Υπηρεσίες πολύγλωσσης ανάλυσης συναισθημάτων

Τώρα AI όχι μόνο
ακούει, καταλαβαίνει.

Αναλύστε τα ανθρώπινα συναισθήματα και τα συναισθήματα ερμηνεύοντας αποχρώσεις στις κριτικές πελατών, στις οικονομικές ειδήσεις, στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης κ.λπ.

Υπηρεσίες ανάλυσης συναισθημάτων

Επιλεγμένοι πελάτες

Ενδυνάμωση των ομάδων για τη δημιουργία κορυφαίων παγκοσμίως προϊόντων AI.

Amazon
Google
Microsoft
Γνωστική
Υπάρχει μια αυξανόμενη ζήτηση για ανάλυση των ανθρώπινων συναισθημάτων και συναισθημάτων για την αποκάλυψη άγνωστων γνώσεων.

Λέγεται σωστά ότι η καλή επιχείρηση ακούει πάντα τους πελάτες της, αλλά το ερώτημα είναι αν τους καταλαβαίνουν πραγματικά; Η κατανόηση των ανθρώπινων συναισθημάτων, των συναισθημάτων ή των προθέσεων θεωρείται συχνά δύσκολη. Η λύση? Ανάλυση συναισθήματος – Είναι μια τεχνική για να συμπεράνουμε, να μετράμε ή να κατανοούμε την εικόνα που φέρνει το προϊόν, η υπηρεσία ή η επωνυμία σας στην αγορά.

Twitter:

Σύμφωνα με μια μελέτη, 360,000, τα tweets δημοσιεύονται κάθε λεπτό

E-mail:

40% των εργαζομένων λαμβάνουν μεταξύ 26-75 email την ημέρα

Οι Υπηρεσίες ανάλυσης πολύγλωσσων συναισθημάτων για NLP σάς βοηθούν να σημειώσετε μεγάλες επιδόσεις στην εμπειρία των πελατών

Λύση πραγματικού κόσμου

Αναλύστε δεδομένα για να κατανοήσετε το συναίσθημα των χρηστών 

Με την άνοδο των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, οι άνθρωποι συχνά μοιράζονται τις εμπειρίες τους με προϊόντα και υπηρεσίες στο διαδίκτυο μέσω ιστολογίων, vlog, ειδήσεων, ιστοριών μέσων κοινωνικής δικτύωσης, κριτικών, συστάσεων, συγκεντρώσεων, hashtag, σχολίων, άμεσων μηνυμάτων, μικροεπιρροών κ.λπ.

Το Shaip σας προσφέρει διαφορετικές τεχνικές, π.χ. ανίχνευση συναισθημάτων, ταξινόμηση συναισθημάτων, λεπτομερή ανάλυση, ανάλυση βάσει πτυχών, πολυγλωσσική ανάλυση κ.λπ. για να αποκαλύψετε ουσιαστικές γνώσεις από τα συναισθήματα και τα συναισθήματα των χρηστών. Σας βοηθάμε να προσδιορίσετε εάν το συναίσθημα στο κείμενο είναι αρνητικό, θετικό ή ουδέτερο. Η γλώσσα είναι συχνά ασαφής ή πολύ συμφραζόμενη, καθιστώντας εξαιρετικά δύσκολη τη μάθηση των μηχανών χωρίς ανθρώπινη βοήθεια, και ως εκ τούτου, τα δεδομένα εκπαίδευσης που σχολιάζονται από ανθρώπους καθίστανται κρίσιμα για τις πλατφόρμες ML.

Πώς μπορούμε να βοηθήσουμε

  • Εκτελέστε ανάλυση συναισθήματος κειμένου π.χ.
    • κριτικές για το προϊόν
    • κριτικές υπηρεσιών
    • κριτικές ταινιών
    • παράπονα / σχόλια μέσω email
    • κλήσεις και συναντήσεις πελατών
  • Αναλύστε περιεχόμενο μέσων κοινωνικής δικτύωσης, συμπεριλαμβανομένων:
    • Tweets
    • Facebook δημοσιεύσεις
    • Σχόλια στο Blog
    • Φόρουμ -Quora, Reddit
  • Παρέχετε πολύγλωσσα δεδομένα ανάλυσης συναισθήματος ως δεδομένα εκπαίδευσης για μηχανική εκμάθηση

Oφέλη

  • Ανάλυση και επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων
  • Αξιοποιήστε την ανθρώπινη νοημοσύνη για να προσδιορίσετε με ακρίβεια το συναίσθημα των πελατών
  • Ένα ευέλικτο εργατικό δυναμικό που αποτελείται από ειδικούς στον τομέα
  • Κλιμακώστε καθώς μεγαλώνετε
  • 95% εγγυημένα αποτελέσματα ποιότητας

Επιχειρηματικά οφέλη

  • Παρακολουθήστε την υγεία της μάρκας
  • Διαχειριστείτε τη φήμη της επωνυμίας
  • Ανάλυση ανταγωνισμού
  • Βελτίωση εξυπηρέτησης πελατών
  • Καλύτερες καμπάνιες μάρκετινγκ με βάση τον παλμό του κοινού σας

Τύποι παραμέτρων ανάλυσης συναισθήματος

Πολικότητα

επικεντρώνεται στις κριτικές που λαμβάνει η επωνυμία σας στο διαδίκτυο (θετικές, ουδέτερες και αρνητικές)

Πολικότητα

Συναισθήματα

επικεντρώνεται στο συναίσθημα που προκαλεί το προϊόν ή η υπηρεσία σας στο μυαλό των πελατών σας (χαρούμενοι, λυπημένοι, απογοητευμένοι, ενθουσιασμένοι)

Συναισθήματα

Επείγον

επικεντρώνεται στην αμεσότητα της χρήσης της επωνυμίας σας ή στην εξεύρεση αποτελεσματικής λύσης στα προβλήματα των χρηστών (επείγον και σε αναμονή)

Επείγον

Πρόθεση

επικεντρώνεται στο να ανακαλύψει εάν οι χρήστες σας ενδιαφέρονται να χρησιμοποιήσουν το προϊόν ή την επωνυμία σας ή όχι

Πρόθεση

Τύποι Υπηρεσιών Ανάλυσης Συναισθήματος

Ανίχνευση συναισθημάτων

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. 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 θα πρέπει να είναι πολύ εξελιγμένο για να ανιχνεύει το συναίσθημα πίσω από τις μοναδικές εκφράσεις τους.

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 σχετικά 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.

Λεπτόκοκκη ανάλυση
Ανάλυση βασισμένη σε πτυχές

Ανάλυση βάσει πτυχών

Οι κριτικές περιέχουν συχνά εύστοχα σχόλια και προτάσεις, από την άλλη πλευρά, η ανάλυση συναισθήματος που βασίζεται σε πτυχές σας οδηγεί ένα βήμα παραπέρα. Εδώ οι χρήστες γενικά επισημαίνουν κάποια καλά ή κακά πράγματα στις κριτικές τους εκτός από βαθμολογίες και έκφραση συναισθημάτων. Για παράδειγμα - 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.

Πολυγλωσσική ανάλυση

Βασικές περιπτώσεις χρήσης

Παρακολούθηση μάρκας

Παρακολούθηση των κοινωνικών μέσων

Φωνή πελάτη

Εξυπηρέτηση πελατών

Γιατί Shaip

Για να αναπτύξετε αποτελεσματικά την πρωτοβουλία AI σας, θα χρειαστείτε μεγάλους όγκους εξειδικευμένων συνόλων δεδομένων εκπαίδευσης. Η Shaip είναι μία από τις ελάχιστες εταιρείες στην αγορά που διασφαλίζει παγκόσμιας κλάσης, αξιόπιστα δεδομένα εκπαίδευσης σε κλίμακα που συμμορφώνονται με τις κανονιστικές απαιτήσεις/ απαιτήσεις του GDPR.

Δυνατότητες συλλογής δεδομένων

Δημιουργήστε, επιμελήστε και συλλέξτε προσαρμοσμένα σύνολα δεδομένων (κείμενο, ομιλία, εικόνα, βίντεο) από 100+ έθνη σε όλο τον κόσμο με βάση προσαρμοσμένες οδηγίες.

Ευέλικτο εργατικό δυναμικό

Αξιοποιήστε το παγκόσμιο εργατικό δυναμικό μας με 30,000+ έμπειρους και διαπιστευμένους συνεργάτες. Ευέλικτη ανάθεση εργασιών και ικανότητα εργατικού δυναμικού σε πραγματικό χρόνο, αποτελεσματικότητα και παρακολούθηση προόδου.

Ποιότητα

Η ιδιόκτητη πλατφόρμα μας και το εξειδικευμένο εργατικό δυναμικό μας χρησιμοποιούν πολλαπλές μεθόδους ποιοτικού ελέγχου για να πληρούν ή να υπερβαίνουν τα πρότυπα ποιότητας που ορίζονται για τη συλλογή συνόλων δεδομένων εκπαίδευσης AI.

Ποικιλόμορφο, ακριβές και γρήγορο

Η διαδικασία μας απλοποιεί, τη διαδικασία συλλογής μέσω της ευκολότερης διανομής εργασιών, διαχείρισης και λήψης δεδομένων απευθείας από τη διεπαφή εφαρμογής και ιστού.

Ασφάλεια Δεδομένων

Διατηρήστε την πλήρη εμπιστευτικότητα των δεδομένων, θέτοντας το απόρρητο προτεραιότητά μας. Διασφαλίζουμε ότι οι μορφές δεδομένων ελέγχονται και διατηρούνται από πολιτική.

Ειδικότητα Τομέα

Επιμελημένα δεδομένα για συγκεκριμένο τομέα που συλλέγονται από πηγές ειδικού κλάδου με βάση τις οδηγίες συλλογής δεδομένων πελατών.

Χρήση τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση της επιχειρηματικής απόδοσης μέσω της εμπειρίας των πελατών

Η ανάλυση συναισθήματος είναι η διαδικασία συμπερασμάτων, μέτρησης ή κατανόησης της εικόνας που φέρνει το προϊόν, η υπηρεσία ή η επωνυμία σας στην αγορά. 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 με προϊόντα και υπηρεσίες στο διαδίκτυο μέσω ιστολογίων, vlog, ιστοριών μέσων κοινωνικής δικτύωσης, κριτικών, συστάσεων, συγκεντρώσεων, hashtag, σχολίων, άμεσων μηνυμάτων, μικροεπιρροών και Σίγουρα μπορείτε να βρείτε μια λίστα μόνοι σας. 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.

  • Πόλωση: επικεντρώνεται στις κριτικές που λαμβάνει η επωνυμία σας στο διαδίκτυο (θετικές, ουδέτερες και αρνητικές)
  • Συναισθήματα: επικεντρώνεται στο συναίσθημα που προκαλεί το προϊόν ή η υπηρεσία σας στο μυαλό των πελατών σας (χαρούμενοι, λυπημένοι, απογοητευμένοι, ενθουσιασμένοι)
  • Επείγον: επικεντρώνεται στην αμεσότητα της χρήσης της επωνυμίας σας ή στην εξεύρεση αποτελεσματικής λύσης στα προβλήματα των χρηστών (επείγον και σε αναμονή)
  • Πρόθεση: επικεντρώνεται στο να ανακαλύψει εάν οι χρήστες σας ενδιαφέρονται να χρησιμοποιήσουν το προϊόν ή την επωνυμία σας ή όχι
  • 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.
  • 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.
  • Υβρίδιο: 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.
  • Ανίχνευση Συναισθημάτων
  • Λεπτόκοκκη Ανάλυση
  • Ανάλυση βάσει πτυχών
  • Πολυγλωσσική Ανάλυση

Μια ανάλυση συναισθήματος μέσων κοινωνικής δικτύωσης μετρά τα συναισθήματα των πελατών και λέει τα συναισθήματα του πελάτη σας για την επωνυμία ή το προϊόν σας στο διαδίκτυο, αναλύοντας τα συναισθήματα, τις αξιολογήσεις και τις απόψεις των χρηστών.

  • Παρακολούθηση επωνυμίας
  • Παρακολούθηση των κοινωνικών μέσων
  • Ερευνα αγοράς
  • Φωνή πελάτη
  • Εξυπηρέτηση πελατών