فرآیند تجزیه و تحلیل احساسات ضریب هوشی: گام به گام

تجزیه و تحلیل احساسات روشی با هوش مصنوعی است که از طریق آن مارک ها می توانند احساساتی را که مشتریان در مورد آنها در اینترنت بیان می کنند ، پیدا کنند. این می تواند از طریق فیلم هایی در Tiktok یا Facebook ، نظرات در توییتر یا Xing ، یا نظرسنجی ها و ایمیل ها انجام شود. بنابراین ، بیایید عمیق تر در فرآیند تحلیل احساسات حفر کنیم و درک کنیم که چگونه AI دقیقاً تجزیه و تحلیل احساسات را در پشت پرده امکان پذیر می کند. ما همچنین مراحل تجزیه و تحلیل احساسات را که توسط ضریب هوشی Repustate انجام می شود ، تجزیه و تحلیل متن همه در یک دستگاه و راه حل تجزیه و تحلیل احساسات خواهیم کرد.

تجزیه و تحلیل احساسات و نیاز به هوش مصنوعی

تحقیقات بازار برای کارکردهایی مانند کمپین های آگاهی از برند ، تقویت محصول ، تجربه مشتری ، نظارت بر برند ، صدای کارمند و موارد مشابه به شدت به مراحل تجزیه و تحلیل احساسات و تجزیه و تحلیل احساسات یک API تجزیه و تحلیل متن وابسته است. یا به عبارت دیگر ، دانستن احساسات مخاطب در مورد جنبه های مختلف یک شرکت - خواه مثبت ، منفی یا خنثی باشد.

به صورت دستی از طریق داده های بزرگ برای این نوع فعالیت ها با سرعت دستیابی به موفقیت با فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی جایگزین شده است. مارک ها در حال تصمیم گیری برای لاغر شدن به (پردازش زبان طبیعی) NLP محور سیستم عامل های یادگیری ماشین هستند تا اطلاعات دقیق تری را در دریای وسیع داده هایی که از طریق ایمیل ، بررسی مشتری ، نظرسنجی ، گزارش مشتری ، گزارش های مشتری ، یادداشت های صوتی ، چت بابات ، اخبار جمع آوری می شود ، بدست آورند. منابع ، فیلم های تولید شده توسط کاربر در رسانه های اجتماعی ، نظرات رسانه های اجتماعی ، تاریخچه وب کاربر و هزار منبع مختلف به صورت آنلاین.

فرآیند تجزیه و تحلیل احساسات

مراحل تجزیه و تحلیل احساسات عمیقاً ذاتی است ، که شامل بسیاری از یادگیری ماشین و کارهای NLP و زیرنویس های مختلف است.

مرحله 1: جمع آوری داده ها

این یکی از مهمترین مراحل در فرآیند تحلیل احساسات است. همه چیز از اینجا به بعد به کیفیت داده های جمع آوری شده و نحوه حاشیه نویسی یا برچسب زدن آن بستگی دارد.

داده های API - داده ها را می توان از طریق API های زنده برای رسانه های اجتماعی بارگذاری کرد. یک API خبری می تواند به شما در جمع آوری اطلاعات از انواع ناشران اخبار کمک کند ، در حالی که یک API فیس بوک می تواند به شما امکان دهد تمام داده های موجود در دسترس شما را از سیستم عامل آن بگیرید. همچنین می توانید از مخازن منبع باز مانند Kaggle یا بررسی های آمازون استفاده کنید.

کتابچه راهنمای کاربر - اگر داده هایی را که قبلاً از یک ابزار CRM دارید ، دارید ، می توانید آن را به صورت دستی بر روی API تجزیه و تحلیل احساسات به عنوان یک پرونده . csv بارگذاری کنید.

مرحله 2: پردازش داده ها

پردازش داده ها به نوع اطلاعاتی که در آن وجود دارد بستگی دارد - متن ، تصویر ، فیلم یا صدا. مراحل تجزیه و تحلیل احساسات IQ Repustate همچنین شامل رسیدگی به تجزیه و تحلیل محتوای ویدیویی با همان سهولت انجام شده در زمینه تحلیلی است. در زیر کارهای فرعی وجود دارد.

رونویسی صوتی - صوتی از داده های ویدئویی از طریق گفتار به نرم افزار متن رونویسی می شود تا اطمینان حاصل شود که هر پرونده ویدیویی یا صوتی (به عنوان مثال پادکست) در داده ها نادیده گرفته نمی شود.

پوشش زیرنویس - اگر زیرنویس هایی در این ویدئو ظاهر شود ، آنها توسط ضریب هوشی repustate استخراج می شوند و برای هر موجود ، جنبه ها یا مباحثی که شما به عنوان مهم شناخته شده اید ، تجزیه و تحلیل می شوند.

پوشش تصویر - به طور مشابه ، این پلتفرم هرگونه تصویر را در داده های ویدئو یا متن از طریق OCR تشخیص می دهد (تشخیص شخصیت نوری)

شناخت آرم - اسکنر هوشمند هوشمند IQ را بلافاصله هر آرم موجود در پس زمینه ویدیویی را تشخیص می دهد. این بدان معناست که حتی فیلم هایی که روی لباس مجری ظاهر می شوند یا در موردی مانند قلم یا لیوان روی میز می گویند. حتی آرم ها را از پوسترهای پس زمینه جمع می کند. این کار را به گونه ای انجام می دهد به گونه ای که حتی کوچکترین جزئیات با توجه به اینکه این پلتفرم تجزیه و تحلیل احساسات از برند شما را انجام می دهد ، مورد توجه قرار نمی گیرد.

استخراج متن- تمام متن به طور مشابه در فرآیند تحلیل احساسات شناخته و استخراج می شود. این شامل ایموجی ها و هشتگ ها نیز می شود که بخش مهمی از تجزیه و تحلیل احساسات رسانه های اجتماعی هستند. بر خلاف سایر سیستم عامل های تجزیه و تحلیل احساسات ، Repustate IQ اطمینان می دهد که ایموجی ها هرگز از پردازش داده ها خارج نمی شوند زیرا این امر می تواند منجر به مثبت یا منفی شود.

مرحله 3: تجزیه و تحلیل داده ها

بسیاری از زیرمجموعه ها وجود دارد که برای این مرحله از فرآیند تجزیه و تحلیل احساسات باید انجام شود.

آموزش مدل - مجموعه ای از تجزیه و تحلیل احساسات اختصاصی ، طبقه بندی شده و برچسب زده شده از مجموعه داده هایی که برای آموزش مدل مورد استفاده قرار می گیرد ، باید از قبل پردازش و برچسب دستی باشد. این داده های دارای برچسب است که برای آموزش مدل با مقایسه داده های طبقه بندی شده صحیح با یک طبقه بندی نادرست طبقه بندی شده استفاده می شود. این به بهبود مدل سفارشی که برای یک برند ایجاد شده است کمک می کند.

داده های چند زبانه - در مراحل تجزیه و تحلیل احساسات که شامل پردازش داده های چند زبانه است ، ضریب هوشی Repustate دارای مجموعه داده برای هر زبان به صورت جداگانه و آموزش دیده است. این امر به این دلیل است که این پلتفرم به هیچ وجه به ترجمه ها متکی نیست زیرا تمام اطلاعات می توانند تحریف شوند ، یا تفاوت های ظریف به دلیل تفاوت های گسترده در زبان های خاص مانند اسپانیایی و کره ای از بین بروند. به همین دلیل است که Repustate بالاترین نمرات دقت را در مقایسه با سایر سیستم عامل ها ارائه می دهد.

برچسب های سفارشی - در این بخش از فرآیند ، برچسب های سفارشی برای جنبه ها و مضامین برای داده هایی مانند ذکر برند ، نام محصول و غیره ایجاد می شود. پس از آموزش مدل ، به طور خودکار متن را بر اساس این برچسب های سفارشی جدا می کندبشر

طبقه بندی موضوع - طبقه بندی کننده موضوع یک موضوع را به یک متن متصل می کند. به عنوان مثال ، این متن "لباس ها بسیار جذاب بود ، و من روسری های بسیار خوبی نیز پیدا کردم."به عنوان موضوع "لباس" برچسب گذاری می شود.

تجزیه و تحلیل احساسات - هر جنبه و موضوع در این مرحله توسط سکو جدا شده و سپس برای احساسات تجزیه و تحلیل می شود. نمرات احساسات در محدود ه-1 تا 1+ آورده شده است. یک بیانیه خنثی ممکن است صفر نامیده شود. این اختصاص قطبیت از آنجا که در نهایت مهم است ، حتی اگر این پلتفرم نمرات مختلف را به جنبه های مختلف مانند راحتی ، سرعت ، پاکیزگی ، کارایی ، نوشیدنی ها ، محیط و غیره اختصاص دهد ، این نمره کل است که برای دانستن احساسات مخاطب محاسبه می شودبه سمت برندبنابراین ، اگر 3 از 7 جنبه رتبه ضعیفی دریافت کنند (-65) و 4 نفر از آنها موارد خوبی (5/5) دریافت می کنند ، آنالایزر احساسات به عنوان احساسات کلی برند نمره متوسط می دهد.

مرحله 4 - تجسم داده ها

هنگامی که تمام مراحل موجود در فرآیند تجزیه و تحلیل احساسات پوشش داده شد ، بینش ها به سرعت به گزارش های عملی در قالب نمودارها و نمودارها تبدیل می شوند. این گزارش ها می توانند در تیم ها نیز به اشتراک گذاشته شوند. این گزارش های بصری واقعاً مهم هستند زیرا از طریق آنها نتایج گرانول و مبتنی بر جنبه را می بینید. به عنوان مثال ، هنگامی که شما یک نمره متوسط برای برند خود کسب می کنید ، می توانید نتایج را در داشبورد تجزیه و تحلیل احساسات فیلتر کنید تا ببینید که کدام جنبه ها چقدر نمره بالایی دارند و کدام یک از نمرات پایین کسب می کنند. این به شما ایده ای می دهد که بیش از سایرین به چه مناطقی نیاز به توجه شما دارند. بنابراین ، در این مرحله از مراحل تجزیه و تحلیل احساسات ، شما بینش های عملی دریافت می کنید که می توانید از آنها برای تصمیم گیری در مورد مسیر مناسب برای برنامه های رشد خود استفاده کنید.

یک تور سریع از راه حل تجزیه و تحلیل احساسات Repustate انجام دهید.

فرآیند تجزیه و تحلیل احساسات با ضریب هوشی repustate

مرحله 1 - ثبت و ایجاد پروژه

در این مرحله می توانید برای داده هایی که می خواهید تجزیه و تحلیل کنید ، ثبت نام و سپس یک پروژه جدید ایجاد کنید.

با فیلم یاد بگیرید

مرحله 2 - پیوند/بارگذاری و پردازش داده ها

در این مرحله می توانید داده های خود را روی سیستم عامل پیوند یا بارگذاری کنید. فیلم ها را برای هر دو گزینه مشاهده کنید.

بارگذاری دستی

بارگذاری داده های API زنده

مرحله 3 - داده ها را تجسم کنید

در قسمت تجسم مراحل تجزیه و تحلیل احساسات ، می توانید بینش داده های خود را در قالب نمودارها ، نمودارها و آمار مشاهده کنید.

این ویدئو را تماشا کن

مرحله 4 - آموزش مدل خود را بدون برنامه نویسی

در این مرحله ، شما می توانید با ایجاد قوانین احساسات خود و با ایجاد اشخاص سفارشی در هر مورد نیاز خود ، بدون انجام هرگونه برنامه نویسی ، پردازش داده ها را انجام دهید. ببینید چگونه.

ایجاد قوانین احساسات سفارشی

ایجاد نهادهای سفارشی

از ضریب هوشی repustate استفاده کنید تا از سرمایه گذاری خود بیشترین استفاده را کنید

مراحل فرآیند تجزیه و تحلیل احساسات فوق الذکر برای ارائه نتایج با دقت بالا که ضریب هوشی را به دست می آورد ، یکپارچه است. پلت فرم تجزیه و تحلیل متن همه در یک و تجزیه و تحلیل احساسات ما داده ها را از کلیه منابع مانند وب سایت های خبری ، داده های تجربه بیمار ، داده های تجربه کارمندان ، گزارش های مراقبت از مشتری ، نظرسنجی ها و کانال های اجتماعی از جمله پادکست ها ، YouTube ، Tiktok ، Twitter ، Facebook ، پردازش می کند. و بیشتر. این هوشمندانه ترین ، سریعترین راه برای به دست آوردن بینش دقیق و دقیق از داده های شما برای تحقیقات بازار ، موقعیت یابی برند ، رشد ، شما آن را نامگذاری می کنید.

به دلیل قابلیت های تجزیه و تحلیل محتوای ویدیویی هوشمند IQ Repustate ، می توانید فیلم های Tiktok را به آسانی تجزیه و تحلیل کنید تا بتوانید داده های مبتنی بر متن مانند نظرات برای هوش تجاری را تجزیه و تحلیل کنید. با شناخت نهاد نامگذاری شده (NER) که مسلماً در جهان بهترین است ، جای تعجب ندارد که ضریب هوشی مجدداً سیستم عامل های دیگری مانند حتی Google و Amazon را در سرعت ، ارزیابی زبان ، دانه بندی و دقت ضرب می کند.