Diensten voor meertalige sentimentanalyse

Nu AI niet alleen
luistert, begrijpt.

Analyseer menselijke emoties en sentimenten door nuances in klantrecensies, financieel nieuws, sociale media, etc. te interpreteren.

Diensten voor sentimentanalyse

Uitgelichte klanten

Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.

Amazone
Google
Microsoft
Cogknit
Er is een toenemende vraag om menselijke emoties en sentimenten te analyseren om onontdekte inzichten te ontdekken.

Er wordt terecht gezegd dat goede zaken altijd naar zijn klanten luisteren, maar de vraag is of ze ze echt begrijpen? Het begrijpen van menselijke gevoelens, emoties of intenties wordt vaak als moeilijk beschouwd. De oplossing? Sentimentanalyse - Het is een techniek om het imago van uw product, dienst of merk op de markt af te leiden, te meten of te begrijpen.

Twitter:

Volgens een studie, 360,000, er worden elke minuut tweets getweet

E-mail:

40% van de medewerkers ontvangt tussen de 26-75 e-mails per dag

Meertalige sentimentanalyseservices voor NLP helpen u hoog te scoren op klantervaring

Echte oplossing

Gegevens analyseren om het gebruikerssentiment te begrijpen 

Met de opkomst van sociale media delen mensen vaak hun ervaringen met producten en diensten online via blogs, vlogs, nieuwsartikelen, verhalen op sociale media, recensies, aanbevelingen, razzia's, hashtags, commentaren, directe berichten, micro-invloeden enz.

Shaip biedt u verschillende technieken, namelijk emotiedetectie, sentimentclassificatie, fijnmazige analyse, op aspecten gebaseerde analyse, meertalige analyse, enz. om zinvolle inzichten uit gebruikersemoties en sentimenten te ontdekken. We helpen je te bepalen of het sentiment in de tekst negatief, positief of neutraal is. Taal is vaak dubbelzinnig of zeer contextueel, waardoor het voor machines extreem moeilijk is om te leren zonder menselijke hulp, en daarom worden trainingsgegevens die door mensen zijn geannoteerd, van cruciaal belang voor ML-platforms.

Hoe we kunnen helpen

  • Voer tekstsentimentanalyse uit van bijvoorbeeld:
    • product beoordelingen
    • service beoordelingen
    • filmrecensies
    • e-mail klachten / feedback
    • klantgesprekken en vergaderingen
  • Analyseer de inhoud van sociale media, waaronder:
    • Tweets
    • Facebook berichten
    • Blog reacties
    • Forums -Quora, Reddit
  • Bied meertalige sentimentanalysegegevens als trainingsgegevens voor machine learning

Voordelen

  • Analyseren en verwerken van grote datasets
  • Maak gebruik van menselijke intelligentie om het klantsentiment nauwkeurig te bepalen
  • Een flexibel personeelsbestand bestaande uit domeinexperts
  • Schaal terwijl je groeit
  • 95% kwaliteit gegarandeerde resultaten

Zakelijke voordelen

  • Controleer de gezondheid van het merk
  • Merkreputatie beheren
  • Competitie-analyse
  • Verbetering van de klantenservice
  • Betere marketingcampagnes op basis van de hartslag van uw publiek

Soorten parameters voor sentimentanalyse

Polariteit

richt zich op de beoordelingen die uw merk online ontvangt (positief, neutraal en negatief)

Polariteit

Emoties

richt zich op de emotie die uw product of dienst bij uw klanten oproept (blij, verdrietig, teleurgesteld, opgewonden)

Emoties

Urgentie

richt zich op de onmiddellijkheid van het gebruik van uw merk of het vinden van een effectieve oplossing voor gebruikersproblemen (dringend en wachtend)

Urgentie

Bedoeling

richt zich op het achterhalen of uw gebruikers geïnteresseerd zijn in het gebruik van uw product of merk of niet

Bedoeling

Soorten diensten voor sentimentanalyse

Emotie detectie

Emotie detectie

Deze methode bepaalt de emotie achter het gebruik van je merk voor een doel. Als ze bijvoorbeeld kleding van uw eCommerce-winkel hebben gekocht, kunnen ze ofwel tevreden zijn met uw verzendingsprocedures, de kwaliteit van de kleding of het assortiment selecties, of er teleurgesteld over zijn. Afgezien van deze twee emoties, kan een gebruiker ook specifieke of een mix van emoties in het spectrum tegenkomen. Een van de tekortkomingen van dit type is dat gebruikers een groot aantal manieren hebben om hun emoties te uiten - via tekst, emoji's, sarcasme en meer. Het model moet sterk geëvolueerd zijn om de emotie achter hun unieke uitdrukkingen te detecteren.

Fijnkorrelige analyse

Een meer directe vorm van analyse is het achterhalen van de polariteit die bij uw merk hoort. Van zeer positief tot neutraal tot zeer negatief, gebruikers kunnen elk kenmerk met betrekking tot uw merk ervaren en deze kenmerken kunnen een tastbare vorm aannemen in de vorm van beoordelingen (bijvoorbeeld op basis van sterren) en het enige dat uw model hoeft te doen is deze verschillende vormen van beoordelingen te minen uit diverse bronnen.

Fijnkorrelige analyse
Aspect-gebaseerde analyse

Aspect-gebaseerde analyse

Reviews bevatten vaak goede feedback en suggesties, aan de andere kant brengt een op aspecten gebaseerde sentimentanalyse je een stap verder. Hier wijzen de gebruikers over het algemeen op een aantal goede of slechte dingen in hun beoordelingen, afgezien van beoordelingen en het uiten van emotie. Bijvoorbeeld: de medewerker van de reisbureau was buitengewoon onbeleefd en lusteloos. We moesten een uur wachten voordat we ons reisschema voor de dag kregen.”

Wat onder de emoties schuilgaat, zijn twee belangrijke afhaalrestaurants van uw bedrijfsvoering. Deze kunnen worden opgelost, verbeterd of herkend via op aspecten gebaseerde analyses.

Meertalige analyse

Dit is de beoordeling van sentiment in verschillende talen. De taal kan afhangen van de regio's waarin u actief bent, de landen waarnaar u verzendt en meer. Deze analyse omvat het gebruik van taalspecifieke mining en algoritmen, vertalers bij afwezigheid daarvan, sentimentlexicons en meer.

Meertalige analyse

Belangrijkste gebruiksgevallen

Merkbewaking

Social Media Monitoring

Stem van de klant​

Klantenservice

Waarom Shaip

Om uw AI-initiatief effectief in te zetten, hebt u grote hoeveelheden gespecialiseerde trainingsdatasets nodig. Shaip is een van de weinige bedrijven op de markt die zorgt voor betrouwbare trainingsgegevens van wereldklasse op schaal die voldoen aan de wettelijke/GDPR-vereisten.

Mogelijkheden voor gegevensverzameling

Creëer, beheer en verzamel op maat gemaakte datasets (tekst, spraak, afbeelding, video) uit meer dan 100 landen over de hele wereld op basis van aangepaste richtlijnen.

Flexibel personeel

Maak gebruik van ons wereldwijde personeelsbestand van meer dan 30,000 ervaren en erkende bijdragers. Flexibele taaktoewijzing en realtime personeelscapaciteit, efficiëntie en voortgangsbewaking.

Kwaliteit​

Ons eigen platform en geschoolde arbeidskrachten gebruiken meerdere kwaliteitscontrolemethoden om te voldoen aan de kwaliteitsnormen die zijn vastgesteld voor het verzamelen van AI-trainingsdatasets of deze te overtreffen.

Divers, nauwkeurig en snel

Ons proces stroomlijnt het verzamelproces door eenvoudiger taakverdeling, beheer en gegevensregistratie rechtstreeks vanuit de app en webinterface.

Gegevensveiligheid

Handhaaf volledige vertrouwelijkheid van gegevens door privacy onze prioriteit te maken. We zorgen ervoor dat gegevensindelingen beleidsgestuurd en behouden blijven.

Domein specificiteit

Beheerde domeinspecifieke gegevens verzameld uit branchespecifieke bronnen op basis van richtlijnen voor het verzamelen van klantgegevens.

AI gebruiken om de bedrijfsprestaties te verbeteren door middel van klantervaring

Sentimentanalyse is het proces van het afleiden, meten of begrijpen van het imago dat uw product, dienst of merk op de markt heeft. Als dit te ingewikkeld klinkt, laten we het dan verder verfijnen. Sentimentanalyse wordt ook beschouwd als opinion mining. Met de opkomst van sociale media zijn mensen opener gaan praten over hun ervaringen met producten en diensten online via blogs, vlogs, verhalen op sociale media, recensies, aanbevelingen, verzamelingen, hashtags, opmerkingen, directe berichten, micro-invloeden, en we zijn je kunt zeker zelf een lijst bedenken. Wanneer dit online gebeurt, laat het een digitale voetafdruk achter van iemands uiting van een ervaring. Deze ervaring kan positief, negatief of gewoon neutraal zijn. Sentimentanalyse is het online ontginnen van al deze uitingen en ervaringen in de vorm van teksten.

  • Polariteit: richt zich op de beoordelingen die uw merk online ontvangt (positief, neutraal en negatief)
  • Emoties: richt zich op de emotie die uw product of dienst bij uw klanten oproept (blij, verdrietig, teleurgesteld, opgewonden)
  • Urgentie: richt zich op de onmiddellijkheid van het gebruik van uw merk of het vinden van een effectieve oplossing voor gebruikersproblemen (dringend en wachtend)
  • Intentie: richt zich op het achterhalen of uw gebruikers geïnteresseerd zijn in het gebruik van uw product of merk of niet
  • Op regels gebaseerd: Hier definieert u handmatig een regel voor uw model om sentimentanalyse uit te voeren op de gegevens die u heeft. De regel kan een parameter zijn die we hierboven hebben besproken: polariteit, urgentie, aspecten en meer.
  • Automatisch: Dit aspect van sentimentanalyse werkt volledig op machine learning-algoritmen. Hierbij is er geen menselijke tussenkomst nodig en het stellen van handmatige regels om een ​​model te laten functioneren. In plaats daarvan wordt een classificatie geïmplementeerd die de tekst evalueert en resultaten retourneert.
  • Hybride: De meest nauwkeurige van de modellen, hybride benaderingen combineren het beste van twee werelden - op regels gebaseerd en automatisch. Ze zijn nauwkeuriger, functioneler en hebben de voorkeur van bedrijven voor hun campagnes voor sentimentanalyse.
  • Emotie detectie
  • Fijnkorrelige analyse
  • Aspect-gebaseerde analyse
  • Meertalige analyse

Een sentimentanalyse van sociale media meet het klantsentiment en vertelt de gevoelens van uw klant over uw merk of product online door de emoties, beoordelingen en meningen van gebruikers te analyseren.

  • Merkbewaking
  • Social Media Monitoring
  • Marktonderzoek
  • Stem van de klant
  • Klantenservice