बहुभाषी भावना विश्लेषण सेवाहरू
सुन्छ, बुझ्छ।
ग्राहक समीक्षा, वित्तीय समाचार, सामाजिक मिडिया, आदि मा सूक्ष्मता को व्याख्या गरेर मानव भावनाहरु र भावनाहरु को विश्लेषण।
विशेष ग्राहकहरु
विश्वको अग्रणी एआई उत्पादनहरु को निर्माण टीमहरु लाई सशक्त बनाउन।
यो सहि भनिन्छ कि राम्रो व्यवसायले सधैं आफ्ना ग्राहकहरूको कुरा सुन्दछ, तर प्रश्न यो हो कि उनीहरूले उनीहरूलाई साँच्चै बुझ्छन्? मानव भावना, भावना, वा अभिप्राय बुझ्न अक्सर गाह्रो मानिन्छ। समाधान? सेन्टीमेन्ट एनालिसिस - यो बजारमा तपाईको उत्पादन, सेवा वा ब्रान्डको छवि निकाल्ने, नाप्ने वा बुझ्ने प्रविधि हो।
ट्विटर:
एक अध्ययन अनुसार, 360,000, ट्वीटहरू हरेक मिनेट ट्वीट गरिन्छ
इ-मेलहरू:
40% कर्मचारीहरूले प्रति दिन 26-75 इमेलहरू प्राप्त गर्छन्
NLP को लागि बहुभाषी भावना विश्लेषण सेवाहरूले तपाईंलाई ग्राहक अनुभवमा ठूलो स्कोर गर्न मद्दत गर्दछ
वास्तविक-विश्व समाधान
प्रयोगकर्ता भावना बुझ्न डाटा विश्लेषण गर्नुहोस्
सामाजिक सञ्जालको उदयको साथ, मानिसहरूले प्राय: ब्लगहरू, भ्लगहरू, समाचार लेखहरू, सामाजिक मिडिया कथाहरू, समीक्षाहरू, सिफारिसहरू, राउन्डअपहरू, ह्यासट्यागहरू, टिप्पणीहरू, प्रत्यक्ष सन्देशहरू, माइक्रो प्रभावहरू आदि मार्फत अनलाइन उत्पादनहरू र सेवाहरूसँग आफ्ना अनुभवहरू साझा गर्छन्।
Shaip ले तपाईंलाई विभिन्न प्रविधिहरू प्रदान गर्दछ जस्तै भावना पत्ता लगाउने, भावना वर्गीकरण, सूक्ष्म विश्लेषण, पक्षमा आधारित विश्लेषण, बहुभाषी विश्लेषण, इत्यादि प्रयोगकर्ताका भावना र भावनाहरूबाट अर्थपूर्ण अन्तर्दृष्टिहरू उजागर गर्न। हामी तपाईंलाई पाठमा रहेको भावना नकारात्मक, सकारात्मक वा तटस्थ छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्न मद्दत गर्छौं। भाषा प्रायः अस्पष्ट वा अत्यधिक प्रासंगिक हुन्छ, यसले मानव सहायता बिना मेसिनहरूलाई सिक्न अत्यन्तै गाह्रो बनाउँछ, र यसैले, मानव द्वारा एनोटेट गरिएको प्रशिक्षण डेटा ML प्लेटफर्महरूको लागि महत्वपूर्ण हुन्छ।
हामी कसरी मद्दत गर्न सक्छौं
- उदाहरणको पाठ भावना विश्लेषण प्रदर्शन गर्नुहोस्:
- उत्पादन समीक्षाहरू
- सेवा समीक्षा
- चलचित्र समीक्षा
- ईमेल गुनासो / प्रतिक्रिया
- ग्राहक कल र बैठकहरू
- सामाजिक सञ्जाल सामग्री विश्लेषण गर्नुहोस्, सहित:
- ट्वीट्स
- फेसबुक पोष्टहरू
- ब्लग टिप्पणीहरू
- फोरमहरू - Quora, Reddit
- मेसिन लर्निङको लागि प्रशिक्षण डेटाको रूपमा बहुभाषी भावना विश्लेषण डेटा प्रदान गर्नुहोस्
लाभ
- ठूला डाटा सेटहरू विश्लेषण र प्रशोधन गर्नुहोस्
- सही रूपमा ग्राहक भावना निर्धारण गर्न मानव बुद्धिको लाभ उठाउनुहोस्
- डोमेन विशेषज्ञहरू सम्मिलित लचिलो कार्यबल
- तपाईं बढ्दै जाँदा मापन गर्नुहोस्
- 95% गुणस्तर आश्वासन परिणाम
व्यापार लाभहरू
- ब्रान्डको स्वास्थ्य निगरानी गर्नुहोस्
- ब्रान्ड प्रतिष्ठा प्रबन्ध गर्नुहोस्
- प्रतिस्पर्धा विश्लेषण
- ग्राहक सेवा सुधार
- तपाईंको दर्शकहरूको पल्समा आधारित राम्रो मार्केटिङ अभियानहरू
भावना विश्लेषण प्यारामिटर को प्रकार
Polarity
तपाईंको ब्रान्डले अनलाइनबाट प्राप्त गरेका समीक्षाहरूमा केन्द्रित हुन्छ (सकारात्मक, तटस्थ र नकारात्मक)
भावनाहरू
तपाईंको ग्राहकहरूको दिमागमा तपाईंको उत्पादन वा सेवाको भावनामा केन्द्रित हुन्छ (खुसी, दुखी, निराश, उत्साहित)
उदारता
तपाईंको ब्रान्ड प्रयोग गर्ने वा प्रयोगकर्ताका समस्याहरूको प्रभावकारी समाधान पत्ता लगाउने तुरुन्तै ध्यान केन्द्रित गर्दछ (तत्काल र प्रतीक्षायोग्य)
उद्देश्य
तपाईंका प्रयोगकर्ताहरू तपाईंको उत्पादन वा ब्रान्ड प्रयोग गर्न इच्छुक छन् वा छैनन् भनी पत्ता लगाउनमा केन्द्रित छन्
भावना विश्लेषण सेवाहरूको प्रकार
भावना पत्ता लगाउने
यो विधिले उद्देश्यको लागि तपाइँको ब्रान्ड प्रयोग गर्ने पछाडिको भावना निर्धारण गर्दछ। उदाहरणका लागि, यदि तिनीहरूले तपाईंको eCommerce स्टोरबाट कपडाहरू किन्नुभयो भने, तिनीहरू या त तपाईंको ढुवानी प्रक्रियाहरू, कपडाहरूको गुणस्तर, वा चयनहरूको दायरासँग खुसी हुन सक्छन् वा तिनीहरूसँग निराश हुन सक्छन्। यी दुई भावनाहरू बाहेक, प्रयोगकर्ताले स्पेक्ट्रममा कुनै पनि विशिष्ट वा भावनाहरूको मिश्रणको सामना गर्न सक्छ। यस प्रकारको कमजोरीहरू मध्ये एउटा यो हो कि प्रयोगकर्ताहरूसँग पाठ, इमोजी, व्यंग्य, र थप मार्फत आफ्ना भावनाहरू अभिव्यक्त गर्ने धेरै तरिकाहरू छन्। तिनीहरूको अद्वितीय अभिव्यक्ति पछाडिको भावना पत्ता लगाउन मोडेल अत्यधिक विकसित हुनुपर्छ।
फाइन-ग्रेन्ड विश्लेषण
विश्लेषण को एक अधिक प्रत्यक्ष रूप आफ्नो ब्रान्ड संग सम्बन्धित polarity पत्ता लगाउन समावेश छ। धेरै सकारात्मक देखि तटस्थ देखि धेरै नकारात्मक, प्रयोगकर्ताहरूले तपाइँको ब्रान्ड सम्बन्धी कुनै पनि विशेषताहरू अनुभव गर्न सक्छन् र यी विशेषताहरूले मूल्याङ्कनको रूपमा मूर्त आकार लिन सक्छन् (जस्तै - ताराहरूमा आधारित) र तपाइँको मोडेलले यी विभिन्न प्रकारका मूल्याङ्कनहरू गर्न आवश्यक छ। विभिन्न स्रोतहरूबाट।
पक्षमा आधारित विश्लेषण
समीक्षाहरूमा प्रायः ध्वनि प्रतिक्रिया र सुझावहरू हुन्छन् अर्कोतर्फ पक्ष-आधारित भावना विश्लेषणले तपाईंलाई एक कदम अगाडि लैजान्छ। यहाँ प्रयोगकर्ताहरूले सामान्यतया मूल्याङ्कन र भावना व्यक्त गर्ने बाहेक आफ्ना समीक्षाहरूमा केही राम्रा वा नराम्रा कुराहरू औंल्याउँछन्। उदाहरण को लागी - यात्रा डेस्क सहयोगी अत्यन्त अशिष्ट र सुस्त थियो। हामीले दिनको लागि हाम्रो यात्रा कार्यक्रम प्राप्त गर्नु अघि हामीले एक घण्टा पर्खनुपर्यो।"
भावनाहरूको मुनि के छ तपाईंको व्यापार सञ्चालनबाट दुई प्रमुख टेकवेहरू छन्। यी निश्चित, सुधार, वा पक्ष-आधारित विश्लेषण मार्फत पहिचान गर्न सकिन्छ।
बहुभाषी विश्लेषण
यो विभिन्न भाषाहरूमा भावनाको मूल्याङ्कन हो। भाषा तपाईंले सञ्चालन गर्ने क्षेत्रहरू, तपाईंले पठाउनुहुने देशहरू र थप कुराहरूमा निर्भर हुन सक्छ। यस विश्लेषणमा भाषा-विशिष्ट खनन र एल्गोरिदमहरू, यसको अनुपस्थितिमा अनुवादकहरू, भावनात्मक शब्दकोषहरू, र थप कुराहरू समावेश छन्।
कुञ्जी प्रयोगका केसहरू
ब्रान्ड निगरानी
सामाजिक मिडिया अनुगमन
ग्राहकको आवाज
ग्राहक सेवा
किन शाइप
तपाईंको AI पहललाई प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्न, तपाईंलाई विशेष प्रशिक्षण डेटासेटहरूको ठूलो मात्रा चाहिन्छ। Shaip बजारमा धेरै थोरै कम्पनीहरू मध्ये एक हो जसले नियामक/GDPR आवश्यकताहरूको पालना गर्दै विश्व-स्तरीय, भरपर्दो प्रशिक्षण डेटा सुनिश्चित गर्दछ।
डाटा सङ्कलन क्षमताहरू
अनुकूलन दिशानिर्देशहरूको आधारमा विश्वभरका १००+ राष्ट्रहरूबाट अनुकूलन-निर्मित डेटासेटहरू (पाठ, भाषण, छवि, भिडियो) सिर्जना गर्नुहोस्, क्युरेट गर्नुहोस् र सङ्कलन गर्नुहोस्।
लचिलो कार्यबल
30,000+ अनुभवी र प्रमाणिक योगदानकर्ताहरूको हाम्रो विश्वव्यापी कार्यबलको लाभ उठाउनुहोस्। लचिलो कार्य असाइनमेन्ट र वास्तविक समय कार्यबल क्षमता, दक्षता, र प्रगति अनुगमन।
गुणस्तर
हाम्रो स्वामित्वको प्लेटफर्म र दक्ष कार्यबलले एआई प्रशिक्षण डेटासेटहरू सङ्कलन गर्न सेट गरिएको गुणस्तर मापदण्डहरू पूरा गर्न वा नाघ्न धेरै गुणस्तर नियन्त्रण विधिहरू प्रयोग गर्दछ।
विविध, सटीक र छिटो
हाम्रो प्रक्रिया स्ट्रिमलाइन, सजिलो कार्य वितरण, व्यवस्थापन, र एप र वेब इन्टरफेसबाट सीधा डाटा क्याप्चर मार्फत सङ्कलन प्रक्रिया।
डाटा सुरक्षा
गोपनीयतालाई हाम्रो प्राथमिकता बनाएर पूर्ण डेटा गोपनीयता कायम राख्नुहोस्। हामी डेटा ढाँचाहरू नीति नियन्त्रित र संरक्षित छन् भनी सुनिश्चित गर्छौं।
डोमेन विशिष्टता
ग्राहक डेटा सङ्कलन दिशानिर्देशहरूमा आधारित उद्योग-विशेष स्रोतहरूबाट सङ्कलन गरिएको डोमेन-विशिष्ट डेटा।
सिफारिस गरिएका संसाधनहरू
ब्लग
के, किन, र कसरी भावना विश्लेषण
सेन्टमेन्ट एनालिसिस भनेको तपाईको उत्पादन, सेवा वा ब्रान्डले बजारमा बोकेको छविलाई घटाउने, नाप्ने वा बुझ्ने प्रक्रिया हो। यदि यो धेरै जटिल सुनिन्छ भने, यसलाई थप परिष्कृत गरौं।
समाधान
अनुहार पहिचान को लागी एआई प्रशिक्षण डाटा
छवि वा भिडियोमा अनुहारको ल्यान्डमार्कहरूमा आधारित एक वा बढी मानव अनुहारहरू स्वचालित रूपमा पत्ता लगाउनुहोस्। एक बौद्धिक अनुहार पहिचान प्लेटफर्म निर्माण गर्न तुलना गर्न र मिलाउन मानव अनुहारहरूको अवस्थित डाटाबेस खोज्नुहोस्।
ब्लग
नाम गरिएको संस्था पहिचान (NER) - अवधारणा, प्रकार, र अनुप्रयोगहरू
प्रत्येक चोटि हामीले कुनै शब्द सुन्छौं वा पाठ पढ्छौं, हामीसँग व्यक्ति, स्थान, स्थान, मानहरू, र थपमा शब्द पहिचान गर्ने र वर्गीकरण गर्ने प्राकृतिक क्षमता हुन्छ। मानिसले शब्दलाई छिट्टै चिन्न सक्छ, वर्गीकरण गर्न र सन्दर्भ बुझ्न सक्छ।
ग्राहक अनुभव मार्फत व्यापार प्रदर्शन सुधार गर्न AI प्रयोग गर्दै
प्राय: सोधिने प्रश्नहरू (अकसर गरेमा)
सेन्टमेन्ट एनालिसिस भनेको तपाईको उत्पादन, सेवा वा ब्रान्डले बजारमा बोकेको छविलाई घटाउने, नाप्ने वा बुझ्ने प्रक्रिया हो। यदि यो धेरै जटिल सुनिन्छ भने, यसलाई थप परिष्कृत गरौं। भावना विश्लेषणलाई राय माइनिङ पनि मानिन्छ। सामाजिक सञ्जालको उदयसँगै, मानिसहरूले ब्लगहरू, भ्लगहरू, सामाजिक सञ्जाल कथाहरू, समीक्षाहरू, सिफारिसहरू, राउन्डअपहरू, ह्यासट्यागहरू, टिप्पणीहरू, प्रत्यक्ष सन्देशहरू, माइक्रो प्रभावहरू, मार्फत अनलाइन उत्पादनहरू र सेवाहरूको बारेमा आफ्ना अनुभवहरू बारे थप खुलेर कुरा गर्न थालेका छन्। निश्चित गर्नुहोस् कि तपाइँ आफैले एक सूची सोच्न सक्नुहुन्छ। जब यो अनलाइन हुन्छ, यसले एक व्यक्तिको अनुभवको अभिव्यक्तिको डिजिटल फुटप्रिन्ट छोड्छ। अब, यो अनुभव सकारात्मक, नकारात्मक, वा केवल तटस्थ हुन सक्छ। भावना विश्लेषण पाठको रूपमा अनलाइन यी सबै अभिव्यक्ति र अनुभवहरूको खनन हो।
- ध्रुवीयता: तपाईंको ब्रान्डले अनलाइनबाट प्राप्त गरेका समीक्षाहरूमा केन्द्रित हुन्छ (सकारात्मक, तटस्थ र नकारात्मक)
- भावनाहरु: तपाईंको ग्राहकहरूको दिमागमा तपाईंको उत्पादन वा सेवाको भावनामा केन्द्रित हुन्छ (खुसी, दुखी, निराश, उत्साहित)
- अत्यावश्यकता: तपाईंको ब्रान्ड प्रयोग गर्ने वा प्रयोगकर्ताका समस्याहरूको प्रभावकारी समाधान पत्ता लगाउने तुरुन्तै ध्यान केन्द्रित गर्दछ (तत्काल र प्रतीक्षायोग्य)
- अभिप्राय: तपाईंका प्रयोगकर्ताहरू तपाईंको उत्पादन वा ब्रान्ड प्रयोग गर्न इच्छुक छन् वा छैनन् भनी पत्ता लगाउनमा केन्द्रित छन्
- नियममा आधारित: यो जहाँ तपाइँ तपाइँसँग भएको डेटा मा भावना विश्लेषण प्रदर्शन गर्न को लागी तपाइँको मोडेल को लागी एक नियम म्यानुअल रूप देखि परिभाषित गर्दछ। नियम हामीले माथि छलफल गरेको प्यारामिटर हुन सक्छ - ध्रुवता, अत्यावश्यकता, पक्षहरू, र थप।
- स्वचालित: भावना विश्लेषणको यो पक्ष पूर्ण रूपमा मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूमा काम गर्दछ। यसमा मानवीय हस्तक्षेपको आवश्यकता छैन र मोडेल कार्य गर्नको लागि म्यानुअल नियमहरू सेट गर्नुहोस्। यसको सट्टा, एक वर्गीकरणकर्ता लागू गरिएको छ जसले पाठको मूल्याङ्कन गर्छ र परिणामहरू फर्काउँछ।
- संकर: मोडेलहरूको सबैभन्दा सटीक, हाइब्रिड दृष्टिकोणले दुवै संसारको उत्कृष्ट मिश्रण गर्दछ - नियमहरूमा आधारित र स्वचालित। तिनीहरू अधिक सटीक, कार्यात्मक, र तिनीहरूको भावना विश्लेषण अभियानहरूको लागि व्यवसायहरू द्वारा रुचाइएका छन्।
- भावना पत्ता लगाउने
- फाइन-ग्रेन्ड विश्लेषण
- पक्षमा आधारित विश्लेषण
- बहुभाषी विश्लेषण
एक सामाजिक मिडिया भावना विश्लेषण ग्राहक भावना मापन गर्दछ र प्रयोगकर्ता भावना, मूल्याङ्कन, र राय विश्लेषण गरेर अनलाइन आफ्नो ब्रान्ड वा उत्पादन बारे ग्राहकको भावना बताउँछ।
- ब्रान्ड निगरानी
- सामाजिक मिडिया अनुगमन
- बजार अनुसन्धान
- ग्राहकको आवाज
- ग्राहक सेवा