多言語感情分析サービス

今AIだけでなく
聞いて、理解します。

カスタマー レビュー、金融ニュース、ソーシャル メディアなどのニュアンスを解釈して、人間の感情や感情を分析します。

感情分析サービス

注目のクライアント

チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。

Amazon (アマゾン)
Google
マイクロソフト
コグニット
未発見の洞察を明らかにするために、人間の感情や感情を分析する必要性が高まっています。

良いビジネスは常に顧客の声に耳を傾けると言われていますが、問題は彼らが本当に顧客を理解しているのかということです。 人間の感情、感情、または意図を理解することは、しばしば難しいと考えられています。 ソリューション? 感情分析–これは、製品、サービス、またはブランドが市場で持っているイメージを推測、測定、または理解するための手法です。

Twitter:

調査によると、 360,000、ツイートは毎分ツイートされます

電子メール:

40% 従業員のうち、26日あたり75〜XNUMX通のメールを受信します

NLP 向けの多言語感情分析サービスは、カスタマー エクスペリエンスで高い評価を得るのに役立ちます

実世界のソリューション

データを分析してユーザーの感情を理解する 

ソーシャルメディアの台頭に伴い、人々はブログ、vlog、ニュース記事、ソーシャルメディアストーリー、レビュー、推奨事項、まとめ、ハッシュタグ、コメント、ダイレクトメッセージ、マイクロインフルエンスなどを通じてオンラインで製品やサービスの経験を共有することがよくあります。

Shaipは、ユーザーの感情や感情から意味のある洞察を明らかにするために、感情検出、感情分類、きめ細かい分析、アスペクトベースの分析、多言語分析など、さまざまな手法を提供します。 テキスト内の感情が否定的、肯定的、または中立的であるかどうかを判断するのに役立ちます。 言語はあいまいであるか、非常に文脈に依存していることが多く、機械が人間の助けなしに学習することは非常に困難です。したがって、人間が注釈を付けたトレーニングデータはMLプラットフォームにとって重要になります。

我々は助けることができる方法

  • 以下のようなテキスト感情分析を実行します。
    • 商品のレビュー
    • サービスレビュー
    • 映画レビュー
    • メールの苦情/フィードバック
    • 顧客からの電話と会議
  • 以下を含むソーシャルメディアコンテンツを分析します。
    • つぶやき
    • Facebookに投稿
    • ブログのコメント
    • フォーラム-Quora、Reddit
  • 多言語のセンチメント分析データを機械学習の学習データとして提供

ベネフィット

  • 大規模なデータセットを分析および処理する
  • ヒューマンインテリジェンスを活用して、顧客の感情を正確に判断します
  • ドメインの専門家で構成される柔軟な労働力
  • 成長に合わせて拡張する
  • 95%の品質保証結果

ビジネス上の利点

  • ブランドの健全性を監視する
  • ブランドの評判を管理する
  • 競争分析
  • カスタマーサービスの改善
  • あなたの聴衆の脈動に基づくより良いマーケティングキャンペーン

感情分析パラメータの種類

極性

ブランドがオンラインで受け取るレビューに焦点を当てる(ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ)

極性

感情

あなたの製品やサービスがあなたの顧客の心に燃える感情に焦点を当てます(幸せ、悲しい、失望、興奮)

感情

緊急性

ブランドを使用することの即時性、またはユーザーの問題に対する効果的な解決策を見つけることに焦点を当てています(緊急かつ待機可能)

緊急性

意図

ユーザーがあなたの製品やブランドの使用に興味を持っているかどうかを調べることに焦点を当てています

意図

感情分析サービスの種類

感情の検出

感情の検出

この方法は、目的のためにブランドを使用する背後にある感情を決定します。 たとえば、彼らがあなたのeコマースストアからアパレルを購入した場合、彼らはあなたの出荷手順、アパレルの品質、または選択の範囲に満足しているか、彼らに失望している可能性があります。 これらのXNUMXつの感情とは別に、ユーザーはスペクトル内の特定の感情または感情の組み合わせに直面する可能性もあります。 このタイプの欠点のXNUMXつは、ユーザーがテキスト、絵文字、皮肉などを通じて感情を表現する方法が多数あることです。 モデルは、独自の表現の背後にある感情を検出するために高度に進化させる必要があります。

きめ細かい分析

より直接的な分析形式には、ブランドに関連する極性を見つけることが含まれます。 非常にポジティブなものからニュートラルなもの、非常にネガティブなものまで、ユーザーはあなたのブランドに関するあらゆる属性を経験する可能性があり、これらの属性は評価の形で具体的な形をとることができます(例:星ベース)。さまざまなソースから。

きめ細かい分析
アスペクトベースの分析

アスペクトベースの分析

レビューには多くの場合、適切なフィードバックや提案が含まれていますが、アスペクトベースの感情分析ではさらに一歩進んでいます。 ここで、ユーザーは一般的に、評価や感情の表現とは別に、レビューでいくつかの良い点または悪い点を指摘します。 たとえば、トラベルデスクの従業員は非常に失礼で無気力でした。 その日の旅程を取得する前に、XNUMX時間待たなければなりませんでした。」

感情の下にあるのは、事業運営からのXNUMXつの重要なポイントです。 これらは、アスペクトベースの分析を通じて修正、改善、または認識される可能性があります。

多言語分析

これは、さまざまな言語にわたる感情の評価です。 言語は、事業を行う地域、出荷先の国などによって異なります。 この分析には、言語固有のマイニングとアルゴリズム、それがない場合の翻訳者、感情レキシコンなどの使用が含まれます。

多言語分析

主要なユースケース

ブランド監視

ソーシャルメディアモニタリング

お客様の声

顧客サービス

Shaipが選ばれる理由

AIイニシアチブを効果的に展開するには、大量の特殊なトレーニングデータセットが必要になります。 Shaipは、規制/ GDPR要件に準拠した大規模な世界クラスの信頼性の高いトレーニングデータを保証する、市場で数少ない企業のXNUMXつです。

データ収集機能

カスタムガイドラインに基づいて、世界中の100か国以上からカスタムビルドのデータセット(テキスト、音声、画像、動画)を作成、キュレート、収集します。

柔軟な労働力

30,000人以上の経験豊富で資格のある貢献者のグローバルな労働力を活用してください。 柔軟なタスク割り当てとリアルタイムの従業員容量、効率、および進捗状況の監視。

品質

当社独自のプラットフォームと熟練した労働力は、AIトレーニングデータセットを収集するために設定された品質基準を満たすか上回るために、複数の品質管理方法を使用しています。

多様で、正確で、速い

私たちのプロセスは、アプリとウェブインターフェースから直接、タスクの配布、管理、データキャプチャを簡単にすることで、収集プロセスを合理化します。

データセキュリティ

プライバシーを優先することにより、完全なデータの機密性を維持します。 データ形式がポリシーで管理され、保持されていることを確認します。

ドメインの特異性

顧客データ収集ガイドラインに基づいて業界固有のソースから収集された、厳選されたドメイン固有のデータ。

AIを使用して、カスタマーエクスペリエンスを通じてビジネスパフォーマンスを向上させる

感情分析は、製品、サービス、またはブランドが市場で持っているイメージを推測、測定、または理解するプロセスです。 これが複雑すぎると思われる場合は、さらに改良してみましょう。 感情分析も意見マイニングと見なされます。 ソーシャルメディアの台頭に伴い、人々はブログ、Vlog、ソーシャルメディアストーリー、レビュー、推奨事項、まとめ、ハッシュタグ、コメント、ダイレクトメッセージ、マイクロインフルエンスを通じて、オンラインで製品やサービスの体験についてよりオープンに話し始めています。自分でリストを考えられることを確認してください。 これがオンラインで発生すると、個人の体験表現のデジタルフットプリントが残ります。 さて、この経験はポジティブ、ネガティブ、または単にニュートラルである可能性があります。 感情分析は、これらすべての表現と経験をテキスト形式でオンラインでマイニングすることです。

  • 極性: ブランドがオンラインで受け取るレビューに焦点を当てる(ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ)
  • 感情: あなたの製品やサービスがあなたの顧客の心に燃える感情に焦点を当てます(幸せ、悲しい、失望、興奮)
  • 緊急: ブランドを使用することの即時性、またはユーザーの問題に対する効果的な解決策を見つけることに焦点を当てています(緊急かつ待機可能)
  • 意図: ユーザーがあなたの製品やブランドの使用に興味を持っているかどうかを調べることに焦点を当てています
  • ルールベース: ここで、モデルのルールを手動で定義して、所有しているデータに対して感情分析を実行します。 ルールは、極性、緊急性、側面など、上記で説明したパラメータである可能性があります。
  • 自動: 感情分析のこの側面は、機械学習アルゴリズムで完全に機能します。 この場合、モデルが機能するために人間の介入や手動ルールの設定は必要ありません。 代わりに、テキストを評価して結果を返す分類子が実装されています。
  • ハイブリッド: 最も正確なモデルであるハイブリッドアプローチは、ルールベースと自動の両方の長所を融合しています。 それらはより正確で機能的であり、感情分析キャンペーンのために企業に好まれています。
  • 感情の検出
  • きめ細かい分析
  • アスペクトベースの分析
  • 多言語分析

ソーシャルメディアの感情分析は、顧客の感情を測定し、ユーザーの感情、評価、意見を分析することで、オンラインでブランドや製品に対する顧客の感情を伝えます。

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