다국어 감정 분석 서비스

이제 AI 뿐만 아니라
듣고 이해합니다.

고객 리뷰, 금융 뉴스, 소셜 미디어 등의 뉘앙스를 해석하여 인간의 감정과 감성을 분석합니다.

감정 분석 서비스

주요 클라이언트

팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.

아마존
구글
Microsoft
코그니트
발견되지 않은 통찰력을 찾기 위해 인간의 감정과 감정을 분석하려는 요구가 증가하고 있습니다.

좋은 기업은 항상 고객의 소리에 귀를 기울이지만, 문제는 고객이 진정으로 고객을 이해하느냐는 것입니다. 인간의 감정, 감정 또는 의도를 이해하는 것은 종종 어렵다고 여겨집니다. 해결책? 감정 분석 – 제품, 서비스 또는 브랜드가 시장에서 가지고 있는 이미지를 추론, 측정 또는 이해하는 기술입니다.

지저귀다:

연구에 따르면 360,000, 트윗은 매분마다 트윗됩니다.

이메일 :

40% 의 직원은 하루에 26-75개의 이메일을 받습니다.

NLP용 다국어 감정 분석 서비스는 고객 경험에서 높은 점수를 받을 수 있도록 도와줍니다.

실제 솔루션

데이터를 분석하여 사용자 감정 파악 

소셜 미디어의 등장으로 사람들은 블로그, 브이로그, 뉴스 기사, 소셜 미디어 스토리, 리뷰, 추천, 요약, 해시태그, 댓글, 다이렉트 메시지, 마이크로 인플루언서 등을 통해 온라인으로 제품 및 서비스에 대한 경험을 공유하는 경우가 많습니다.

Shaip은 감정 감지, 감정 분류, 세분화된 분석, 측면 기반 분석, 다국어 분석 등과 같은 다양한 기술을 제공하여 사용자 감정 및 감정에서 의미 있는 통찰력을 발견합니다. 텍스트의 감정이 부정적인지, 긍정적인지, 중립적인지 판단하는 데 도움이 됩니다. 언어는 종종 모호하거나 매우 맥락적이어서 사람의 도움 없이 기계가 학습하기가 매우 어렵습니다. 따라서 사람이 주석을 추가한 훈련 데이터는 ML 플랫폼에서 매우 중요합니다.

우리가 도울 수있는 방법

  • 예를 들어 다음과 같은 텍스트 감정 분석을 수행합니다.
    • 제품 리뷰
    • 서비스 리뷰
    • 영화 리뷰
    • 이메일 불만/피드백
    • 고객 통화 및 회의
  • 다음을 포함한 소셜 미디어 콘텐츠를 분석합니다.
    • 짹짹
    • 페이스 북 게시물
    • 블로그 댓글
    • 포럼 - Quora, Reddit
  • 머신러닝을 위한 학습 데이터로 다국어 감성 분석 데이터 제공

베네핏

  • 대규모 데이터 세트 분석 및 처리
  • 인간의 지능을 활용하여 고객 감정을 정확하게 판단
  • 도메인 전문가로 구성된 유연한 인력
  • 성장에 따라 확장
  • 95% 품질 보증 결과

비즈니스 이점

  • 브랜드 상태 모니터링
  • 브랜드 평판 관리
  • 경쟁 분석
  • 고객 서비스 개선
  • 잠재 고객의 맥박을 기반으로 더 나은 마케팅 캠페인

감정 분석 매개변수의 유형

극성

브랜드가 온라인에서 받는 리뷰에 중점을 둡니다(긍정적, 중립적, 부정적).

극성

감정

귀하의 제품이나 서비스가 고객의 마음에 불을 붙이게 하는 감정(기쁨, 슬픔, 실망, 흥분)에 중점을 둡니다.

감정

긴급

귀하의 브랜드를 사용하거나 사용자의 문제에 대한 효과적인 솔루션을 찾는 즉시성에 중점을 둡니다(긴급하고 기다릴 수 있음).

긴급

의지

사용자가 귀하의 제품이나 브랜드를 사용하는 데 관심이 있는지 확인하는 데 중점을 둡니다.

의지

감정 분석 서비스의 유형

감정 감지

감정 감지

이 방법은 목적을 위해 브랜드를 사용하는 이면의 감정을 결정합니다. 예를 들어, 전자 상거래 상점에서 의류를 구매한 경우 배송 절차, 의류 품질 또는 선택 범위에 만족하거나 실망할 수 있습니다. 이 두 가지 감정 외에도 사용자는 스펙트럼에서 특정 감정 또는 혼합 감정에 직면할 수 있습니다. 이 유형의 단점 중 하나는 사용자가 텍스트, 이모티콘, 풍자 등 다양한 방법으로 자신의 감정을 표현할 수 있다는 것입니다. 모델은 고유한 표현 뒤에 숨은 감정을 감지하도록 고도로 진화해야 합니다.

세분화된 분석

보다 직접적인 형태의 분석에는 브랜드와 관련된 극성을 찾는 것이 포함됩니다. 매우 긍정적인 것부터 중립적인 것, 매우 부정적인 것에 이르기까지 사용자는 브랜드와 관련된 모든 속성을 경험할 수 있으며 이러한 속성은 등급(예: 별 기반)의 형태로 실질적인 형태를 취할 수 있으며 모델이 해야 하는 모든 것은 이러한 다양한 등급의 등급을 마이닝하는 것입니다. 다양한 출처에서.

세분화된 분석
측면 기반 분석

측면 기반 분석

리뷰에는 종종 건전한 피드백과 제안이 포함되는 반면 측면 기반 감정 분석은 한 단계 더 나아갑니다. 여기에서 사용자는 일반적으로 평점과 감정 표현 외에도 리뷰에서 좋은 점이나 나쁜 점을 지적합니다. 예를 들어 - 여행 데스크 직원은 매우 무례하고 무기력했습니다. 하루 일정을 잡기까지 한 시간을 기다려야 했습니다.”

감정 이면에는 비즈니스 운영에서 얻을 수 있는 두 가지 주요 정보가 있습니다. 이는 측면 기반 분석을 통해 수정, 개선 또는 인식될 수 있습니다.

다국어 분석

다양한 언어에 대한 감정 평가입니다. 언어는 운영하는 지역, 배송하는 국가 등에 따라 다를 수 있습니다. 이 분석에는 언어별 마이닝 및 알고리즘, 이것이 없는 번역가, 감정 어휘 등의 사용이 포함됩니다.

다국어 분석

주요 사용 사례

브랜드 모니터링

소셜 미디어 모니터링

고객의 소리

고객 센터

왜 샤이프

AI 이니셔티브를 효과적으로 배포하려면 대량의 전문 교육 데이터 세트가 필요합니다. Shaip은 규제/GDPR 요구 사항을 준수하는 대규모의 신뢰할 수 있는 교육 데이터를 보장하는 시장에서 몇 안 되는 회사 중 하나입니다.

데이터 수집 기능

맞춤형 지침을 기반으로 전 세계 100개 이상의 국가에서 맞춤형 데이터 세트(텍스트, 음성, 이미지, 비디오)를 생성, 선별 및 수집합니다.

유연한 인력

30,000명 이상의 경험과 자격을 갖춘 기여자로 구성된 글로벌 인력을 활용하십시오. 유연한 작업 할당 및 실시간 인력 용량, 효율성 및 진행 상황 모니터링.

품질

당사의 독점 플랫폼 및 숙련된 인력은 여러 품질 관리 방법을 사용하여 AI 교육 데이터 세트 수집을 위해 설정된 품질 표준을 충족하거나 능가합니다.

다양하고 정확하며 빠른

우리의 프로세스는 앱 및 웹 인터페이스에서 직접 더 쉬운 작업 배포, 관리 및 데이터 캡처를 통해 수집 프로세스를 간소화합니다.

데이터 보안

개인 정보를 최우선으로 하여 완전한 데이터 기밀을 유지하십시오. 우리는 데이터 형식이 정책적으로 통제되고 보존되도록 합니다.

도메인 특이성

고객 데이터 수집 지침을 기반으로 산업별 소스에서 수집된 선별된 도메인별 데이터.

AI를 사용하여 고객 경험을 통해 비즈니스 성과 향상

감정 분석은 제품, 서비스 또는 브랜드가 시장에서 가지고 있는 이미지를 추론, 측정 또는 이해하는 프로세스입니다. 이것이 너무 복잡하게 들린다면 더 다듬어 봅시다. 감정 분석도 오피니언 마이닝으로 간주됩니다. 소셜 미디어의 부상으로 사람들은 블로그, 브이로그, 소셜 미디어 스토리, 리뷰, 추천, 요약, 해시태그, 댓글, 다이렉트 메시지, 마이크로 인플루언서 등을 통해 온라인으로 제품 및 서비스 경험에 대해 더 공개적으로 이야기하기 시작했습니다. 목록을 스스로 생각해 낼 수 있습니다. 온라인에서 이러한 일이 발생하면 개인의 경험 표현에 대한 디지털 발자국이 남습니다. 이제 이 경험은 긍정적이거나 부정적이거나 단순히 중립적일 수 있습니다. 감정 분석은 이러한 모든 표현과 경험을 온라인에서 텍스트 형태로 마이닝하는 것입니다.

  • 극성: 브랜드가 온라인에서 받는 리뷰에 중점을 둡니다(긍정적, 중립적, 부정적).
  • 감정 : 귀하의 제품이나 서비스가 고객의 마음에 불을 붙이게 하는 감정(기쁨, 슬픔, 실망, 흥분)에 중점을 둡니다.
  • 긴급: 귀하의 브랜드를 사용하거나 사용자의 문제에 대한 효과적인 솔루션을 찾는 즉시성에 중점을 둡니다(긴급하고 기다릴 수 있음).
  • 의향: 사용자가 귀하의 제품이나 브랜드를 사용하는 데 관심이 있는지 확인하는 데 중점을 둡니다.
  • 규칙 기반: 여기에서 모델이 보유한 데이터에 대한 감정 분석을 수행하도록 규칙을 수동으로 정의합니다. 규칙은 극성, 긴급성, 측면 등 위에서 논의한 매개변수가 될 수 있습니다.
  • 자동 : 감정 분석의 이러한 측면은 기계 학습 알고리즘에서 완전히 작동합니다. 이 경우 모델이 작동하도록 사람이 개입하고 수동 규칙을 설정할 필요가 없습니다. 대신 텍스트를 평가하고 결과를 반환하는 분류기가 구현됩니다.
  • 잡종: 가장 정확한 모델인 하이브리드 접근 방식은 규칙 기반과 자동의 두 가지 장점을 모두 혼합합니다. 기업이 감정 분석 캠페인을 위해 더 정확하고 기능적이며 선호합니다.
  • 감정 감지
  • 세분화된 분석
  • 측면 기반 분석
  • 다국어 분석

소셜 미디어 감정 분석은 고객 감정을 측정하고 사용자 감정, 평가 및 의견을 분석하여 온라인에서 브랜드 또는 제품에 대한 고객의 감정을 알려줍니다.

  • 브랜드 모니터링
  • 소셜 미디어 모니터링
  • 시장 조사
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