特色客户
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
说好的企业总是倾听客户的意见是正确的，但问题是他们真的了解他们吗？ 理解人类的情感、情绪或意图通常被认为是困难的。 解决方案？ 情绪分析——这是一种推断、衡量或理解您的产品、服务或品牌在市场上的形象的技术。
Twitter：
根据一项研究， 360,000, 推文每分钟发一次
电邮：
40% 的员工每天收到 26-75 封电子邮件
NLP 多语言情感分析服务可帮助您在客户体验方面获得高分
真实世界的解决方案
分析数据以了解用户情绪
随着社交媒体的兴起，人们经常通过博客、视频博客、新闻文章、社交媒体故事、评论、推荐、综述、主题标签、评论、直接消息、微影响等在线分享他们对产品和服务的体验。
Shaip 为您提供不同的技术，即情绪检测、情绪分类、细粒度分析、基于方面的分析、多语言分析等，以从用户情绪和情绪中发现有意义的见解。 我们帮助您确定文本中的情绪是消极的、积极的还是中性的。 语言通常是模棱两可的或高度上下文化的，这使得机器在没有人工帮助的情况下学习极其困难，因此，人工标注的训练数据对于 ML 平台来说变得至关重要。
我们如何帮助
- 执行例如的文本情感分析：
- 商品评论
- 服务评论
- 电影评论
- 电子邮件投诉/反馈
- 客户电话和会议
- 分析社交媒体内容，包括：
- 鸣叫
- Facebook文章
- 博客评论
- 论坛 -Quora、Reddit
- 提供多语言情感分析数据作为机器学习的训练数据
优势
- 分析和处理大型数据集
- 利用人类智能准确判断客户情绪
- 由领域专家组成的灵活劳动力
- 随着您的成长而扩展
- 95% 有质量保证的结果
商业利益
- 监控品牌健康
- 管理品牌声誉
- 竞争分析
- 客户服务改进
- 根据受众的脉搏进行更好的营销活动
情绪分析参数的类型
极性
关注您的品牌在网上收到的评论（正面、中立和负面）
情绪
关注您的产品或服务在客户心中点燃的情绪（高兴、悲伤、失望、兴奋）
急
专注于使用您的品牌的即时性或找到用户问题的有效解决方案（紧急和可等待）
意图
专注于了解您的用户是否有兴趣使用您的产品或品牌
情绪分析服务的类型
情绪检测
这种方法决定了出于某种目的使用您的品牌背后的情感。 例如，如果他们从您的电子商务商店购买服装，他们可能对您的发货程序、服装质量或选择范围感到满意，或者对它们感到失望。 除了这两种情绪之外，用户还可能面临频谱中的任何特定或混合情绪。 这种类型的缺点之一是用户有多种表达情感的方式——通过文本、表情符号、讽刺等。 该模型应该高度进化以检测其独特表达背后的情感。
细粒度分析
更直接的分析形式涉及找出与您的品牌相关的极性。 从非常积极到中性再到非常消极，用户可以体验与您的品牌有关的任何属性，这些属性可以以评级的形式（例如基于星级）呈现出有形的形状，您的模型所需要做的就是挖掘这些各种形式的评级来自不同的来源。
基于方面的分析
评论通常包含合理的反馈和建议，另一方面，基于方面的情感分析会让您更进一步。 在这里，除了评分和表达情感之外，用户通常会在评论中指出一些好的或坏的东西。 例如 - 旅行服务台助理非常粗鲁和昏昏欲睡。 我们不得不等待一个小时才能得到当天的行程。”
隐藏在情绪之下的是您的业务运营中的两个主要内容。 这些可以通过基于方面的分析来修复、改进或识别。
多语言分析
这是对不同语言的情绪评估。 语言可能取决于您经营的地区、您运送到的国家/地区等。 这种分析涉及使用特定于语言的挖掘和算法、没有它的翻译器、情感词典等。
关键用例
品牌监控
社交媒体监控
客户心声
客户服务
为什么选择
为了有效地部署您的 AI 计划，您将需要大量专门的训练数据集。 Shaip 是市场上为数不多的能够确保大规模提供世界一流、可靠的培训数据符合法规/GDPR 要求的公司之一。
数据收集能力
根据自定义指南创建、管理和收集来自全球 100 多个国家/地区的自定义数据集（文本、语音、图像、视频）。
灵活的劳动力
充分利用我们由 30,000 多名经验丰富且获得认证的贡献者组成的全球员工队伍。 灵活的任务分配和实时劳动力能力、效率和进度监控。
品质
我们的专有平台和熟练的劳动力使用多种质量控制方法来达到或超过为收集 AI 培训数据集而设定的质量标准。
多样、准确、快速
我们的流程通过直接从应用程序和 Web 界面更轻松的任务分发、管理和数据捕获来简化收集流程。
数据保障及安全
通过将隐私作为我们的首要任务来保持完整的数据机密性。 我们确保数据格式受到政策控制和保留。
领域特异性
根据客户数据收集指南从行业特定来源收集的特定领域数据。
使用人工智能通过客户体验提高业务绩效
常见问题
情感分析是推断、衡量或理解您的产品、服务或品牌在市场上的形象的过程。 如果这听起来太复杂，让我们进一步完善它。 情感分析也被认为是意见挖掘。 随着社交媒体的兴起，人们开始通过博客、视频博客、社交媒体故事、评论、推荐、综述、主题标签、评论、直接消息、微影响更公开地谈论他们在线产品和服务的体验，而我们当然你可以自己想出一个清单。 当这种情况在线发生时，它会留下个人表达体验的数字足迹。 现在，这种体验可能是积极的、消极的，或者只是中性的。 情感分析是将所有这些在线表达和体验以文本的形式挖掘出来。
- 极性： 关注您的品牌在网上收到的评论（正面、中立和负面）
- 情绪： 关注您的产品或服务在客户心中点燃的情绪（高兴、悲伤、失望、兴奋）
- 紧迫性： 专注于使用您的品牌的即时性或找到用户问题的有效解决方案（紧急和可等待）
- 意向： 专注于了解您的用户是否有兴趣使用您的产品或品牌
- 基于规则： 这是您手动为模型定义规则以对您拥有的数据执行情感分析的地方。 规则可以是我们上面讨论的一个参数——极性、紧迫性、方面等等。
- 自动： 情感分析的这一方面完全适用于机器学习算法。 在这种情况下，不需要人为干预，也不需要为模型运行设置手动规则。 相反，实施了一个分类器来评估文本并返回结果。
- 混合型： 作为最准确的模型，混合方法融合了基于规则和自动的两全其美。 它们更精确、更实用，并且更受企业青睐，用于他们的情绪分析活动。
- 情绪检测
- 细粒度分析
- 基于方面的分析
- 多语言分析
社交媒体情绪分析通过分析用户情绪、评级和意见来衡量客户情绪并在线告诉客户对您的品牌或产品的感受。
- 品牌监控
- 社交媒体监控
- 市场调查
- 客户之声
- 客户服务