Services multilingues d'analyse des sentiments

Maintenant l'IA non seulement
écoute, il comprend.

Analysez les émotions et les sentiments humains en interprétant les nuances des avis clients, des actualités financières, des médias sociaux, etc.

Services d'analyse des sentiments

Clients en vedette

Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit
Il y a une demande croissante d'analyser les émotions et les sentiments humains pour découvrir des idées non découvertes.

On dit à juste titre que les bonnes entreprises sont toujours à l'écoute de leurs clients, mais la question est de savoir s'ils les comprennent vraiment ? Comprendre les sentiments, les émotions ou les intentions humaines est souvent considéré comme difficile. La solution? Analyse des sentiments – C'est une technique pour déduire, évaluer ou comprendre l'image que votre produit, service ou marque véhicule sur le marché.

Twitter

Selon une étude, 360,000, les tweets sont tweetés chaque minute

Courriels:

40 % des employés reçoivent entre 26 et 75 e-mails par jour

Les services multilingues d'analyse des sentiments pour le NLP vous aident à marquer de gros points sur l'expérience client

Solution du monde réel

Analyser les données pour comprendre le sentiment des utilisateurs 

Avec l'essor des médias sociaux, les gens partagent souvent leurs expériences avec les produits et services en ligne via des blogs, des vlogs, des articles de presse, des histoires de médias sociaux, des critiques, des recommandations, des rafles, des hashtags, des commentaires, des messages directs, des micro-influences, etc.

Shaip vous propose différentes techniques, à savoir la détection des émotions, la classification des sentiments, l'analyse fine, l'analyse basée sur les aspects, l'analyse multilingue, etc. pour découvrir des informations significatives sur les émotions et les sentiments des utilisateurs. Nous vous aidons à déterminer si le sentiment dans le texte est négatif, positif ou neutre. Le langage est souvent ambigu ou hautement contextuel, ce qui rend extrêmement difficile l'apprentissage des machines sans l'aide de l'homme, et par conséquent, les données de formation annotées par des humains deviennent essentielles pour les plateformes de ML.

Comment nous pouvons vous aider

  • Effectuez une analyse des sentiments textuels, par exemple :
    • avis sur ce produit
    • avis sur les services
    • critiques de films
    • réclamations par e-mail / commentaires
    • appels et rendez-vous clients
  • Analyser le contenu des médias sociaux, notamment :
    • Tweets
    • Messages Facebook
    • Commentaires du blog
    • Forums - Quora, Reddit
  • Fournir des données d'analyse des sentiments multilingues en tant que données de formation pour l'apprentissage automatique

Avantages

  • Analyser et traiter de grands ensembles de données
  • Tirez parti de l'intelligence humaine pour déterminer avec précision le sentiment des clients
  • Une main-d'œuvre flexible composée d'experts du domaine
  • Évoluez au fur et à mesure que vous grandissez
  • 95% de résultats de qualité garantie

Avantages commerciaux

  • Surveiller la santé de la marque
  • Gérer la réputation de la marque
  • Analyse de la concurrence
  • Amélioration du service client
  • De meilleures campagnes marketing basées sur le pouls de votre public

Types de paramètres d'analyse des sentiments

Polarité

se concentre sur les avis que votre marque reçoit en ligne (positifs, neutres et négatifs)

Polarité

Les Émotions

se concentre sur l'émotion que votre produit ou service suscite dans l'esprit de vos clients (heureux, triste, déçu, excité)

Les Émotions

Urgence

se concentre sur l'immédiateté d'utiliser votre marque ou de trouver une solution efficace aux problèmes des utilisateurs (urgente et attente)

Urgence

Intention

se concentre sur la découverte si vos utilisateurs sont intéressés à utiliser votre produit ou votre marque ou non

Intention

Types de services d'analyse des sentiments

Détection des émotions

Détection des émotions

Cette méthode détermine l'émotion derrière l'utilisation de votre marque dans un but. Par exemple, s'ils ont acheté des vêtements dans votre boutique de commerce électronique, ils pourraient soit être satisfaits de vos procédures d'expédition, de la qualité des vêtements ou de la gamme de sélections, soit être déçus. En dehors de ces deux émotions, un utilisateur peut également faire face à n'importe quelle émotion spécifique ou à un mélange d'émotions dans le spectre. L'un des inconvénients de ce type est que les utilisateurs disposent d'une multitude de façons d'exprimer leurs émotions - par le biais de textes, d'émojis, de sarcasmes, etc. Le modèle doit être hautement évolué pour détecter l'émotion derrière leurs expressions uniques.

Analyse fine

Une forme d'analyse plus directe consiste à découvrir la polarité associée à votre marque. De très positif à neutre à très négatif, les utilisateurs peuvent expérimenter n'importe quel attribut concernant votre marque et ces attributs peuvent prendre une forme tangible sous la forme d'évaluations (par exemple - basées sur des étoiles) et tout ce que votre modèle doit faire est d'exploiter ces différentes formes d'évaluations provenant de sources diverses.

Analyse fine
Analyse basée sur les aspects

Analyse basée sur les aspects

Les avis contiennent souvent des commentaires et des suggestions sonores. D'un autre côté, l'analyse des sentiments basée sur les aspects vous amène un peu plus loin. Ici, les utilisateurs soulignent généralement certaines choses bonnes ou mauvaises dans leurs critiques, à part les notes et l'expression de leurs émotions. Par exemple - L'associé du bureau de voyage était extrêmement grossier et léthargique. Nous avons dû attendre une heure avant d'avoir notre itinéraire pour la journée.

Ce qui se cache sous les émotions, ce sont deux points importants à retenir de vos opérations commerciales. Ceux-ci peuvent être corrigés, améliorés ou reconnus grâce à des analyses basées sur les aspects.

Analyse multilingue

Il s'agit de l'évaluation du sentiment dans diverses langues. La langue peut dépendre des régions dans lesquelles vous opérez, des pays vers lesquels vous expédiez, etc. Cette analyse implique l'utilisation d'algorithmes d'exploration et d'algorithmes spécifiques à la langue, de traducteurs en leur absence, de lexiques de sentiments, etc.

Analyse multilingue

Cas d'utilisation clés

Surveillance de la marque

Surveillance des médias sociaux

Voix du client

Service Clients

Pourquoi Shaip

Pour déployer efficacement votre initiative d'IA, vous aurez besoin de grands volumes d'ensembles de données d'entraînement spécialisés. Shaip est l'une des rares entreprises du marché à garantir des données de formation fiables et de classe mondiale à grande échelle, conformes aux exigences réglementaires/RGPD.

Capacités de collecte de données

Créez, organisez et collectez des ensembles de données personnalisés (texte, parole, image, vidéo) de plus de 100 pays à travers le monde sur la base de directives personnalisées.

Main-d'œuvre flexible

Tirez parti de notre effectif mondial de plus de 30,000 XNUMX contributeurs expérimentés et accrédités. Affectation flexible des tâches et capacité, efficacité et suivi des progrès de la main-d'œuvre en temps réel.

Qualité

Notre plate-forme exclusive et notre main-d'œuvre qualifiée utilisent plusieurs méthodes de contrôle de la qualité pour respecter ou dépasser les normes de qualité définies pour la collecte d'ensembles de données de formation à l'IA.

Divers, précis et rapide

Notre processus rationalise le processus de collecte grâce à une distribution, une gestion et une capture de données plus faciles des tâches directement à partir de l'application et de l'interface Web.

Sécurité des données

Maintenez la confidentialité complète des données en faisant de la confidentialité notre priorité. Nous nous assurons que les formats de données sont contrôlés et préservés par la politique

Spécificité du domaine

Données spécifiques à un domaine collectées à partir de sources spécifiques à l'industrie en fonction des directives de collecte de données client.

Utiliser l'IA pour améliorer les performances de l'entreprise grâce à l'expérience client

L'analyse des sentiments est le processus consistant à déduire, évaluer ou comprendre l'image que votre produit, service ou marque véhicule sur le marché. Si cela semble trop compliqué, affinons-le davantage. L'analyse des sentiments est également considérée comme une exploration d'opinion. Avec l'essor des médias sociaux, les gens ont commencé à parler plus ouvertement de leurs expériences avec les produits et services en ligne via des blogs, des vlogs, des histoires de médias sociaux, des critiques, des recommandations, des rafles, des hashtags, des commentaires, des messages directs, des micro influences, et nous sommes bien sûr, vous pouvez créer une liste vous-même. Lorsque cela se produit en ligne, cela laisse une empreinte numérique de l'expression d'une expérience par un individu. Or, cette expérience peut être positive, négative ou simplement neutre. L'analyse des sentiments est l'exploration de toutes ces expressions et expériences en ligne sous forme de textes.

  • Polarité: se concentre sur les avis que votre marque reçoit en ligne (positifs, neutres et négatifs)
  • Émotions: se concentre sur l'émotion que votre produit ou service suscite dans l'esprit de vos clients (heureux, triste, déçu, excité)
  • Urgence: se concentre sur l'immédiateté d'utiliser votre marque ou de trouver une solution efficace aux problèmes des utilisateurs (urgente et attente)
  • Intention: se concentre sur la découverte si vos utilisateurs sont intéressés à utiliser votre produit ou votre marque ou non
  • Basé sur des règles : C'est ici que vous définissez manuellement une règle pour votre modèle afin d'effectuer une analyse des sentiments sur les données dont vous disposez. La règle pourrait être un paramètre dont nous avons discuté ci-dessus – polarité, urgence, aspects, etc.
  • Automatique: Cet aspect de l'analyse des sentiments fonctionne entièrement sur des algorithmes d'apprentissage automatique. En cela, il n'y a pas besoin d'intervention humaine et de définir des règles manuelles pour qu'un modèle fonctionne. Au lieu de cela, un classificateur est implémenté qui évalue le texte et renvoie les résultats.
  • Hybride: Les plus précises des modèles, les approches hybrides associent le meilleur des deux mondes – basé sur des règles et automatique. Ils sont plus précis, fonctionnels et préférés par les entreprises pour leurs campagnes d'analyse des sentiments.
  • Détection des émotions
  • Analyse fine
  • Analyse basée sur les aspects
  • Analyse multilingue

Une analyse des sentiments des médias sociaux mesure les sentiments des clients et raconte les sentiments de vos clients à propos de votre marque ou de votre produit en ligne en analysant les émotions, les notes et les opinions des utilisateurs.

  • Surveillance de la marque
  • Surveillance des médias sociaux
  • Étude de marché
  • Voix du client
  • Service Clients