Assurez la sécurité, la conformité et l'image de marque de votre plateforme grâce à une modération basée sur l'IA et une expertise humaine qui évolue avec votre croissance.
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.
Selon une étude, 360,000 Des tweets sont publiés chaque minute.
40 % certains employés reçoivent entre 26 et 75 courriels par jour.
Vos clients vous font part de leurs impressions au quotidien : avis, publications sur les réseaux sociaux, tickets d’assistance et enregistrements d’appels. Les services d’analyse des sentiments transforment ces retours bruts en données d’entraînement étiquetées, permettant ainsi à vos modèles d’IA d’apprendre à interpréter les émotions, les opinions et les intentions comme le ferait un humain.
Shaip vous aide à créer des modèles de gestion des sentiments qui résistent réellement à l'épreuve du temps. Nos annotateurs humains étiquettent vos données textuelles et vocales dans plus de 60 langues, capturant les nuances — sarcasme, dialecte et sens au niveau de l'aspect — que les modèles prêts à l'emploi ont tendance à manquer.
se concentre sur les avis que votre marque reçoit en ligne (positifs, neutres et négatifs)
se concentre sur l'émotion que votre produit ou service suscite dans l'esprit de vos clients (heureux, triste, déçu, excité)
se concentre sur l'immédiateté d'utiliser votre marque ou de trouver une solution efficace aux problèmes des utilisateurs (urgente et attente)
se concentre sur la découverte si vos utilisateurs sont intéressés à utiliser votre produit ou votre marque ou non
Les annotateurs de Shaip étiquettent les émotions avec précision — joie, tristesse, colère, frustration, excitation, neutralité — dans les textes, les journaux de discussion et les enregistrements vocaux.
Nous annotons le sentiment, allant de très positif à très négatif, en incluant les cas neutres et ambigus pour un entraînement du modèle plus nuancé.
L'annotation basée sur les aspects permet d'identifier les éléments auxquels les clients réagissent (personnel, livraison, prix, performances de l'application) et le sentiment associé à chaque aspect.
Shaip prend en charge l'annotation des sentiments dans plus de 50 langues grâce à des annotateurs régionaux qui comprennent l'argot, l'ironie et les expressions idiomatiques locales.
Annotation des sentiments pour les enregistrements d'appels, l'audio IVR et les transcriptions d'IA conversationnelle avec des étiquettes de ton, d'émotion et d'intention.
Les annotateurs humains signalent les textes sarcastiques, ironiques et ambigus afin que les modèles apprennent à distinguer le sens superficiel de l'intention réelle.
Polarité des avis sur les produits, étiquetage des facteurs de retour et commentaires au niveau des aspects sur les annonces.
Évaluation du sentiment des commentaires des patients et du ton des notes cliniques, annotée par des travailleurs formés à la loi HIPAA.
Analyse du sentiment sur l'actualité financière, les conférences téléphoniques sur les résultats et les commentaires des analystes pour les modèles de signaux de trading et de risque.
Ton des appels de réclamation, classification des plaintes et évaluation de l'effort du client pour les modèles de qualité de service.
Analyse des commentaires intégrés à l'application, du sentiment exprimé dans les tickets d'assistance et du texte ouvert NPS.
Analyse des sentiments des appels vocaux et étiquetage des transcriptions de chatbots à des fins de formation et d'assurance qualité.
Évaluation des mentions de la marque sur X, Reddit, les sites d'actualités et d'avis.
Suivi de l'opinion publique, détection de la désinformation et analyse des commentaires des citoyens.
Lors d'un bref appel de consultation, nous nous alignons sur les langues, les catégories de sentiments, les objectifs du projet, la précision attendue et le volume de données.
Nous créons des directives d'annotation adaptées à votre cas d'utilisation métier et nous assurons l'alignement sur les cas limites avant le début de l'annotation.
Un premier lot est examiné afin de valider la qualité des annotations, d'affiner les flux de travail et de garantir la cohérence de l'ensemble du projet.
Les flux de travail d'annotation sont exécutés à l'aide d'outils sécurisés et de processus structurés afin de garantir la cohérence, l'évolutivité et le respect des délais.
De multiples contrôles de qualité et des examens par des experts sont effectués afin de garantir une précision d'annotation élevée et des résultats fiables.
Les jeux de données finaux sont livrés dans la structure et le format de votre choix, prêts pour une intégration transparente dans vos flux de travail d'IA/ML.
Surveillance de la marque
Surveillance des médias sociaux
Voix du client
Assistance Clients
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.
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.
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.
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.
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.
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
Données spécifiques à un domaine collectées à partir de sources spécifiques à l'industrie en fonction des directives de collecte de données client.
Shaip a aidé une entreprise spécialisée en IA à développer une solution d'analyse des émotions et des sentiments dans la parole, à partir de données audio multilingues et d'annotations provenant d'un centre d'appels. Ce projet a permis d'améliorer la détection des émotions, la connaissance client et les performances du modèle d'IA.
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.
Détectez automatiquement un ou plusieurs visages humains en fonction des repères faciaux d'une image ou d'une vidéo. Recherchez une base de données existante de visages humains à comparer et à faire correspondre pour créer une plate-forme de reconnaissance faciale intelligente.
Chaque fois que nous entendons un mot ou lisons un texte, nous avons la capacité naturelle d'identifier et de catégoriser le mot en personnes, lieu, emplacement, valeurs, etc. Les humains peuvent rapidement reconnaître un mot, le catégoriser et comprendre le contexte.
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
L'analyse des sentiments, ou exploration d'opinions, consiste à analyser des données textuelles ou vocales afin de déterminer si le sentiment qui les sous-tend est positif, neutre ou négatif. Elle utilise le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour interpréter les mots, le contexte et les émotions exprimés dans les commentaires ou le contenu des réseaux sociaux.
Les réseaux sociaux sont une plateforme où les clients partagent ouvertement leurs opinions. L'analyse des sentiments aide les entreprises à comprendre la perception du public, à gérer leur réputation et à interagir efficacement avec leurs clients.
En analysant les avis, les commentaires et les mentions, les entreprises peuvent suivre le sentiment du public, identifier rapidement les tendances négatives et prendre des mesures pour améliorer leur image de marque.
Une analyse fine des sentiments fournit des scores de sentiment détaillés, tels que très positif ou légèrement négatif, plutôt que des catégories larges comme positif ou négatif. Cela permet aux entreprises de comprendre les commentaires avec plus de précision.
L'analyse basée sur les aspects se concentre sur des parties spécifiques du feedback, telles que le service client ou la qualité du produit, pour déterminer le sentiment positif ou négatif pour ces aspects individuels.
L'analyse multilingue utilise des outils et des traductions pour interpréter les sentiments dans différentes langues, garantissant ainsi l'exactitude des entreprises mondiales opérant dans diverses régions.
L'ambiguïté et le sarcasme sont difficiles à interpréter pour les machines sans contexte. Des ensembles de données de haute qualité, annotés par des humains, aident les modèles à mieux comprendre ces complexités.
Il permet d'identifier les points faibles des clients et de suivre la satisfaction en analysant les commentaires des appels, des e-mails et des avis, permettant des résolutions plus rapides et un service amélioré.
Des secteurs comme le commerce électronique, la santé, la finance et l’hôtellerie bénéficient de l’utilisation de l’analyse des sentiments pour améliorer l’expérience client, gérer la réputation et affiner les efforts de marketing.
Les délais varient en fonction de la complexité, de la taille des données et des langues impliquées, mais sont généralement terminés en quelques semaines.
L'analyse des sentiments est couramment utilisée pour la surveillance de la marque, l'écoute des médias sociaux, l'amélioration du service client et la création de campagnes marketing ciblées.
Shaip propose une analyse des sentiments évolutive et multilingue, avec des données d'entraînement diversifiées et de haute qualité. Ses services sont conformes aux réglementations en matière de confidentialité, telles que le RGPD et la loi HIPAA, et garantissent des résultats précis grâce à l'annotation humaine.
Shaip utilise des processus de validation rigoureux et des outils propriétaires pour le contrôle qualité tout en adhérant aux réglementations de confidentialité grâce à l'anonymisation des données et au traitement sécurisé.
Les coûts dépendent de la complexité, de la taille et de la personnalisation du projet. Contactez Shaip pour un devis personnalisé.
