Dịch vụ phân tích tình cảm đa ngôn ngữ
lắng nghe, nó hiểu.
Phân tích cảm xúc và tình cảm của con người bằng cách diễn giải các sắc thái trong đánh giá của khách hàng, tin tức tài chính, phương tiện truyền thông xã hội, v.v.
Khách hàng nổi bật
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
Người ta nói đúng rằng doanh nghiệp tốt luôn lắng nghe khách hàng, nhưng câu hỏi đặt ra là họ có thực sự hiểu họ không? Hiểu được tình cảm, cảm xúc hoặc ý định của con người thường được coi là khó khăn. Giải pháp? Phân tích cảm xúc - Đây là một kỹ thuật để suy luận, đánh giá hoặc hiểu hình ảnh mà sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu của bạn mang trên thị trường.
Twitter:
Theo nghiên cứu, 360,000, các tweet được tweet mỗi phút
E-mail:
40% nhân viên nhận được từ 26-75 email mỗi ngày
Dịch vụ Phân tích Cảm xúc Đa ngôn ngữ cho NLP giúp bạn ghi điểm lớn về trải nghiệm khách hàng
Giải pháp thế giới thực
Phân tích dữ liệu để hiểu được tình cảm của người dùng
Với sự gia tăng của phương tiện truyền thông xã hội, mọi người thường chia sẻ trải nghiệm của họ với các sản phẩm và dịch vụ trực tuyến thông qua blog, vlog, tin bài, câu chuyện trên mạng xã hội, đánh giá, đề xuất, vòng tròn, thẻ bắt đầu bằng #, nhận xét, tin nhắn trực tiếp, ảnh hưởng vi mô, v.v.
Shaip cung cấp cho bạn các kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như phát hiện cảm xúc, phân loại tình cảm, phân tích chi tiết, phân tích dựa trên khía cạnh, phân tích đa ngôn ngữ, v.v. để khám phá những hiểu biết có ý nghĩa từ cảm xúc và tình cảm của người dùng. Chúng tôi giúp bạn xác định xem cảm xúc trong văn bản là tiêu cực, tích cực hay trung lập. Ngôn ngữ thường không rõ ràng hoặc theo ngữ cảnh cao, khiến máy móc cực kỳ khó học nếu không có sự trợ giúp của con người và do đó, dữ liệu đào tạo do con người chú thích trở nên quan trọng đối với các nền tảng ML.
Làm thế nào chúng ta có thể giúp đỡ
- Thực hiện phân tích tình cảm văn bản của ví dụ:
- đánh giá sản phẩm
- đánh giá dịch vụ
- đánh giá phim
- email khiếu nại / phản hồi
- cuộc gọi và cuộc họp của khách hàng
- Phân tích nội dung mạng xã hội, bao gồm:
- Tweets
- Facebook bài viết
- Blog bình luận
- Diễn đàn -Quora, Reddit
- Cung cấp dữ liệu phân tích tình cảm đa ngôn ngữ làm dữ liệu đào tạo cho máy học
Lợi ích
- Phân tích và xử lý các tập dữ liệu lớn
- Tận dụng trí tuệ con người để xác định chính xác tình cảm của khách hàng
- Lực lượng lao động linh hoạt bao gồm các chuyên gia miền
- Mở rộng quy mô khi bạn phát triển
- 95% Kết quả đảm bảo chất lượng
Lợi ích kinh doanh
- Theo dõi sức khỏe của thương hiệu
- Quản lý danh tiếng thương hiệu
- Phân tích cạnh tranh
- Cải tiến dịch vụ khách hàng
- Các chiến dịch tiếp thị tốt hơn dựa trên nhịp đập của khán giả của bạn
Các loại tham số phân tích tình cảm
Polarity
tập trung vào các đánh giá mà thương hiệu của bạn nhận được trực tuyến (tích cực, trung lập và tiêu cực)
Cảm xúc
tập trung vào cảm xúc của sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn trong tâm trí khách hàng (vui, buồn, thất vọng, vui mừng)
Khẩn cấp
tập trung vào tính tức thời của việc sử dụng thương hiệu của bạn hoặc tìm ra giải pháp hiệu quả cho các vấn đề của người dùng (khẩn cấp và có thể chờ đợi)
Ý định
tập trung vào việc tìm hiểu xem người dùng của bạn có quan tâm đến việc sử dụng sản phẩm hoặc thương hiệu của bạn hay không
Các loại dịch vụ phân tích tình cảm
Phát hiện cảm xúc
Phương pháp này xác định cảm xúc đằng sau việc sử dụng thương hiệu của bạn cho một mục đích. Ví dụ: nếu họ mua quần áo từ cửa hàng Thương mại điện tử của bạn, họ có thể hài lòng với thủ tục gửi hàng, chất lượng quần áo hoặc nhiều lựa chọn của bạn hoặc thất vọng với chúng. Ngoài hai cảm xúc này, người dùng cũng có thể đối mặt với bất kỳ cảm xúc cụ thể hoặc hỗn hợp nào trong quang phổ. Một trong những thiếu sót của loại hình này là người dùng có vô số cách để thể hiện cảm xúc của họ - thông qua văn bản, biểu tượng cảm xúc, châm biếm, v.v. Mô hình phải được phát triển cao để phát hiện cảm xúc đằng sau những biểu hiện độc đáo của họ.
Phân tích chi tiết
Một hình thức phân tích trực tiếp hơn liên quan đến việc tìm ra các cực liên quan đến thương hiệu của bạn. Từ rất tích cực đến trung tính đến rất tiêu cực, người dùng có thể trải nghiệm bất kỳ thuộc tính nào liên quan đến thương hiệu của bạn và các thuộc tính này có thể có hình dạng hữu hình dưới dạng xếp hạng (ví dụ: dựa trên sao) và tất cả những gì mô hình của bạn cần làm là khai thác các hình thức xếp hạng khác nhau này từ các nguồn đa dạng.
Phân tích dựa trên khía cạnh
Các bài đánh giá thường chứa phản hồi và đề xuất rõ ràng, mặt khác, phân tích tình cảm dựa trên khía cạnh giúp bạn tiến thêm một bước. Ở đây, người dùng thường chỉ ra một số điều tốt hoặc xấu trong đánh giá của họ ngoài xếp hạng và bày tỏ cảm xúc. Ví dụ - Nhân viên bàn du lịch cực kỳ thô lỗ và lờ đờ. Chúng tôi đã phải đợi một giờ trước khi có hành trình trong ngày ”.
Những gì nằm bên dưới cảm xúc là hai rút ra chính từ hoạt động kinh doanh của bạn. Những điều này có thể được sửa chữa, cải thiện hoặc được công nhận thông qua phân tích dựa trên khía cạnh.
Phân tích đa ngôn ngữ
Đây là đánh giá tình cảm trên các ngôn ngữ khác nhau. Ngôn ngữ có thể phụ thuộc vào khu vực bạn hoạt động, quốc gia bạn chuyển đến và hơn thế nữa. Phân tích này liên quan đến việc sử dụng thuật toán và khai thác theo ngôn ngữ cụ thể, trình dịch khi không có nó, từ vựng tình cảm, v.v.
Các trường hợp sử dụng chính
Giám sát thương hiệu
Giám sát phương tiện truyền thông xã hội
Tiếng nói của khách hàng
Dịch vụ chăm sóc khách hàng
Tại sao Shaip
Để triển khai hiệu quả sáng kiến AI của mình, bạn sẽ cần khối lượng lớn bộ dữ liệu đào tạo chuyên biệt. Shaip là một trong số rất ít công ty trên thị trường đảm bảo dữ liệu đào tạo đáng tin cậy, đẳng cấp thế giới trên quy mô phù hợp với các yêu cầu quy định / GDPR.
Khả năng thu thập dữ liệu
Tạo, quản lý và thu thập tập dữ liệu được xây dựng tùy chỉnh (văn bản, lời nói, hình ảnh, video) từ hơn 100 quốc gia trên toàn cầu dựa trên các nguyên tắc tùy chỉnh.
Lực lượng lao động linh hoạt
Tận dụng lực lượng lao động toàn cầu của chúng tôi gồm hơn 30,000 cộng tác viên có kinh nghiệm và được chứng nhận. Phân công nhiệm vụ linh hoạt & theo dõi năng lực, hiệu quả và tiến độ của lực lượng lao động trong thời gian thực.
Chất lượng
Nền tảng độc quyền và lực lượng lao động có tay nghề cao của chúng tôi sử dụng nhiều phương pháp kiểm soát chất lượng để đáp ứng hoặc vượt quá các tiêu chuẩn chất lượng được đặt ra để thu thập bộ dữ liệu đào tạo AI.
Đa dạng, chính xác và nhanh chóng
Quy trình của chúng tôi sắp xếp hợp lý, quy trình thu thập thông qua việc phân phối, quản lý và thu thập dữ liệu dễ dàng hơn trực tiếp từ ứng dụng và giao diện web.
Bảo mật dữ liệu
Duy trì tính bảo mật của dữ liệu hoàn toàn bằng cách đặt quyền riêng tư lên ưu tiên của chúng tôi. Chúng tôi đảm bảo các định dạng dữ liệu được kiểm soát và bảo quản theo chính sách.
Đặc điểm tên miền
Dữ liệu được quản lý theo miền cụ thể được thu thập từ các nguồn cụ thể trong ngành dựa trên nguyên tắc thu thập dữ liệu khách hàng.
Tài nguyên đề xuất
Blog
Phân tích điều gì, tại sao và như thế nào về tình cảm
Phân tích cảm xúc là quá trình suy luận, đánh giá hoặc hiểu hình ảnh mà sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu của bạn mang trên thị trường. Nếu điều này nghe có vẻ quá phức tạp, hãy tinh chỉnh nó thêm.
Dung dịch
Dữ liệu đào tạo AI để nhận dạng khuôn mặt
Tự động phát hiện một hoặc nhiều khuôn mặt người dựa trên các điểm mốc trên khuôn mặt trong hình ảnh hoặc video. Tìm kiếm cơ sở dữ liệu hiện có về khuôn mặt người để so sánh và đối sánh nhằm xây dựng một nền tảng nhận dạng khuôn mặt thông minh.
Blog
Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER) - Khái niệm, các loại và ứng dụng
Mỗi khi chúng ta nghe một từ hoặc đọc một văn bản, chúng ta có khả năng tự nhiên để xác định và phân loại từ đó thành người, địa điểm, vị trí, giá trị và hơn thế nữa. Con người có thể nhanh chóng nhận ra một từ, phân loại nó và hiểu ngữ cảnh.
Sử dụng AI để cải thiện hiệu suất kinh doanh thông qua trải nghiệm khách hàng
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
Phân tích cảm xúc là quá trình suy luận, đánh giá hoặc hiểu hình ảnh mà sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu của bạn mang trên thị trường. Nếu điều này nghe có vẻ quá phức tạp, hãy tinh chỉnh nó thêm. Phân tích cảm xúc cũng được coi là khai thác ý kiến. Với sự gia tăng của phương tiện truyền thông xã hội, mọi người đã bắt đầu nói chuyện cởi mở hơn về trải nghiệm của họ với các sản phẩm và dịch vụ trực tuyến thông qua blog, vlog, câu chuyện trên mạng xã hội, đánh giá, đề xuất, vòng tròn, thẻ bắt đầu bằng #, nhận xét, tin nhắn trực tiếp, ảnh hưởng nhỏ và chúng tôi chắc chắn bạn có thể tự nghĩ ra một danh sách. Khi điều này xảy ra trực tuyến, nó để lại dấu vết kỹ thuật số về sự thể hiện trải nghiệm của một cá nhân. Bây giờ, trải nghiệm này có thể là tích cực, tiêu cực hoặc đơn giản là trung tính. Phân tích cảm xúc là việc khai thác tất cả những biểu hiện và trải nghiệm này trực tuyến dưới dạng văn bản.
- Phân cực: tập trung vào các đánh giá mà thương hiệu của bạn nhận được trực tuyến (tích cực, trung lập và tiêu cực)
- Những cảm xúc: tập trung vào cảm xúc của sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn trong tâm trí khách hàng (vui, buồn, thất vọng, vui mừng)
- Khẩn cấp: tập trung vào tính tức thời của việc sử dụng thương hiệu của bạn hoặc tìm ra giải pháp hiệu quả cho các vấn đề của người dùng (khẩn cấp và có thể chờ đợi)
- Ý định: tập trung vào việc tìm hiểu xem người dùng của bạn có quan tâm đến việc sử dụng sản phẩm hoặc thương hiệu của bạn hay không
- Dựa trên quy tắc: Đây là nơi bạn xác định thủ công quy tắc cho mô hình của mình để thực hiện phân tích cảm tính trên dữ liệu bạn có. Quy tắc có thể là một tham số mà chúng ta đã thảo luận ở trên - tính cực, mức độ khẩn cấp, các khía cạnh và hơn thế nữa.
- Tự động: Khía cạnh phân tích tình cảm này hoạt động hoàn toàn dựa trên các thuật toán học máy. Trong việc này, không cần sự can thiệp của con người và thiết lập các quy tắc thủ công để một mô hình hoạt động. Thay vào đó, một bộ phân loại được triển khai để đánh giá văn bản và trả về kết quả.
- Hybrid: Các mô hình chính xác nhất, phương pháp tiếp cận kết hợp pha trộn tốt nhất của cả hai thế giới - dựa trên quy tắc và tự động. Chúng chính xác hơn, chức năng hơn và được các doanh nghiệp ưa thích cho các chiến dịch phân tích tình cảm của họ.
- Phát hiện cảm xúc
- Phân tích chi tiết
- Phân tích dựa trên khía cạnh
- Phân tích đa ngôn ngữ
Phân tích tình cảm trên mạng xã hội đo lường tình cảm của khách hàng và cho biết cảm nhận của khách hàng về thương hiệu hoặc sản phẩm của bạn trực tuyến bằng cách phân tích cảm xúc, xếp hạng và ý kiến của người dùng.
- Giám sát thương hiệu
- Giám sát phương tiện truyền thông xã hội
- Nghiên cứu thị trường
- Tiếng nói của khách hàng
- Dịch vụ khách hàng