Mehrsprachige Stimmungsanalysedienste
hört zu, es versteht.
Analysieren Sie menschliche Emotionen und Gefühle, indem Sie Nuancen in Kundenbewertungen, Finanznachrichten, sozialen Medien usw. interpretieren.
Ausgewählte Kunden
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
Es wird zu Recht gesagt, dass ein gutes Geschäft seinen Kunden immer zuhört, aber die Frage ist, ob sie sie wirklich verstehen. Das Verständnis menschlicher Gefühle, Emotionen oder Absichten wird oft als schwierig angesehen. Die Lösung? Stimmungsanalyse – Dies ist eine Technik, um das Image Ihres Produkts, Ihrer Dienstleistung oder Ihrer Marke auf dem Markt abzuleiten, zu messen oder zu verstehen.
Twitter:
Laut einer Studie, 360,000, Tweets werden jede Minute getwittert
E-Mails:
40% der Mitarbeiter erhalten zwischen 26-75 E-Mails pro Tag
Mehrsprachige Sentiment Analysis Services für NLP helfen Ihnen, bei der Kundenerfahrung groß zu punkten
Real-World-Lösung
Analysieren Sie Daten, um die Benutzerstimmung zu verstehen
Mit dem Aufkommen der sozialen Medien teilen Menschen ihre Erfahrungen mit Produkten und Dienstleistungen oft online über Blogs, Vlogs, Nachrichtenartikel, Social-Media-Geschichten, Rezensionen, Empfehlungen, Zusammenfassungen, Hashtags, Kommentare, Direktnachrichten, Mikroeinflüsse usw.
Shaip bietet Ihnen verschiedene Techniken wie Emotionserkennung, Sentimentklassifizierung, feingranulare Analyse, aspektbasierte Analyse, mehrsprachige Analyse usw., um aussagekräftige Erkenntnisse aus Benutzeremotionen und -gefühlen zu gewinnen. Wir helfen Ihnen festzustellen, ob die Stimmung im Text negativ, positiv oder neutral ist. Sprache ist oft mehrdeutig oder stark kontextabhängig, was es für Maschinen extrem schwierig macht, ohne menschliche Hilfe zu lernen, und daher werden von Menschen annotierte Trainingsdaten für ML-Plattformen entscheidend.
Wie wir unterstützen
- Führen Sie Text-Sentiment-Analysen durch, z. B.:
- Bewertungen
- Servicebewertungen
- Filmkritiken
- E-Mail-Beschwerden / Feedbacks
- Kundenanrufe und Besprechungen
- Analysieren Sie Social-Media-Inhalte, einschließlich:
- Tweets
- Facebook Beiträge
- Blog-Kommentare
- Foren -Quora, Reddit
- Stellen Sie mehrsprachige Stimmungsanalysedaten als Trainingsdaten für maschinelles Lernen bereit
Benefits
- Analysieren und verarbeiten Sie große Datensätze
- Nutzen Sie menschliche Intelligenz, um die Kundenstimmung genau zu bestimmen
- Eine flexible Belegschaft bestehend aus Domänenexperten
- Skalieren Sie, während Sie wachsen
- 95% qualitätsgesicherte Ergebnisse
Geschäftsvorteile
- Überwachen Sie die Gesundheit der Marke
- Markenreputation verwalten
- Wettbewerbsanalyse
- Verbesserung des Kundenservices
- Bessere Marketingkampagnen basierend auf dem Puls Ihres Publikums
Arten von Parametern für die Stimmungsanalyse
Polarität
konzentriert sich auf die Bewertungen, die Ihre Marke online erhält (positiv, neutral und negativ)
Emotionen
konzentriert sich auf die Emotionen, die Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung in den Köpfen Ihrer Kunden entzündet (glücklich, traurig, enttäuscht, aufgeregt)
Dringlichkeit
konzentriert sich auf die Unmittelbarkeit der Nutzung Ihrer Marke oder die Suche nach einer effektiven Lösung für die Probleme der Benutzer (dringend und abwartbar)
Absicht
konzentriert sich darauf, herauszufinden, ob Ihre Benutzer daran interessiert sind, Ihr Produkt oder Ihre Marke zu verwenden oder nicht
Arten von Sentiment Analysis Services
Emotionserkennung
Diese Methode bestimmt die Emotion hinter der Verwendung Ihrer Marke für einen bestimmten Zweck. Wenn sie beispielsweise Kleidung in Ihrem E-Commerce-Shop gekauft haben, könnten sie entweder mit Ihren Versandverfahren, der Qualität der Kleidung oder der Auswahl zufrieden sein oder von ihnen enttäuscht sein. Abgesehen von diesen beiden Emotionen kann ein Benutzer auch mit jeder spezifischen oder einer Mischung von Emotionen im Spektrum konfrontiert werden. Einer der Nachteile dieser Art besteht darin, dass Benutzer eine Vielzahl von Möglichkeiten haben, ihre Emotionen auszudrücken – durch Text, Emojis, Sarkasmus und mehr. Das Modell sollte hoch entwickelt sein, um die Emotionen hinter ihren einzigartigen Ausdrücken zu erkennen.
Feingranulare Analyse
Eine direktere Form der Analyse besteht darin, die Polarität Ihrer Marke herauszufinden. Von sehr positiv über neutral bis sehr negativ können Benutzer jedes Attribut in Bezug auf Ihre Marke erfahren und diese Attribute können in Form von Bewertungen (z. B. – basierend auf Sternen) eine greifbare Form annehmen aus diversen Quellen.
Aspektbasierte Analyse
Bewertungen enthalten oft fundiertes Feedback und Vorschläge, die aspektbasierte Sentimentanalyse hingegen bringt Sie einen Schritt weiter. Hier weisen die Nutzer in der Regel auf einige gute oder schlechte Dinge in ihren Bewertungen hin, abgesehen von Bewertungen und dem Ausdruck von Emotionen. Zum Beispiel – Der Mitarbeiter des Reisebüros war äußerst unhöflich und lethargisch. Wir mussten eine Stunde warten, bis wir unsere Reiseroute für den Tag bekamen.“
Hinter den Emotionen verbergen sich zwei wichtige Erkenntnisse aus Ihrem Geschäftsbetrieb. Diese können durch aspektbasierte Analysen behoben, verbessert oder erkannt werden.
Mehrsprachige Analyse
Dies ist die Einschätzung der Stimmung in verschiedenen Sprachen. Die Sprache kann von den Regionen abhängen, die Sie betreiben, den Ländern, in die Sie versenden, und mehr. Diese Analyse umfasst die Verwendung von sprachspezifischem Mining und Algorithmen, Übersetzern, falls diese nicht vorhanden sind, Sentiment-Lexika und mehr.
Wichtige Anwendungsfälle
Markenüberwachung
Social Media Monitoring
Stimme des Kunden
Kundenservice
Warum Shaip
Um Ihre KI-Initiative effektiv bereitzustellen, benötigen Sie große Mengen spezialisierter Trainingsdatensätze. Shaip ist eines der ganz wenigen Unternehmen auf dem Markt, das erstklassige, zuverlässige Trainingsdaten in großem Maßstab sicherstellt, die den regulatorischen/DSGVO-Anforderungen entsprechen.
Datenerfassungsfunktionen
Erstellen, kuratieren und sammeln Sie maßgeschneiderte Datensätze (Text, Sprache, Bild, Video) aus über 100 Nationen auf der ganzen Welt basierend auf benutzerdefinierten Richtlinien.
Flexible Belegschaft
Nutzen Sie unsere globale Belegschaft von über 30,000 erfahrenen und zertifizierten Mitarbeitern. Flexible Aufgabenzuweisung & Echtzeit-Personalkapazität, Effizienz & Fortschrittsüberwachung.
Qualität
Unsere proprietäre Plattform und unsere qualifizierten Mitarbeiter verwenden mehrere Qualitätskontrollmethoden, um die Qualitätsstandards für die Erfassung von KI-Trainingsdatensätzen zu erfüllen oder zu übertreffen.
Vielfältig, genau & schnell
Unser Prozess rationalisiert den Erfassungsprozess durch einfachere Aufgabenverteilung, Verwaltung und Datenerfassung direkt aus der App und der Weboberfläche.
Datensicherheit
Bewahren Sie die vollständige Vertraulichkeit der Daten, indem Sie den Datenschutz zu unserer Priorität machen. Wir stellen sicher, dass Datenformate durch Richtlinien kontrolliert und aufbewahrt werden.
Domänenspezifität
Kuratierte domänenspezifische Daten, die aus branchenspezifischen Quellen basierend auf den Richtlinien zur Erfassung von Kundendaten gesammelt wurden.
Empfohlene Ressourcen
Blog
Das Was, Warum und Wie der Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse ist der Prozess, das Image Ihres Produkts, Ihrer Dienstleistung oder Ihrer Marke auf dem Markt abzuleiten, zu beurteilen oder zu verstehen. Wenn das zu kompliziert klingt, verfeinern wir es weiter.
Lösung
KI-Trainingsdaten für die Gesichtserkennung
Erkennen Sie automatisch ein oder mehrere menschliche Gesichter anhand von Gesichtsmerkmalen in einem Bild oder Video. Durchsuchen Sie eine vorhandene Datenbank menschlicher Gesichter, um sie zu vergleichen und abzugleichen, um eine intelligente Gesichtserkennungsplattform aufzubauen.
Blog
Named Entity Recognition (NER) – Konzept, Typen und Anwendungen
Jedes Mal, wenn wir ein Wort hören oder einen Text lesen, haben wir die natürliche Fähigkeit, das Wort zu identifizieren und in Personen, Orte, Orte, Werte und mehr zu kategorisieren. Menschen können ein Wort schnell erkennen, es kategorisieren und den Kontext verstehen.
Einsatz von KI zur Verbesserung der Unternehmensleistung durch Kundenerfahrung
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Die Stimmungsanalyse ist der Prozess, das Image Ihres Produkts, Ihrer Dienstleistung oder Ihrer Marke auf dem Markt abzuleiten, zu messen oder zu verstehen. Wenn das zu kompliziert klingt, verfeinern wir es weiter. Die Stimmungsanalyse wird auch als Opinion Mining bezeichnet. Mit dem Aufkommen der sozialen Medien haben die Menschen begonnen, offener über ihre Erfahrungen mit Produkten und Dienstleistungen online in Blogs, Vlogs, Social-Media-Geschichten, Rezensionen, Empfehlungen, Zusammenfassungen, Hashtags, Kommentaren, Direktnachrichten, Mikroeinflüssen zu sprechen, und wir sind sicher kannst du dir selbst eine liste ausdenken. Wenn dies online geschieht, hinterlässt es einen digitalen Fußabdruck des individuellen Ausdrucks einer Erfahrung. Nun, diese Erfahrung könnte positiv, negativ oder einfach neutral sein. Die Sentimentanalyse ist das Mining all dieser Ausdrücke und Erfahrungen online in Form von Texten.
- Polarität: konzentriert sich auf die Bewertungen, die Ihre Marke online erhält (positiv, neutral und negativ)
- Emotionen: konzentriert sich auf die Emotionen, die Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung in den Köpfen Ihrer Kunden entzündet (glücklich, traurig, enttäuscht, aufgeregt)
- Dringlichkeit: konzentriert sich auf die Unmittelbarkeit der Nutzung Ihrer Marke oder die Suche nach einer effektiven Lösung für die Probleme der Benutzer (dringend und abwartbar)
- Absicht: konzentriert sich darauf, herauszufinden, ob Ihre Benutzer daran interessiert sind, Ihr Produkt oder Ihre Marke zu verwenden oder nicht
- Regelbasiert: Hier definieren Sie manuell eine Regel für Ihr Modell, um eine Sentimentanalyse mit den vorhandenen Daten durchzuführen. Die Regel könnte ein Parameter sein, den wir oben besprochen haben – Polarität, Dringlichkeit, Aspekte und mehr.
- Automatik: Dieser Aspekt der Sentiment-Analyse funktioniert vollständig auf maschinellen Lernalgorithmen. Dabei ist kein menschliches Eingreifen und manuelle Regeln erforderlich, damit ein Modell funktioniert. Stattdessen wird ein Klassifikator implementiert, der den Text auswertet und Ergebnisse zurückgibt.
- Hybrid: Als genauestes Modell vereinen hybride Ansätze das Beste aus beiden Welten – regelbasiert und automatisch. Sie sind präziser, funktionaler und werden von Unternehmen für ihre Sentimentanalysekampagnen bevorzugt.
- Emotionserkennung
- Feingranulare Analyse
- Aspektbasierte Analyse
- Mehrsprachige Analyse
Eine Social-Media-Sentiment-Analyse misst die Kundenstimmung und teilt die Gefühle Ihrer Kunden zu Ihrer Marke oder Ihrem Produkt online mit, indem Benutzeremotionen, Bewertungen und Meinungen analysiert werden.
- Markenüberwachung
- Social Media Monitoring
- Marktforschung
- Stimme des Kunden
- Kundendienst