Serviços de análise de sentimentos multilíngues
ouve, entende.
Analise emoções e sentimentos humanos interpretando nuances em avaliações de clientes, notícias financeiras, mídias sociais, etc.
Clientes em destaque
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
Diz-se com razão que um bom negócio sempre ouve seus clientes, mas a questão é que eles realmente os entendem? Compreender os sentimentos, emoções ou intenções humanas é muitas vezes considerado difícil. A solução? Análise de Sentimentos – É uma técnica para deduzir, avaliar ou entender a imagem que seu produto, serviço ou marca carrega no mercado.
Twitter:
De acordo com um estudo, 360,000, os tweets são twittados a cada minuto
E-mails:
40% dos funcionários recebem entre 26 e 75 e-mails por dia
O Multilingual Sentiment Analysis Services for NLP ajuda você a obter grandes resultados na experiência do cliente
Solução do mundo real
Analisar dados para compreender o sentimento do usuário
Com o surgimento das mídias sociais, as pessoas costumam compartilhar suas experiências com produtos e serviços online por meio de blogs, vlogs, artigos de notícias, histórias de mídia social, resenhas, recomendações, resumos, hashtags, comentários, mensagens diretas, microinfluências etc.
Shaip oferece a você diferentes técnicas, ou seja, detecção de emoções, classificação de sentimentos, análise refinada, análise baseada em aspectos, análise multilíngue, etc., para descobrir insights significativos de emoções e sentimentos do usuário. Ajudamos você a determinar se o sentimento no texto é negativo, positivo ou neutro. A linguagem geralmente é ambígua ou altamente contextual, tornando extremamente difícil para as máquinas aprenderem sem assistência humana e, portanto, os dados de treinamento anotados por humanos se tornam críticos para plataformas de ML.
Como podemos o ajudar
- Realizar análise de sentimento de texto, por exemplo:
- produtos avaliados
- revisões de serviço
- críticas de filmes
- reclamações/feedbacks por e-mail
- ligações e reuniões com clientes
- Analise o conteúdo de mídia social, incluindo:
- Tweets
- Postagens no Facebook
- Comentários do blog
- Fóruns -Quora, Reddit
- Forneça dados de análise de sentimentos multilíngues como dados de treinamento para aprendizado de máquina
Benefícios
- Analise e processe grandes conjuntos de dados
- Aproveite a inteligência humana para determinar com precisão o sentimento do cliente
- Uma força de trabalho flexível composta por especialistas de domínio
- Escale à medida que você cresce
- 95% de resultados com qualidade garantida
Benefícios de negócio
- Monitore a saúde da marca
- Gerenciar a reputação da marca
- Análise da concorrência
- Melhoria no atendimento ao cliente
- Melhores campanhas de marketing com base no pulso do seu público
Tipos de Parâmetros de Análise de Sentimentos
Polaridade
concentra-se nas avaliações que sua marca recebe online (positivas, neutras e negativas)
Emoções
concentra-se na emoção que seu produto ou serviço desperta na mente de seus clientes (feliz, triste, desapontado, animado)
Urgência
concentra-se no imediatismo de usar sua marca ou encontrar uma solução eficaz para os problemas dos usuários (urgente e expectável)
Intenção
concentra-se em descobrir se seus usuários estão interessados em usar seu produto ou marca ou não
Tipos de Serviços de Análise de Sentimentos
Detecção de Emoções
Esse método determina a emoção por trás do uso de sua marca para um propósito. Por exemplo, se eles compraram roupas em sua loja de comércio eletrônico, eles podem ficar felizes com seus procedimentos de envio, qualidade do vestuário ou variedade de seleções ou ficar desapontados com eles. Além dessas duas emoções, um usuário pode enfrentar qualquer emoção específica ou uma mistura de emoções no espectro também. Uma das deficiências desse tipo é que os usuários têm várias maneiras de expressar suas emoções – por meio de texto, emojis, sarcasmo e muito mais. O modelo deve ser altamente evoluído para detectar a emoção por trás de suas expressões únicas.
Análise refinada
Uma forma de análise mais direta envolve descobrir a polaridade associada à sua marca. De muito positivo a neutro a muito negativo, os usuários podem experimentar qualquer atributo relacionado à sua marca e esses atributos podem tomar uma forma tangível na forma de classificações (por exemplo, com base em estrelas) e tudo o que seu modelo precisa fazer é explorar essas várias formas de classificação de diversas fontes.
Análise baseada em aspectos
As revisões geralmente contêm comentários e sugestões de som, por outro lado, a análise de sentimentos baseada em aspectos leva você um passo adiante. Aqui, os usuários geralmente apontam algumas coisas boas ou ruins em suas avaliações, além de classificações e expressar emoções. Por exemplo - O funcionário do balcão de viagens foi extremamente rude e letárgico. Tivemos que esperar uma hora antes de pegarmos nosso itinerário para o dia.”
O que está por trás das emoções são duas grandes lições de suas operações de negócios. Eles podem ser corrigidos, aprimorados ou reconhecidos por meio de análises baseadas em aspectos.
Análise multilíngue
Esta é a avaliação do sentimento em diversos idiomas. O idioma pode depender das regiões em que você opera, dos países para os quais envia e muito mais. Essa análise envolve o uso de mineração e algoritmos específicos do idioma, tradutores na ausência dele, léxicos de sentimento e muito mais.
Principais casos de uso
Monitoramento de marca
Monitoramento de Mídia Sociais
Voz do cliente
Atendimento ao Cliente
Por que Shaip
Para implantar com eficácia sua iniciativa de IA, você precisará de grandes volumes de conjuntos de dados de treinamento especializados. A Shaip é uma das poucas empresas no mercado que garante dados de treinamento confiáveis e de classe mundial em escala em conformidade com os requisitos regulatórios / GDPR.
Capacidades de coleta de dados
Crie, selecione e colete conjuntos de dados personalizados (texto, fala, imagem, vídeo) de mais de 100 nações em todo o mundo com base em diretrizes personalizadas.
Força de Trabalho Flexível
Aproveite nossa força de trabalho global de mais de 30,000 colaboradores experientes e credenciados. Atribuição flexível de tarefas e capacidade da força de trabalho em tempo real, eficiência e monitoramento do progresso.
Qualidade
Nossa plataforma proprietária e força de trabalho qualificada usam vários métodos de controle de qualidade para atender ou exceder os padrões de qualidade definidos para a coleta de conjuntos de dados de treinamento de IA.
Diversos, precisos e rápidos
Nosso processo agiliza o processo de coleta por meio de uma distribuição mais fácil de tarefas, gerenciamento e captura de dados diretamente do aplicativo e da interface da web.
Segurança de dados
Mantenha total confidencialidade dos dados, tornando a privacidade nossa prioridade. Garantimos que os formatos de dados sejam controlados e preservados por políticas.
Especificidade de Domínio
Dados específicos do domínio selecionados coletados de fontes específicas do setor com base nas diretrizes de coleta de dados do cliente.
Recursos Recomendados
Blog
O que, por que e como da análise de sentimentos
A análise de sentimento é o processo de deduzir, avaliar ou entender a imagem que seu produto, serviço ou marca carrega no mercado. Se isso soa muito complicado, vamos refinar ainda mais.
Solução
Dados de treinamento de IA para reconhecimento facial
Detecte automaticamente um ou mais rostos humanos com base em pontos de referência faciais em uma imagem ou vídeo. Pesquise um banco de dados existente de rostos humanos para comparar e combinar para criar uma plataforma inteligente de reconhecimento facial.
Blog
Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER) - O Conceito, Tipos e Aplicações
Toda vez que ouvimos uma palavra ou lemos um texto, temos a capacidade natural de identificar e categorizar a palavra em pessoas, lugar, localização, valores e muito mais. Os humanos podem reconhecer rapidamente uma palavra, categorizá-la e entender o contexto.
Usando a IA para melhorar o desempenho dos negócios por meio da experiência do cliente
Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
A análise de sentimento é o processo de deduzir, avaliar ou entender a imagem que seu produto, serviço ou marca carrega no mercado. Se isso soa muito complicado, vamos refinar ainda mais. A análise de sentimento também é considerada mineração de opinião. Com o surgimento das mídias sociais, as pessoas começaram a falar mais abertamente sobre suas experiências com produtos e serviços online por meio de blogs, vlogs, histórias de mídia social, resenhas, recomendações, resumos, hashtags, comentários, mensagens diretas, microinfluências, e estamos certeza de que você pode pensar em uma lista você mesmo. Quando isso acontece online, deixa uma pegada digital da expressão de uma experiência individual. Agora, essa experiência pode ser positiva, negativa ou simplesmente neutra. A análise de sentimentos é a mineração de todas essas expressões e experiências online na forma de textos.
- Polaridade: concentra-se nas avaliações que sua marca recebe online (positivas, neutras e negativas)
- Emoções: concentra-se na emoção que seu produto ou serviço desperta na mente de seus clientes (feliz, triste, desapontado, animado)
- Urgência: concentra-se no imediatismo de usar sua marca ou encontrar uma solução eficaz para os problemas dos usuários (urgente e expectável)
- Intenção: concentra-se em descobrir se seus usuários estão interessados em usar seu produto ou marca ou não
- Baseado em regras: É aqui que você define manualmente uma regra para seu modelo realizar a análise de sentimento nos dados que você possui. A regra pode ser um parâmetro que discutimos acima – polaridade, urgência, aspectos e muito mais.
- Automático: Esse aspecto da análise de sentimentos funciona completamente em algoritmos de aprendizado de máquina. Neste, não há necessidade de intervenção humana e de definir regras manuais para que um modelo funcione. Em vez disso, é implementado um classificador que avalia o texto e retorna os resultados.
- Híbrido: O mais preciso dos modelos, as abordagens híbridas combinam o melhor dos dois mundos – baseado em regras e automático. Eles são mais precisos, funcionais e preferidos pelas empresas para suas campanhas de análise de sentimentos.
- Detecção de Emoções
- Análise refinada
- Análise baseada em aspectos
- Análise multilíngue
Uma análise de sentimento de mídia social mede os sentimentos do cliente e informa os sentimentos do cliente sobre sua marca ou produto online, analisando as emoções, classificações e opiniões dos usuários.
- Monitoramento de marca
- Monitoramento de Mídia Sociais
- Pesquisa de mercado
- Voz do cliente
- Atendimento ao Cliente