Méisproocheg Sentiment Analyse Services

Elo AI net nëmmen
lauschtert, et versteet.

Analyséiert mënschlech Emotiounen & Gefiller andeems Dir Nuancen a Clientsbewäertungen, finanziell Neiegkeeten, sozialen Medien, etc.

Sentiment Analyse Servicer

Featured Clienten

Empowering Teams fir weltwäit féierend AI Produkter ze bauen.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit
Et gëtt eng ëmmer méi Nofro fir mënschlech Emotiounen a Gefiller ze analyséieren fir onentdeckt Abléck z'entdecken.

Et gëtt richteg gesot datt gutt Geschäft ëmmer op seng Clienten lauschtert, awer d'Fro ass, verstinn se se wierklech? Mënschlech Gefiller, Emotiounen oder Absicht ze verstoen gëtt dacks als schwéier ugesinn. D'Léisung? Sentiment Analyse - Et ass eng Technik fir d'Bild vun Ärem Produkt, Service oder Mark um Maart ze deducéieren, ze moossen oder ze verstoen.

Twitter:

No enger Etude, 360,000, Tweets ginn all Minutt getweet

E-Mailen:

40% vun de Mataarbechter kréien tëscht 26-75 Mailen pro Dag

Multilingual Sentiment Analysis Services fir NLP hëlleft Iech grouss op Clientserfarung ze scoren

Real-World Léisung

Analyséiert Daten fir d'Gefill vum Benotzer ze verstoen 

Mat dem Opstig vu soziale Medien deelen d'Leit dacks hir Erfarunge mat Produkter a Servicer online duerch Blogs, Vlogs, Neiegkeeten, Social Media Geschichten, Rezensiounen, Empfehlungen, Roundups, Hashtag, Kommentaren, Direktnoriichten, Mikro Aflëss etc.

Shaip bitt Iech verschidden Techniken dh Emotiounen Detektioun, Gefillsklassifikatioun, feinkorrekt Analyse, Aspekt-baséiert Analyse, Multilingual Analyse, asw. Mir hëllefen Iech ze bestëmmen ob d'Gefill am Text negativ, positiv oder neutral ass. Sprooch ass dacks zweedeiteg oder héich kontextuell, wat et extrem schwéier mécht fir Maschinnen ouni mënschlech Hëllef ze léieren, an dofir ginn Trainingsdaten, déi vu Mënschen annotéiert ginn, kritesch fir ML Plattformen.

Wéi kënne mir hëllefen

  • Maacht Textsentimentanalyse vun zB:
    • Produkterbezuelen
    • Service Kritik
    • Film Rezensiounen
    • E-Mail Reklamatiounen / Feedback
    • Client Appellen a Reuniounen
  • Analyséiere sozialen Medien Inhalt, dorënner:
    • Tweets
    • Facebook Posts
    • Blog Kommentaren
    • Forum'en -Quora, Reddit
  • Gitt méisproocheg Gefillsanalysedaten als Trainingsdaten fir Maschinnléieren

Virdeeler

  • Analyséieren a veraarbecht grouss Datesets
  • Benotzt mënschlech Intelligenz fir d'Clientsentiment präzis ze bestëmmen
  • Eng flexibel Aarbechtskräfte besteet aus Domain Experten
  • Skala wéi Dir wuesse
  • 95% Qualitéit geséchert Resultater

Geschäftsleit

  • Iwwerwaacht d'Gesondheet vun der Mark
  • Managen Mark Ruff
  • Competitioun Analyse
  • Client Service Verbesserung
  • Besser Marketing Kampagnen baséiert op dem Puls vun Ärem Publikum

Zorte vu Sentiment Analyse Parameteren

Polaritéit

konzentréiert sech op d'Rezensiounen déi Är Mark online kritt (positiv, neutral an negativ)

Polaritéit

Emotiounen

konzentréiert sech op d'Emotioun vun Ärem Produkt oder Service am Kapp vun Äre Clienten (glécklech, traureg, enttäuscht, opgereegt)

Emotiounen

Dringendes

konzentréiert sech op d'Immediatitéit vun Ärer Mark ze benotzen oder eng effektiv Léisung fir d'Benotzerprobleemer erauszefannen (dréngend a waartbar)

Dringendes

Intentioun

konzentréiert sech op erauszefannen ob Är Benotzer interesséiert sinn Äre Produkt oder Mark ze benotzen oder net

Intentioun

Zorte vu Sentiment Analyse Services

Emotiounen Detektioun

Emotiounen Detektioun

Dës Method bestëmmt d'Emotioun hannert Är Mark fir en Zweck ze benotzen. Zum Beispill, wa se Kleedung aus Ärem eCommerce Geschäft kaaft hunn, kënne se entweder zefridden sinn mat Äre Versandprozeduren, d'Qualitéit vun der Kleedung, oder d'Selektioun vu Selektiounen oder enttäuscht mat hinnen. Ausser dësen zwou Emotiounen, kéint e Benotzer all spezifesch oder eng Mëschung vun Emotiounen am Spektrum konfrontéieren. Ee vun de Mängel vun dësem Typ ass datt d'Benotzer eng Villfalt vu Weeër hunn fir hir Emotiounen auszedrécken - duerch Text, Emojis, Sarkasmus, a méi. De Modell soll héich evoluéiert sinn fir d'Emotioun hannert hiren eenzegaartegen Ausdrock z'entdecken.

Fine-grained Analyse

Eng méi direkt Form vun Analyse implizéiert d'Polaritéit erauszefannen, déi mat Ärer Mark assoziéiert ass. Vu ganz positiv bis neutral bis ganz negativ kënnen d'Benotzer all Attribut betreffend Är Mark erliewen an dës Attributer kënnen eng konkret Form huelen a Form vu Bewäertungen (zB - Stärebaséiert) an alles wat Äre Modell muss maachen ass dës verschidde Forme vu Bewäertungen ze minen aus verschiddene Quellen.

Schéin Analyse
Aspekt-baséiert Analyse

Aspekt-baséiert Analyse

Bewäertungen enthalen dacks Toun Feedback a Virschléi op der anerer Säit Aspekt-baséiert Gefillsanalyse hëlt Iech e Schrëtt weider. Hei weisen d'Benotzer allgemeng e puer gutt oder schlecht Saachen an hire Bewäertungen ausser Bewäertungen an ausdrécklech Emotiounen. Zum Beispill - De Reesdesk Associé war extrem ruppeg a lethargesch. Mir hu misse fir eng Stonn waarden ier mer eis Reesplang fir den Dag kruten.

Wat ënnert den Emotiounen läit, sinn zwee grouss Takeaways vun Äre Geschäftsoperatiounen. Dës kéinte fixéiert, verbessert oder unerkannt ginn duerch Aspekt-baséiert Analyse.

Multilingual Analyse

Dëst ass d'Bewäertung vum Gefill a verschiddene Sproochen. D'Sprooch kéint ofhängeg vun de Regiounen déi Dir bedreift, Länner wou Dir verschéckt a méi. Dës Analyse beinhalt d'Benotzung vu Sproochspezifesche Biergbau an Algorithmen, Iwwersetzer an der Verontreiung vun et, Gefillslexikon, a méi.

Méisproocheg Analyse

Schlëssel Benotzungsfäll

Brand Iwwerwaachung

Social Media Monitoring

Stëmm vum Client

Clientszerwiss

Firwat Shaip

Fir Är AI Initiativ effektiv z'installéieren, braucht Dir grouss Volumen vu spezialiséierten Trainingsdatesets. Shaip ass eng vun de ganz wéinege Firmen um Maart, déi Weltklass, zouverlässeg Trainingsdaten op Skala garantéiert, déi reglementaresch / GDPR Ufuerderunge respektéieren.

Datesammlungsfäegkeeten

Erstellt, curate, a sammelt personaliséiert gebaute Datesätz (Text, Ried, Bild, Video) aus 100+ Natiounen op der ganzer Welt baséiert op personaliséiert Richtlinnen.

Flexibel Aarbechtskräften

Benutzt eis global Aarbechtskräfte vu 30,000+ erfuerene & akkreditéierte Mataarbechter. Flexibel Aufgab Aufgab & Echtzäit Aarbechtskräft Kapazitéit, Effizienz, & Fortschrëtt Iwwerwachung.

Qualitéit

Eis propriétaire Plattform a qualifizéiert Aarbechtskräfte benotze verschidde Qualitéitskontrollmethoden fir Qualitéitsnormen z'erreechen oder ze iwwerschreiden fir AI Trainingsdatesets ze sammelen.

Divers, Genau & séier

Eise Prozess streamlines, de Sammelprozess duerch méi einfach Aufgabenverdeelung, Gestioun, & Datenerfaassung direkt vun der App & Web Interface.

Donnéeën Sécherheetsrot

Erhale komplett Datekonfidentialitéit andeems d'Privatsphär eis Prioritéit mécht. Mir garantéieren datt Datenformater Politik kontrolléiert a konservéiert sinn.

Domain Spezifizitéit

Curated Domain-spezifesch Donnéeën gesammelt aus branchespezifesche Quelle baséiert op Clientdatensammlung Richtlinnen.

Benotzt AI fir d'Geschäftsleeschtung duerch Clientserfarung ze verbesseren

D'Sentimentanalyse ass de Prozess fir d'Bild vun Ärem Produkt, Service oder Mark um Maart z'erklären, ze moossen oder ze verstoen. Wann dëst ze komplizéiert kléngt, loosst eis et weider raffinéieren. D'Sentimentanalyse gëtt och als Meenungsmining ugesinn. Mam Opstig vu soziale Medien hunn d'Leit ugefaang méi offen iwwer hir Erfarunge mat Produkter a Servicer online ze schwätzen iwwer Blogs, Vlogs, Social Media Geschichten, Rezensiounen, Empfehlungen, Roundups, Hashtag, Kommentaren, Direktnoriichten, Mikro Aflëss, a mir sinn sécher Dir kënnt selwer eng Lëscht denken. Wann dat online geschitt, hannerléisst en digitale Foussofdrock vun engem Individuum säin Ausdrock vun enger Erfahrung. Elo kann dës Erfahrung positiv, negativ oder einfach neutral sinn. Sentimentanalyse ass d'Mining vun all dësen Ausdréck an Erfarungen online a Form vun Texter.

  • Polaritéit: konzentréiert sech op d'Rezensiounen déi Är Mark online kritt (positiv, neutral an negativ)
  • Emotiounen: konzentréiert sech op d'Emotioun vun Ärem Produkt oder Service am Kapp vun Äre Clienten (glécklech, traureg, enttäuscht, opgereegt)
  • Urgence: konzentréiert sech op d'Immediatitéit vun Ärer Mark ze benotzen oder eng effektiv Léisung fir d'Benotzerprobleemer erauszefannen (dréngend a waartbar)
  • Absicht: konzentréiert sech op erauszefannen ob Är Benotzer interesséiert sinn Äre Produkt oder Mark ze benotzen oder net
  • Regel-baséiert: Dëst ass wou Dir manuell eng Regel fir Äre Modell definéiert fir d'Sentimentanalyse op d'Donnéeën ze maachen déi Dir hutt. D'Regel kéint e Parameter sinn, dee mir hei uewen diskutéiert hunn - Polaritéit, Dringendes, Aspekter, a méi.
  • Automatesch: Dësen Aspekt vun der Sentimentanalyse funktionnéiert komplett op Maschinnléieren Algorithmen. An dësem ass et kee Besoin fir mënschlech Interventioun a setze manuell Regele fir datt e Modell funktionnéiert. Amplaz gëtt e Klassifizéierer implementéiert deen den Text evaluéiert an d'Resultater zréckginn.
  • Hybrid: Déi genaust vun de Modeller, Hybrid Approche vermëschen dat Bescht vu béide Welten - Regelbaséiert an automatesch. Si si méi präzis, funktionell a bevorzugt vu Geschäfter fir hir Sentimentanalysekampagnen.
  • Emotiounen Detektioun
  • Fine-grained Analyse
  • Aspekt-baséiert Analyse
  • Multilingual Analyse

Eng Social Media Sentiment Analyse moosst Clientssentimenter a erzielt d'Gefiller vun Ärem Client iwwer Är Mark oder Produkt online andeems Dir Benotzer Emotiounen, Bewäertungen a Meenungen analyséiert.

  • Brand Iwwerwachung
  • Social Media Monitoring
  • Maartfuerschung
  • Stëmm vum Client
  • Clientszerwiss