Πίνακας περιεχομένων
Λένε ότι μια καλή επιχείρηση ακούει πάντα τους πελάτες της.
Τι σημαίνει όμως πραγματικά η ακρόαση;
Πού είναι οι άνθρωποι που μιλούν για την επιχείρησή σας για να ακούσουν αρχικά;
Και πώς θα τα καταφέρετε όχι μόνο να τα ακούτε αλλά και να τα καταλαβαίνετε πραγματικά??
Αυτές είναι μερικές από τις ερωτήσεις που απασχολούν καθημερινά τους ιδιοκτήτες επιχειρήσεων, τους εμπόρους μάρκετινγκ, τους εμπειρογνώμονες επιχειρηματικής ανάπτυξης, τις διαφημιστικές πτέρυγες και άλλους βασικούς ενδιαφερόμενους φορείς. Μόλις πρόσφατα αρχίσαμε να λαμβάνουμε απαντήσεις σε όλες αυτές τις ερωτήσεις που θέτουμε εδώ και χρόνια. Σήμερα, όχι μόνο μπορούμε να ακούμε τους πελάτες μας και να προσέχουμε τι έχουν να πουν για τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες μας, αλλά να λαμβάνουμε διορθωτικά μέτρα, να αναγνωρίζουμε και ακόμη και να επιβραβεύουμε άτομα που έχουν να πουν κάτι έγκυρο ή αξιέπαινο.
Μπορούμε να το κάνουμε αυτό με μια τεχνική που ονομάζεται ανάλυση συναισθήματος. Μια έννοια που υπήρχε εδώ και καιρό, η ανάλυση συναισθημάτων έγινε τσιτάτο και στη συνέχεια γνωστό όνομα στο επιχειρηματικό φάσμα μετά την εμφάνιση και την επικράτηση των πλατφορμών κοινωνικής δικτύωσης και των Big Data. Σήμερα, οι άνθρωποι είναι πιο έντονοι για τις εμπειρίες, τα συναισθήματα και τα συναισθήματά τους για προϊόντα και υπηρεσίες περισσότερο από ποτέ και σε αυτό το στοιχείο κεφαλαιοποιεί η ανάλυση συναισθημάτων.
Εάν είστε νέοι σε αυτό το θέμα και θέλετε να εξερευνήσετε λεπτομερώς τι Ανάλυση συναίσθημα είναι, τι θα μπορούσε να σημαίνει για την επιχείρησή σας, και περισσότερο, έχετε έρθει στο σωστό μέρος. Είμαστε βέβαιοι ότι μέχρι το τέλος της ανάρτησης, θα έχετε χρήσιμες πληροφορίες για το θέμα.
Ας αρχίσουμε
Τι είναι η Ανάλυση Συναισθήματος;
Η ανάλυση συναισθήματος είναι η διαδικασία συμπερασμάτων, μέτρησης ή κατανόησης της εικόνας που φέρνει το προϊόν, η υπηρεσία ή η επωνυμία σας στην αγορά. Αναλύει τα ανθρώπινα συναισθήματα και συναισθήματα ερμηνεύοντας αποχρώσεις σε κριτικές πελατών, οικονομικά νέα, μέσα κοινωνικής δικτύωσης κ.λπ.. Εάν αυτό ακούγεται πολύ περίπλοκο, ας το βελτιώσουμε περαιτέρω.
Η ανάλυση συναισθήματος θεωρείται επίσης εξόρυξη γνώμης. Με την άνοδο των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, οι άνθρωποι άρχισαν να μιλούν πιο ανοιχτά για τις εμπειρίες τους προϊόντα και υπηρεσίες στο διαδίκτυο μέσω ιστολογίων, vlog, ιστοριών μέσων κοινωνικής δικτύωσης, κριτικών, συστάσεων, συγκεντρώσεων, hashtag, σχολίων, άμεσων μηνυμάτων, άρθρων ειδήσεων και διαφόρων άλλων πλατφορμών. Όταν αυτό συμβαίνει στο διαδίκτυο, αφήνει ένα ψηφιακό αποτύπωμα της έκφρασης μιας εμπειρίας ενός ατόμου. Τώρα, αυτή η εμπειρία θα μπορούσε να είναι θετική, αρνητική ή απλώς ουδέτερη.
Η ανάλυση συναισθημάτων είναι η εξόρυξη όλων αυτών των εκφράσεων και εμπειριών στο διαδίκτυο με τη μορφή κειμένων. Με ένα μεγάλο δείγμα απόψεων και εκφράσεων, μια επωνυμία μπορεί να αιχμαλωτίσει με ακρίβεια τη φωνή του κοινού-στόχου της, να κατανοήσει τη δυναμική της αγοράς και ακόμη και να γνωρίσει πού βρίσκεται στην αγορά μεταξύ των τελικών χρηστών.
Εν ολίγοις, η ανάλυση συναισθήματος αναδεικνύει τη γνώμη που έχουν οι άνθρωποι για ένα εμπορικό σήμα, προϊόν, υπηρεσία ή όλα αυτά.
Τα κανάλια μέσων κοινωνικής δικτύωσης αποτελούν θησαυρούς με πληροφορίες για την επιχείρησή σας και με αποτελεσματικές απλές τεχνικές ανάλυσης, μπορείτε να γνωρίζετε ό,τι χρειάζεστε για την επωνυμία σας.
Ταυτόχρονα, πρέπει να αφαιρέσουμε μια εσφαλμένη αντίληψη σχετικά με την ανάλυση συναισθήματος. Σε αντίθεση με ό,τι ακούγεται, η ανάλυση συναισθήματος δεν είναι ένα εργαλείο ή τεχνική ενός βήματος που μπορεί να σας φέρει αμέσως απόψεις και συναισθήματα γύρω από την επωνυμία σας. Είναι ένα μείγμα αλγορίθμων, τεχνικών εξόρυξης δεδομένων, αυτοματισμού, ακόμη και Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP) και απαιτεί πολύπλοκες υλοποιήσεις.
Γιατί είναι σημαντική η Ανάλυση Συναισθήματος;
Από προοπτική, είναι ένα πολύ απλό δώρο που οι άνθρωποι έχουν τη δύναμη να μιλήσουν για την επωνυμία ή την επιχείρησή σας στο διαδίκτυο. Όταν έχουν συγκεκριμένο όγκο κοινού, είναι πολύ πιθανό να επηρεάσουν 10 ακόμη άτομα είτε να εμπιστευτούν είτε να παρακάμψουν την επωνυμία σας.
Καθώς το Διαδίκτυο προσφέρει διαφάνεια τόσο για τα καλά όσο και για τα κακά, είναι ζωτικής σημασίας για μια επιχείρηση να διασφαλίσει ότι οι αρνητικές αναφορές αφαιρούνται ή τροποποιούνται και οι καλές προβάλλονται για τηλεθέαση. Τα στατιστικά στοιχεία και οι αναφορές αποκαλύπτουν επίσης ότι οι νέοι πελάτες (Gen Z και όχι μόνο) εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από τα κανάλια των μέσων κοινωνικής δικτύωσης και τους παράγοντες επιρροής όταν πρόκειται να αγοράσουν οτιδήποτε στο διαδίκτυο. Σε αυτή την περίπτωση, η ανάλυση συναισθήματος όχι μόνο γίνεται ζωτικής σημασίας, αλλά πιθανότατα και ένα ζωτικό εργαλείο.
Ποιοι είναι οι διαφορετικοί τύποι ανάλυσης συναισθημάτων;
Όπως και τα συναισθήματα – η ανάλυση συναισθημάτων μπορεί να είναι πολύπλοκη. είναι επίσης εξαιρετικά συγκεκριμένο και προσανατολισμένο στο στόχο. Για να λάβετε τα καλύτερα αποτελέσματα και συμπεράσματα από τις καμπάνιες σας ανάλυσης συναισθήματος, πρέπει να ορίσετε τους στόχους και τους στόχους σας όσο το δυνατόν ακριβέστερα. Υπάρχουν πολλές παράμετροι όσον αφορά τα σχόλια των καταναλωτών στις οποίες μπορείτε να εστιάσετε και αυτό που θα επιλέξετε μπορεί να επηρεάσει άμεσα τον τύπο της καμπάνιας ανάλυσης συναισθήματος που τελικά υλοποιείτε.
Για να σας δώσουμε μια γρήγορη ιδέα, εδώ είναι οι διάφοροι τύποι παραμέτρων ανάλυσης συναισθήματος –
- Πολικότητα – επικεντρωθείτε στις κριτικές που λαμβάνει η επωνυμία σας στο διαδίκτυο (θετικές, ουδέτερες και αρνητικές)
- Συναισθήματα – επικεντρωθείτε στο συναίσθημα που προκαλεί το προϊόν ή η υπηρεσία σας στο μυαλό των πελατών σας (χαρούμενοι, λυπημένοι, απογοητευμένοι, ενθουσιασμένοι και πολλά άλλα)
- Επείγον – επικεντρωθείτε στην αμεσότητα της χρήσης της επωνυμίας σας ή στην εξεύρεση αποτελεσματικής λύσης στα προβλήματα των πελατών σας (επείγον και σε αναμονή)
- Πρόθεση – επικεντρωθείτε στο να μάθετε εάν οι χρήστες σας ενδιαφέρονται να χρησιμοποιήσουν το προϊόν ή την επωνυμία σας ή όχι
Μπορείτε είτε να επιλέξετε να χρησιμοποιήσετε αυτές τις παραμέτρους για να καθορίσετε την καμπάνια ανάλυσης ή να δημιουργήσετε άλλες εξαιρετικά συγκεκριμένες με βάση την εξειδικευμένη θέση της επιχείρησής σας, τον ανταγωνισμό, τους στόχους και πολλά άλλα. Μόλις αποφασίσετε για αυτό, θα μπορούσατε να καταλήξετε να εγγραφείτε σε έναν από τους παρακάτω τύπους ανάλυσης συναισθήματος.
Ανίχνευση Συναισθημάτων
Αυτή η μέθοδος καθορίζει το συναίσθημα πίσω από τη χρήση της επωνυμίας σας για κάποιο σκοπό. Για παράδειγμα, αν αγόραζαν ρούχα από το κατάστημα ηλεκτρονικού εμπορίου σας, θα μπορούσαν είτε να είναι ευχαριστημένοι με τις διαδικασίες αποστολής, την ποιότητα των ενδυμάτων ή το εύρος των επιλογών σας είτε να είναι απογοητευμένοι με αυτά. Εκτός από αυτά τα δύο συναισθήματα, ένας χρήστης θα μπορούσε να αντιμετωπίσει οποιοδήποτε συγκεκριμένο ή ένα μείγμα συναισθημάτων και στο φάσμα. Η ανίχνευση συναισθημάτων λειτουργεί για να ανακαλύψει τι είναι αυτό το συγκεκριμένο ή μια σειρά συναισθημάτων. Αυτό γίνεται με τη βοήθεια αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και λεξικών.
Ένα από τα μειονεκτήματα αυτού του τύπου είναι ότι οι χρήστες έχουν πολλούς τρόπους να εκφράσουν τα συναισθήματά τους – μέσω κειμένου, emojis, σαρκασμού και πολλά άλλα. Το μοντέλο σας θα πρέπει να είναι πολύ εξελιγμένο για να ανιχνεύει το συναίσθημα πίσω από τις μοναδικές εκφράσεις του.
Λεπτόκοκκη Ανάλυση
Μια πιο άμεση μορφή ανάλυσης περιλαμβάνει την ανακάλυψη της πολικότητας που σχετίζεται με την επωνυμία σας. Από πολύ θετικό έως ουδέτερο έως πολύ αρνητικό, οι χρήστες θα μπορούσαν να βιώσουν οποιοδήποτε χαρακτηριστικό σε σχέση με την επωνυμία σας και αυτά τα χαρακτηριστικά θα μπορούσαν να λάβουν απτή μορφή με τη μορφή αξιολογήσεων (π.χ. με βάση αστέρια) και το μόνο που χρειάζεται να κάνει το μοντέλο σας είναι να εξορύξω αυτές τις διάφορες μορφές αξιολογήσεων από διάφορες πηγές.
Ανάλυση βάσει πτυχών
Οι κριτικές περιέχουν συχνά ορθά σχόλια και προτάσεις που θα μπορούσαν να οδηγήσουν στην ανάπτυξη της επιχείρησής σας στην αγορά, επιτρέποντάς σας να ανακαλύψετε κενά που ποτέ δεν ήξερες ότι υπήρχαν. Η ανάλυση συναισθήματος που βασίζεται σε πτυχές σάς οδηγεί ένα βήμα παραπέρα βοηθώντας στην αναγνώρισή τους.
Με απλά λόγια, οι χρήστες γενικά επισημαίνουν κάποια καλά ή κακά πράγματα στις κριτικές τους εκτός από τις βαθμολογίες και την έκφραση συναισθημάτων. Για παράδειγμα, μια κριτική για την ταξιδιωτική σας επιχείρηση θα μπορούσε να αναφέρει, "Ο οδηγός ήταν πραγματικά χρήσιμος και μας έδειξε όλα τα μέρη στην περιοχή και μας βοήθησε ακόμη και να επιβιβαστούμε στις πτήσεις μας." Αλλά, θα μπορούσε επίσης να είναι,Ο συνεργάτης του ταξιδιωτικού γραφείου ήταν εξαιρετικά αγενής και ληθαργικός. Έπρεπε να περιμένουμε μια ώρα πριν λάβουμε το δρομολόγιό μας για την ημέρα.»
Αυτό που κρύβεται κάτω από τα συναισθήματα είναι δύο σημαντικά στοιχεία από τις επιχειρηματικές σας δραστηριότητες. Αυτά θα μπορούσαν να διορθωθούν, να βελτιωθούν ή να αναγνωριστούν μέσω αναλυτικών στοιχείων που βασίζονται σε πτυχές.
Πολυγλωσσική Ανάλυση
Αυτή είναι η αξιολόγηση του συναισθήματος σε διάφορες γλώσσες. Η γλώσσα μπορεί να εξαρτάται από τις περιοχές στις οποίες λειτουργείτε, τις χώρες στις οποίες αποστέλλετε και πολλά άλλα. Αυτή η ανάλυση περιλαμβάνει τη χρήση εξόρυξης και αλγορίθμων για συγκεκριμένη γλώσσα, μεταφραστές ελλείψει αυτού, λεξικά συναισθημάτων και πολλά άλλα.
[Διαβάστε επίσης: Πολύγλωσση Ανάλυση Συναισθημάτων – Σημασία, Μεθοδολογία και Προκλήσεις]
Πώς λειτουργεί η Ανάλυση Συναισθήματος;
Η ανάλυση συναισθήματος είναι ένας συνδυασμός διαφορετικών ενοτήτων, τεχνικών και τεχνολογικών εννοιών. Δύο κύριες εφαρμογές στο φάσμα της ανάλυσης συναισθημάτων περιλαμβάνουν το NLP και τη μηχανική μάθηση. Ενώ ο ένας βοηθά στην εξόρυξη και την επιμέλεια των απόψεων, ο άλλος εκπαιδεύει ή εκτελεί συγκεκριμένες ενέργειες για να αποκαλύψει ιδέες από αυτές τις απόψεις. Με βάση τον όγκο των δεδομένων που έχετε, θα μπορούσατε να αναπτύξετε μία από τις τρεις ενότητες ανάλυσης συναισθήματος. Η ακρίβεια του μοντέλου που επιλέγετε εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τον όγκο των δεδομένων, επομένως είναι πάντα η καλύτερη πρακτική να δίνετε προσοχή σε αυτό.
Βασισμένο σε κανόνες
Εδώ ορίζετε με μη αυτόματο τρόπο έναν κανόνα ώστε το μοντέλο σας να εκτελεί ανάλυση συναισθήματος στα δεδομένα που έχετε. Ο κανόνας θα μπορούσε να είναι μια παράμετρος που συζητήσαμε παραπάνω – πολικότητα, επείγουσα ανάγκη, πτυχές και πολλά άλλα. Αυτό το μοντέλο περιλαμβάνει την ενσωμάτωση εννοιών NLP όπως λεξικά, tokenization, parsing, stemming, tagging σε μέρη της ομιλίας και πολλά άλλα.
Σε ένα βασικό μοντέλο, οι πολωμένες λέξεις ορίζονται ή αποδίδονται μια τιμή - καλή για θετικές λέξεις και κακή για αρνητικές λέξεις. Το μοντέλο μετράει τον αριθμό των θετικών και αρνητικών λέξεων σε ένα κείμενο και κατά συνέπεια ταξινομεί το συναίσθημα πίσω από τη γνώμη.
Ένα από τα σημαντικότερα μειονεκτήματα αυτής της τεχνικής είναι ότι περιπτώσεις σαρκασμού μπορούν να περάσουν ως καλές απόψεις, παραμορφώνοντας τη συνολική λειτουργικότητα της ανάλυσης συναισθημάτων. Αν και αυτό μπορεί να διορθωθεί με την κατασκευή προηγμένων μοντέλων, οι ελλείψεις ωστόσο υπάρχουν.
Αυτόματο
Αυτή η πτυχή της ανάλυσης συναισθήματος λειτουργεί πλήρως σε αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Σε αυτό, δεν υπάρχει ανάγκη για ανθρώπινη παρέμβαση και ορίστε χειροκίνητους κανόνες για τη λειτουργία ενός μοντέλου. Αντίθετα, εφαρμόζεται ένας ταξινομητής που αξιολογεί το κείμενο και επιστρέφει αποτελέσματα. Αυτό περιλαμβάνει πολλές ετικέτες δεδομένων και σχολιασμό δεδομένων για να βοηθήσουν τα μοντέλα να κατανοήσουν τα δεδομένα που τροφοδοτούνται.
Υβριδικό
Οι πιο ακριβείς από τα μοντέλα, οι υβριδικές προσεγγίσεις συνδυάζουν τα καλύτερα και των δύο κόσμων – με βάση κανόνες και αυτόματη. Είναι πιο ακριβείς, λειτουργικές και προτιμώνται από τις επιχειρήσεις για τις καμπάνιες ανάλυσης συναισθήματος.
Τι σημαίνει η Ανάλυση Συναισθήματος για την Επιχείρησή σας;
Η ανάλυση συναισθήματος θα μπορούσε να φέρει σε ένα κύμα ανακαλύψεων όσον αφορά την επιχείρησή σας και τη θέση της στην αγορά. Όταν ο απώτερος σκοπός της ύπαρξης μιας επιχείρησης είναι να κάνει τη ζωή των πελατών ευκολότερη, η ακρόαση τους θα μας βοηθήσει μόνο να αναπτύξουμε καλύτερα προϊόντα και υπηρεσίες και με τη σειρά της να προωθήσουμε την επιχείρησή μας. Ακολουθούν τα βασικά στοιχεία για το τι θα μπορούσε να κάνει η ανάλυση συναισθήματος για την επιχείρησή σας:
- Βοηθά πάρα πολύ στην παρακολούθηση της υγείας της επωνυμίας σας στην αγορά. Από έναν ενιαίο πίνακα ελέγχου, μπορείτε γρήγορα να καταλάβετε εάν η υγεία της επωνυμίας σας είναι καλή, ουδέτερη ή εξαντλείται.
- Σας βοηθά να διαχειρίζεστε καλύτερα τη φήμη της επωνυμίας σας και να αντιμετωπίζετε γρήγορα τις ανησυχίες και τις κρίσεις ORM
- Υποστηρίζει την ανάπτυξη καλύτερων καμπανιών μάρκετινγκ, επιτρέποντάς σας να κατανοήσετε τον παλμό του κοινού σας και να τον αξιοποιήσετε
- Η ανάλυση ανταγωνισμού μπορεί να βελτιστοποιηθεί μέσω της ανάλυσης συναισθήματος σε σημαντικό βαθμό
- Το πιο σημαντικό από όλα, η εξυπηρέτηση πελατών μπορεί να βελτιωθεί για περισσότερη ικανοποίηση και γρήγορες ανατροπές
Περιπτώσεις Χρήσης Ανάλυσης Συναισθήματος
Με μια τόσο ισχυρή ιδέα στα χέρια σας, είστε απλώς μια δημιουργική απόφαση μακριά από την εφαρμογή της καλύτερης περίπτωσης χρήσης της ανάλυσης συναισθήματος. Ωστόσο, υπάρχουν αρκετές δοκιμασμένες στην αγορά και εγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης που τρέχουν ήδη σήμερα. Ας δούμε μερικά από αυτά εν συντομία.
Παρακολούθηση μάρκας
Η ανάλυση συναισθήματος είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να παρακολουθείτε την επωνυμία σας στο διαδίκτυο. Επί του παρόντος, υπάρχουν περισσότερα κανάλια μέσω των οποίων οι πελάτες μπορούν να εκφράσουν τις απόψεις τους και για να διατηρήσουμε μια ολιστική εικόνα της επωνυμίας, πρέπει να εφαρμόσουμε προσεγγίσεις Omni-channel στην παρακολούθηση. Η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να βοηθήσει την επιχείρησή μας να απλώσει τα φτερά μας σε φόρουμ, ιστολόγια, ιστότοπους ροής βίντεο, πλατφόρμες podcast και κανάλια μέσων κοινωνικής δικτύωσης και να παρακολουθεί –ή μάλλον να παρακολουθεί – την αναφορά επωνυμίας, τις κριτικές, τις συζητήσεις, τα σχόλια και πολλά άλλα.
Παρακολούθηση των κοινωνικών μέσων
Χρειάζονται μόλις χίλια άτομα για να γίνει ένα hashtag trend. Με τόση δύναμη που αποδίδεται στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, είναι λογικό να ακούμε τι έχουν να πουν οι άνθρωποι για την επιχείρησή μας στις κοινωνικές πλατφόρμες. Από το Twitter και το Facebook έως το Instagram, το Snapchat, το LinkedIn και άλλα, μπορεί να γίνει ανάλυση συναισθήματος σε όλες τις πλατφόρμες για να ακούσετε κριτικές και εκτιμήσεις (κοινωνικές αναφορές) και να απαντήσετε ανάλογα. Αυτό βοηθά την επιχείρησή μας να αλληλεπιδρά καλύτερα με τους χρήστες μας, να υιοθετεί μια ανθρώπινη προσέγγιση στις λειτουργίες και να συνδέεται άμεσα με τους πιο σημαντικούς ενδιαφερόμενους φορείς της επιχείρησής μας – τους πελάτες μας.
Ερευνα αγοράς
Η ανάλυση συναισθήματος είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να κατανοήσουμε την αγορά, τα κενά της, τις δυνατότητες και πολλά άλλα για τις συγκεκριμένες ανάγκες μας. Με ακριβή έρευνα αγοράς, καθιστά σκοπούς όπως η επέκταση, η διαφοροποίηση και η εισαγωγή νέων προϊόντων ή υπηρεσιών πιο αποτελεσματικοί και αποτελεσματικοί. Θα μπορούσαμε να προβλέψουμε και να αξιολογήσουμε τις τάσεις, να κατανοήσουμε τη δυναμική της αγοράς, να συνειδητοποιήσουμε την ανάγκη για ένα νέο προϊόν, να κατανοήσουμε την αγοραστική δύναμη και άλλα χαρακτηριστικά του κοινού-στόχου μας και πολλά άλλα μέσω της ανάλυσης συναισθημάτων.
Πώς χρησιμοποιείται η μηχανική μάθηση στην ανάλυση συναισθημάτων;
Όπως αναφέραμε, η ανάλυση συναισθήματος είναι μια περίπλοκη έννοια και όταν έχετε μεγάλα σύνολα δεδομένων, δεν μπορείτε παρά να σκεφτείτε ότι η αυτοματοποίηση ολόκληρης της διαδικασίας μπορεί να είναι ο καλύτερος τρόπος για να την προσεγγίσετε. Φυσικά, εάν εφαρμόζετε μια αυτόματη προσέγγιση για την ανάλυση του συναισθήματος, είναι σημαντικό να εκπαιδεύσετε με ακρίβεια το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης για ακριβή αποτελέσματα.
Εδώ προκύπτουν οι πολυπλοκότητες. Τα δεδομένα που τροφοδοτείτε δεν πρέπει απλώς να είναι δομημένα αλλά και να επισημαίνονται. Μόνο όταν προσθέτετε ετικέτες σε δεδομένα που το μοντέλο σας μπορεί να κατανοήσει τη δομή της πρότασης, τα μέρη του λόγου, τις πολωμένες λέξεις, το πλαίσιο και άλλες παραμέτρους που εμπλέκονται σε μια πρόταση. Για αυτό, πρέπει να εργαστείτε κυρίως για την προσθήκη ετικετών σε τόμους μετά από τόμους δεδομένων.
Όταν προσθέτετε ετικέτα στα δεδομένα σας, η τεχνητή νοημοσύνη ή το μοντέλο σας κατανοεί τις διαφορετικές πτυχές των κειμένων και εργάζεται αυτόνομα για την κατανόηση του συναισθήματος πίσω από τα δεδομένα που τροφοδοτείτε. Μπορείτε να εκπαιδεύσετε τα δεδομένα σας σχολιάζοντας συγκεκριμένα τμήματα των κειμένων σας για να βοηθήσετε το μηχάνημα να αναγνωρίσει τι πρέπει να επικεντρωθείτε και μάθετε από τη συγκεκριμένη παράμετρο. Πρέπει επίσης να προσθέσετε μεταδεδομένα για να ορίσετε περαιτέρω το αναγνωριστικό.
Εάν σχεδιάζετε να σχολιάσετε τα δεδομένα σας εσωτερικά, πρέπει πρώτα να έχετε τεράστιο όγκο δεδομένων στα χέρια σας. Μόλις το αποκτήσετε, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Πλατφόρμα Shaip για να σχολιάσετε τα δεδομένα σας. Ωστόσο, αυτή η διαδικασία θα μπορούσε να είναι περίπλοκη καθώς πρέπει είτε να αφιερώσετε τους πόρους σας σε αυτή τη δουλειά είτε να τους ζητήσετε να κάνουν το επιπλέον μίλι και να ολοκληρώσουν τη δουλειά.
Εάν ο χρόνος σας για την αγορά πλησιάζει πολύ σύντομα και πρέπει να αναζητήσετε εξωτερικές πηγές για τις ανάγκες σχολιασμού δεδομένων σας, πόροι όπως εμείς στη Shaip μπορούν να σώσουν την ημέρα. Με τις εξειδικευμένες διαδικασίες σχολιασμού δεδομένων μας, διασφαλίζουμε ότι τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης τροφοδοτούνται με το πιο ακριβές σύνολο δεδομένων για ακριβή αποτελέσματα. Η ομάδα μας σχολιάζει δεδομένα με βάση τις ανάγκες και τις απαιτήσεις σας για να παρέχει ένα αποτέλεσμα προσανατολισμένο στο στόχο. Επειδή αυτή είναι μια χρονοβόρα και κουραστική διαδικασία, σας προτείνουμε να έρθετε σε επαφή με τις απαιτήσεις σχολιασμού δεδομένων σας για εκπαίδευση στην ανάλυση συναισθήματος.
Φτάνω σήμερα.