Çok Dilli Duygu Analizi Hizmetleri
dinler, anlar.
Müşteri incelemelerinde, finansal haberlerde, sosyal medyadaki vb. nüansları yorumlayarak insan duygularını ve hislerini analiz edin.
Öne Çıkan Müşteriler
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
Haklı olarak iyi bir işletmenin müşterilerini her zaman dinlediği söylenir, ancak asıl soru onları gerçekten anlıyorlar mı? İnsan duygularını, duygularını veya niyetini anlamak genellikle zor olarak kabul edilir. Çözüm? Duygu Analizi – Ürününüzün, hizmetinizin veya markanızın pazarda taşıdığı imajı çıkarmak, ölçmek veya anlamak için kullanılan bir tekniktir.
Twitter:
Bir araştırmaya göre, 360,000, tweet'ler her dakika tweetlenir
E-postalar:
%40 çalışanların günde 26-75 arasında e-posta alıyor
NLP için Çok Dilde Duyarlılık Analizi Hizmetleri, müşteri deneyiminde büyük puanlar almanıza yardımcı olur
Gerçek Dünya Çözümü
Kullanıcı duyarlılığını anlamak için verileri analiz edin
Sosyal medyanın yükselişi ile insanlar genellikle bloglar, vlog'lar, haber makaleleri, sosyal medya hikayeleri, incelemeler, öneriler, özetler, hashtag'ler, yorumlar, doğrudan mesajlar, mikro etkiler vb. aracılığıyla ürün ve hizmetlerle ilgili deneyimlerini çevrimiçi olarak paylaşırlar.
Shaip, kullanıcı duygularından ve duygularından anlamlı içgörüler ortaya çıkarmak için duygu algılama, duygu sınıflandırması, ince taneli analiz, görünüş tabanlı analiz, çok dilli analiz vb. gibi farklı teknikler sunar. Metindeki duygunun olumsuz mu, olumlu mu yoksa tarafsız mı olduğunu belirlemenize yardımcı oluyoruz. Dil genellikle belirsiz veya son derece bağlamsaldır, bu da makinelerin insan yardımı olmadan öğrenmesini son derece zorlaştırır ve bu nedenle insanlar tarafından açıklanmış eğitim verileri ML platformları için kritik hale gelir.
Nasıl yardımcı olabiliriz
- Örneğin, metin duyarlılığı analizi yapın:
- ürün yorumu
- hizmet incelemeleri
- film incelemeleri
- e-posta şikayetleri / geri bildirimler
- müşteri aramaları ve toplantıları
- Aşağıdakiler dahil olmak üzere sosyal medya içeriğini analiz edin:
- Tweetler
- Facebook mesajları
- Blog yorumları
- Forumlar -Quora, Reddit
- Makine öğrenimi için eğitim verileri olarak çok dilli duyarlılık analizi verileri sağlayın
Faydaları
- Büyük veri kümelerini analiz edin ve işleyin
- Müşteri duyarlılığını doğru bir şekilde belirlemek için insan zekasından yararlanın
- Alan uzmanlarından oluşan esnek bir iş gücü
- Büyüdükçe ölçeklendirin
- %95 Kalite güvenceli sonuçlar
İş faydaları
- Markanın sağlığını izleyin
- Marka itibarını yönet
- Rekabet analizi
- Müşteri hizmetleri iyileştirme
- Kitlenizin nabzına göre daha iyi pazarlama kampanyaları
Duygu Analizi Parametrelerinin Türleri
Polarite
markanızın çevrimiçi olarak aldığı incelemelere odaklanır (olumlu, tarafsız ve olumsuz)
Duygular
ürün veya hizmetinizin müşterilerinizin zihninde uyandırdığı duyguya odaklanır (mutlu, üzgün, hayal kırıklığına uğramış, heyecanlı)
Aciliyet
markanızı kullanmanın aciliyetine veya kullanıcıların sorunlarına etkili bir çözüm bulmaya odaklanır (acil ve beklenebilir)
Niyet
kullanıcılarınızın ürününüzü veya markanızı kullanmakla ilgilenip ilgilenmediğini bulmaya odaklanır
Duygu Analizi Hizmetleri Türleri
Duygu Algılama
Bu yöntem, markanızı bir amaç için kullanmanın ardındaki duyguyu belirler. Örneğin, e-Ticaret mağazanızdan kıyafet satın aldılarsa, gönderi prosedürlerinizden, giysi kalitesinden veya seçim çeşitliliğinden memnun olabilirler veya onlardan hayal kırıklığına uğrayabilirler. Bu iki duygunun dışında, bir kullanıcı spektrumdaki herhangi bir özel veya duygu karışımıyla da karşılaşabilir. Bu türün eksikliklerinden biri, kullanıcıların duygularını metin, emoji, alay ve daha fazlası aracılığıyla ifade etmenin çok sayıda yoluna sahip olmalarıdır. Model, benzersiz ifadelerinin ardındaki duyguyu tespit etmek için oldukça gelişmiş olmalıdır.
İnce Taneli Analiz
Daha doğrudan bir analiz biçimi, markanızla ilişkili kutupluluğu bulmayı içerir. Çok olumludan nötre, çok olumsuza kadar, kullanıcılar markanızla ilgili herhangi bir özelliği deneyimleyebilir ve bu nitelikler derecelendirmeler şeklinde somut bir şekil alabilir (örneğin – yıldızlara dayalı) ve modelinizin yapması gereken tek şey bu çeşitli derecelendirme biçimlerini kullanmaktır. çeşitli kaynaklardan.
En Boy Tabanlı Analiz
İncelemeler genellikle sağlam geri bildirimler ve öneriler içerir, diğer yandan en-boy tabanlı duygu analizi sizi bir adım daha ileri götürür. Burada kullanıcılar genellikle değerlendirmelerinde ve duygularını ifade etmenin dışında bazı iyi veya kötü şeylere dikkat çekiyorlar. Örneğin - Seyahat masası çalışanı son derece kaba ve uyuşuktu. O gün için rotamızı almadan önce bir saat beklemek zorunda kaldık.”
Duyguların altında yatan şey, ticari faaliyetlerinizden iki önemli çıkarımdır. Bunlar, en-boy tabanlı analitik aracılığıyla düzeltilebilir, geliştirilebilir veya tanınabilir.
Çok Dilli Analiz
Bu, farklı dillerdeki duyarlılığın değerlendirilmesidir. Dil, faaliyet gösterdiğiniz bölgelere, gönderim yaptığınız ülkelere ve daha fazlasına bağlı olabilir. Bu analiz, dile özgü madencilik ve algoritmaların, yokluğunda çevirmenlerin, duygu sözlüklerinin ve daha fazlasının kullanımını içerir.
Anahtar Kullanım Durumları
Marka İzleme
Sosyal Medya İzleme
Müşterinin sesi
Müşteri Hizmetleri
Neden Shaip
Yapay zeka girişiminizi etkin bir şekilde dağıtmak için büyük hacimli özel eğitim veri kümelerine ihtiyacınız olacak. Shaip, düzenleyici/GDPR gerekliliklerine uygun ölçekte dünya standartlarında, güvenilir eğitim verileri sağlayan piyasadaki çok az şirketten biridir.
Veri Toplama Yetenekleri
Özel yönergelere göre dünya genelinde 100'den fazla ülkeden özel olarak oluşturulmuş veri kümeleri (metin, konuşma, resim, video) oluşturun, düzenleyin ve toplayın.
Esnek İş Gücü
30,000'den fazla deneyimli ve güvenilir katılımcıdan oluşan küresel iş gücümüzden yararlanın. Esnek görev ataması ve gerçek zamanlı iş gücü kapasitesi, verimlilik ve ilerleme izleme.
kalite
Tescilli platformumuz ve kalifiye iş gücümüz, AI eğitim veri kümelerini toplamak için belirlenen kalite standartlarını karşılamak veya aşmak için birden fazla kalite kontrol yöntemi kullanır.
Çeşitli, Doğru ve Hızlı
Sürecimiz, daha kolay görev dağıtımı, yönetimi ve doğrudan uygulama ve web arayüzünden veri yakalama yoluyla toplama sürecini kolaylaştırır.
Veri Güvenliği
Gizliliği önceliğimiz yaparak tam veri gizliliğini koruyun. Veri biçimlerinin politika tarafından kontrol edilmesini ve korunmasını sağlıyoruz.
Etki Alanı Özgüllüğü
Müşteri veri toplama yönergelerine dayalı olarak sektöre özel kaynaklardan toplanan, etki alanına özgü özel veriler.
Önerilen Kaynaklar
Blog
Duygu Analizi Ne, Neden ve Nasıl
Duyarlılık analizi, ürününüzün, hizmetinizin veya markanızın pazarda taşıdığı imajı çıkarma, ölçme veya anlama sürecidir. Bu çok karmaşık geliyorsa, daha da geliştirelim.
Çözüm
Yüz Tanıma İçin Yapay Zeka Eğitim Verileri
Bir görüntü veya videodaki yüz simgelerini temel alarak bir veya daha fazla insan yüzünü otomatik olarak algılayın. Akıllı bir yüz tanıma platformu oluşturmak için karşılaştırmak ve eşleştirmek için mevcut bir insan yüzü veritabanında arama yapın.
Blog
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) – Konsept, Türler ve Uygulamalar
Ne zaman bir kelime duysak veya bir metin okusak, kelimeyi insanlara, yere, konuma, değerlere ve daha fazlasına göre tanımlama ve kategorize etme konusunda doğal bir yeteneğe sahibiz. İnsanlar bir kelimeyi çabucak tanıyabilir, kategorilere ayırabilir ve bağlamı anlayabilir.
Müşteri deneyimi aracılığıyla iş performansını artırmak için yapay zekayı kullanma
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Duyarlılık analizi, ürününüzün, hizmetinizin veya markanızın pazarda taşıdığı imajı çıkarma, ölçme veya anlama sürecidir. Bu çok karmaşık geliyorsa, daha da geliştirelim. Duygu analizi de fikir madenciliği olarak kabul edilir. Sosyal medyanın yükselişiyle birlikte, insanlar bloglar, vlog'lar, sosyal medya hikayeleri, incelemeler, tavsiyeler, özetler, hashtag'ler, yorumlar, doğrudan mesajlar, mikro etkiler aracılığıyla çevrimiçi ürün ve hizmetlerle ilgili deneyimleri hakkında daha açık bir şekilde konuşmaya başladılar ve biz emin olun kendi kendinize bir liste düşünebilirsiniz. Bu çevrimiçi olduğunda, bireyin bir deneyim ifadesinin dijital bir ayak izini bırakır. Şimdi, bu deneyim olumlu, olumsuz veya basitçe nötr olabilir. Duygu analizi, tüm bu ifadelerin ve deneyimlerin çevrimiçi olarak metinler halinde madenciliğidir.
- Polarite: markanızın çevrimiçi olarak aldığı incelemelere odaklanır (olumlu, tarafsız ve olumsuz)
- Duygular: ürün veya hizmetinizin müşterilerinizin zihninde uyandırdığı duyguya odaklanır (mutlu, üzgün, hayal kırıklığına uğramış, heyecanlı)
- Aciliyet: markanızı kullanmanın aciliyetine veya kullanıcıların sorunlarına etkili bir çözüm bulmaya odaklanır (acil ve beklenebilir)
- Niyet: kullanıcılarınızın ürününüzü veya markanızı kullanmakla ilgilenip ilgilenmediğini bulmaya odaklanır
- Kural tabanlı: Bu, sahip olduğunuz veriler üzerinde duyarlılık analizi gerçekleştirmek üzere modeliniz için manuel olarak bir kural tanımladığınız yerdir. Kural, yukarıda tartıştığımız bir parametre olabilir – kutupluluk, aciliyet, yönler ve daha fazlası.
- Otomatik: Duygu analizinin bu yönü, tamamen makine öğrenme algoritmaları üzerinde çalışır. Bunda, bir modelin çalışması için insan müdahalesine ve manuel kurallar koymaya gerek yoktur. Bunun yerine, metni değerlendiren ve sonuçları döndüren bir sınıflandırıcı uygulanır.
- hibrit: Modellerin en doğrusu olan hibrit yaklaşımlar, her iki dünyanın da en iyilerini bir araya getirir - kural tabanlı ve otomatik. Daha hassas, işlevsel ve işletmeler tarafından duygu analizi kampanyaları için tercih ediliyorlar.
- Duygu Algılama
- İnce Taneli Analiz
- En Boy Tabanlı Analiz
- Çok Dilli Analiz
Bir sosyal medya duyarlılık analizi, müşteri duygularını ölçer ve kullanıcı duygularını, derecelendirmelerini ve görüşlerini analiz ederek müşterinizin markanız veya ürününüz hakkındaki duygularını çevrimiçi olarak söyler.
- Marka İzleme
- Sosyal Medya İzleme
- Pazar araştırması
- Müşterinin Sesi
- Müşteri servisi