - melalui teks, emoji, sarkasme, dan banyak lagi. Model harus dikembangkan dengan baik untuk mengesan emosi di sebalik ekspresi unik mereka.

Analisis Butiran Halus

Bentuk analisis yang lebih langsung melibatkan mengetahui kekutuban yang berkaitan dengan jenama anda. Dari sangat positif hingga netral hingga sangat negatif, pengguna dapat mengalami atribut apa pun mengenai jenama anda dan atribut ini dapat berbentuk nyata dalam bentuk penilaian (mis. - berdasarkan bintang) dan semua model yang perlu anda lakukan adalah menggunakan pelbagai bentuk penilaian ini dari pelbagai sumber.

Analisis berbutir halus
Analisis berasaskan aspek

Analisis Berasaskan Aspek

Ulasan sering mengandungi maklum balas dan cadangan yang tepat mengenai analisis sentimen berasaskan aspek sebaliknya membawa anda selangkah lebih maju. Di sini pengguna umumnya menunjukkan beberapa perkara baik atau buruk dalam ulasan mereka selain daripada penilaian dan menyatakan emosi. Contohnya - Rakan meja pelancongannya sangat kasar dan lesu. Kami terpaksa menunggu selama satu jam sebelum kami menjadualkan perjalanan untuk hari itu. "

Apa yang ada di bawah emosi adalah dua jalan utama dari operasi perniagaan anda. Ini dapat diperbaiki, diperbaiki, atau diakui melalui analisis berdasarkan aspek.

Analisis pelbagai bahasa

Ini adalah penilaian sentimen dalam pelbagai bahasa. Bahasa boleh bergantung pada wilayah yang anda kendalikan, negara yang anda kirim, dan banyak lagi. Analisis ini melibatkan penggunaan perlombongan dan algoritma khusus bahasa, penterjemah sekiranya tidak ada, leksikon sentimen, dan banyak lagi.

Analisis berbilang bahasa

Kes Kegunaan Utama

Pemantauan Jenama

Pemantauan Media Sosial

Suara pelanggan

Khidmat Pelanggan

Mengapa Shaip

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.

Keupayaan Pengumpulan Data

Buat, pilih, dan kumpulkan set data yang dibuat khas (teks, ucapan, gambar, video) dari 100+ negara di seluruh dunia berdasarkan panduan tersuai.

Tenaga Kerja yang Fleksibel

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.

Kualiti

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.

Kepelbagaian, Tepat & Cepat

Proses kami menyelaraskan, proses pengumpulan melalui pengagihan tugas, pengurusan, & penangkapan data yang lebih mudah secara langsung dari antara muka aplikasi & web.

Keselamatan Data

Jaga kerahsiaan data lengkap dengan menjadikan privasi sebagai keutamaan kami. Kami memastikan format data dikawal dan dipelihara oleh dasar.

Kekhususan Domain

Data khusus domain yang disusun dikumpulkan dari sumber khusus industri berdasarkan garis panduan pengumpulan data pelanggan.

Menggunakan AI untuk meningkatkan prestasi perniagaan melalui pengalaman pelanggan

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. Analisis sentimen juga dianggap sebagai pertambangan pendapat. Dengan munculnya media sosial, orang mula bercakap dengan lebih terbuka mengenai pengalaman mereka dengan produk dan perkhidmatan dalam talian melalui blog, vlog, kisah media sosial, ulasan, cadangan, pembundaran, hashtag, komen, mesej langsung, pengaruh mikro, dan kami pasti anda boleh membuat senarai sendiri. Apabila ini berlaku dalam talian, ia meninggalkan jejak digital dari ekspresi pengalaman seseorang. Sekarang, pengalaman ini mungkin positif, negatif, atau hanya netral. Analisis sentimen adalah perlombongan semua ungkapan dan pengalaman ini dalam talian dalam bentuk teks.

  • Polariti: memberi tumpuan kepada ulasan yang diterima oleh jenama anda dalam talian (positif, neutral, dan negatif)
  • Emosi: memberi tumpuan kepada emosi produk atau perkhidmatan anda dalam fikiran pelanggan anda (gembira, sedih, kecewa, teruja)
  • Kecemasan: memfokuskan kepada ketidakkesanan penggunaan jenama anda atau mencari penyelesaian yang berkesan untuk masalah pengguna (mendesak dan menunggu)
  • Niat: memberi tumpuan untuk mengetahui sama ada pengguna anda berminat menggunakan produk atau jenama anda atau tidak
  • Berdasarkan peraturan: Di sinilah anda secara manual menentukan peraturan untuk model anda melakukan analisis sentimen pada data yang anda miliki. Peraturan itu boleh menjadi parameter yang kita bincangkan di atas - kekutuban, urgensi, aspek, dan banyak lagi.
  • Automatik: Aspek analisis sentimen ini berfungsi sepenuhnya pada algoritma pembelajaran mesin. Dalam hal ini, tidak perlu campur tangan manusia dan menetapkan peraturan manual agar model berfungsi. Sebaliknya, pengkelasan dilaksanakan yang menilai teks dan mengembalikan hasil.
  • Hibrid: Model yang paling tepat, pendekatan hibrid menggabungkan yang terbaik dari kedua dunia - berdasarkan peraturan dan automatik. Mereka lebih tepat, berfungsi, dan disukai oleh perniagaan untuk kempen analisis sentimen mereka.
  • Pengesanan Emosi
  • Analisis Butiran Halus
  • Analisis Berasaskan Aspek
  • Analisis pelbagai bahasa

Analisis sentimen media sosial mengukur sentimen pelanggan dan memberitahu perasaan pelanggan anda mengenai jenama atau produk anda dalam talian dengan menganalisis emosi, penilaian, dan pendapat pengguna.

  • Pemantauan Jenama
  • Pemantauan Media Sosial
  • Penyelidikan pasaran
  • Suara pelanggan
  • Khidmat Pelanggan