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एआई-संचालित मॉडरेशन और मानवीय विशेषज्ञता के साथ अपने प्लेटफॉर्म को सुरक्षित, अनुपालनशील और ब्रांड के लिए तैयार रखें, जो आपकी वृद्धि के साथ-साथ बढ़ता है।
यह ठीक ही कहा गया है कि अच्छा व्यवसाय हमेशा अपने ग्राहकों की बात सुनता है, लेकिन सवाल यह है कि क्या वे वास्तव में उन्हें समझते हैं? मानवीय भावनाओं, भावनाओं या इरादे को समझना अक्सर मुश्किल माना जाता है। समाधान? भावना विश्लेषण - यह बाजार में आपके उत्पाद, सेवा या ब्रांड की छवि को निकालने, मापने या समझने की एक तकनीक है।
एक अध्ययन के अनुसार, 360,000 हर मिनट ट्वीट किए जाते हैं।
40% तक कर्मचारियों में से कुछ को प्रतिदिन 26 से 75 ईमेल प्राप्त होते हैं।
आपके ग्राहक हर दिन समीक्षाओं, सोशल मीडिया पोस्ट, सपोर्ट टिकट और कॉल रिकॉर्डिंग के माध्यम से अपनी भावनाएं व्यक्त करते हैं। भावना विश्लेषण सेवाएं इस मूल प्रतिक्रिया को वर्गीकृत प्रशिक्षण डेटा में बदल देती हैं, जिससे आपके एआई मॉडल भावनाओं, विचारों और इरादों को उसी तरह पढ़ना सीखते हैं जैसे कोई इंसान पढ़ता है।
Shaip आपको ऐसे भावना मॉडल बनाने में मदद करता है जो वास्तव में उत्पादन में कारगर साबित होते हैं। हमारे मानव एनोटेटर 60 से अधिक भाषाओं में आपके टेक्स्ट और वॉयस डेटा को लेबल करते हैं, जिससे उन बारीकियों — व्यंग्य, बोली और पहलू-स्तर के अर्थ — को समझा जा सकता है जिन्हें आम तौर पर तैयार मॉडल नज़रअंदाज़ कर देते हैं।
आपके ब्रांड को ऑनलाइन मिलने वाली समीक्षाओं पर ध्यान केंद्रित करता है (सकारात्मक, तटस्थ और नकारात्मक)
आपका उत्पाद या सेवा आपके ग्राहकों (खुश, उदास, निराश, उत्साहित) के मन में पैदा होने वाली भावना पर ध्यान केंद्रित करता है।
अपने ब्रांड का उपयोग करने या उपयोगकर्ताओं की समस्याओं (तत्काल और प्रतीक्षा योग्य) का प्रभावी समाधान खोजने की तात्कालिकता पर ध्यान केंद्रित करता है
यह पता लगाने पर केंद्रित है कि आपके उपयोगकर्ता आपके उत्पाद या ब्रांड का उपयोग करने में रुचि रखते हैं या नहीं
Shaip के एनोटेटर टेक्स्ट, चैट लॉग और वॉयस रिकॉर्डिंग में सूक्ष्म भावनाओं - खुश, उदास, क्रोधित, निराश, उत्साहित, तटस्थ - को लेबल करते हैं।
हम मॉडल को अधिक सूक्ष्मता से प्रशिक्षित करने के लिए तटस्थ और अस्पष्ट मामलों सहित, अत्यंत सकारात्मक से लेकर अत्यंत नकारात्मक तक की भावनाओं को वर्गीकृत करते हैं।
पहलू-आधारित एनोटेशन यह पहचान करता है कि ग्राहक किन चीजों पर प्रतिक्रिया देते हैं — कर्मचारी, डिलीवरी, मूल्य निर्धारण, ऐप का प्रदर्शन — और प्रत्येक पहलू से जुड़ी भावना क्या है।
Shaip 50 से अधिक भाषाओं में भावना संबंधी एनोटेशन का समर्थन करता है, जिसमें क्षेत्रीय एनोटेटर शामिल हैं जो बोलचाल की भाषा, व्यंग्य और स्थानीय मुहावरों को समझते हैं।
कॉल रिकॉर्डिंग, आईवीआर ऑडियो और बातचीत संबंधी एआई ट्रांसक्रिप्ट के लिए टोन, भावना और इरादे के लेबल के साथ भावना एनोटेशन।
मानव टिप्पणीकार व्यंग्यात्मक, विडंबनापूर्ण और अस्पष्ट पाठ को चिह्नित करते हैं ताकि मॉडल यह सीख सकें कि सतही अर्थ वास्तविक इरादे से कब भिन्न होता है।
उत्पाद समीक्षा की ध्रुवीयता, वापसी-प्रेरक टैगिंग और लिस्टिंग पर पहलू-स्तर की प्रतिक्रिया।
रोगी की प्रतिक्रिया की भावना और नैदानिक नोटों के लहजे को टैग करना, जिसका विवरण HIPAA-प्रशिक्षित कर्मचारियों द्वारा दिया गया है।
ट्रेडिंग सिग्नल और जोखिम मॉडल के लिए वित्तीय समाचार, आय घोषणाओं और विश्लेषक टिप्पणियों पर आधारित भावना।
सेवा गुणवत्ता मॉडल के लिए दावा-कॉल टोन, शिकायत वर्गीकरण और ग्राहक-प्रयास स्कोरिंग।
ऐप के अंदर मिलने वाली प्रतिक्रिया, सपोर्ट टिकट की भावना और एनपीएस ओपन-टेक्स्ट विश्लेषण।
प्रशिक्षण और गुणवत्ता आश्वासन के लिए वॉइस-कॉल भावना और चैटबॉट ट्रांसक्रिप्ट लेबलिंग।
X, Reddit, समाचार और समीक्षा साइटों पर ब्रांड के उल्लेख को लेकर लोगों की राय।
जनमत की निगरानी, गलत सूचनाओं का पता लगाना और नागरिकों की प्रतिक्रिया का विश्लेषण।
हम एक संक्षिप्त परामर्श कॉल में भाषाओं, भावना श्रेणियों, परियोजना लक्ष्यों, अपेक्षित सटीकता और डेटा मात्रा पर सहमति बना लेते हैं।
हम आपके व्यावसायिक उपयोग के अनुरूप एनोटेशन दिशानिर्देश बनाते हैं और एनोटेशन शुरू होने से पहले विशिष्ट मामलों पर सहमति सुनिश्चित करते हैं।
एनोटेशन की गुणवत्ता को सत्यापित करने, वर्कफ़्लो को परिष्कृत करने और परियोजना भर में एकरूपता सुनिश्चित करने के लिए प्रारंभिक बैच की समीक्षा की जाती है।
निरंतरता, विस्तारशीलता और समय पर डिलीवरी सुनिश्चित करने के लिए एनोटेशन वर्कफ़्लो को सुरक्षित उपकरणों और संरचित प्रक्रियाओं का उपयोग करके निष्पादित किया जाता है।
उच्च स्तर की एनोटेशन सटीकता और विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित करने के लिए कई गुणवत्ता जांच और विशेषज्ञ समीक्षाएं की जाती हैं।
अंतिम डेटासेट आपकी पसंदीदा संरचना और प्रारूप में वितरित किए जाते हैं, जो आपके एआई/एमएल वर्कफ़्लो में सहज एकीकरण के लिए तैयार होते हैं।
ब्रांड निगरानी
सोशल मीडिया मॉनिटरिंग
ग्राहक की आवाज
ग्राहक सेवा
अपनी एआई पहल को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए, आपको बड़ी मात्रा में विशेष प्रशिक्षण डेटासेट की आवश्यकता होगी। शेप बाजार में उन बहुत कम कंपनियों में से एक है जो नियामक/जीडीपीआर आवश्यकताओं के अनुपालन में विश्व स्तरीय, विश्वसनीय प्रशिक्षण डेटा सुनिश्चित करती है।
कस्टम दिशानिर्देशों के आधार पर दुनिया भर के 100+ देशों से कस्टम-निर्मित डेटासेट (पाठ, भाषण, छवि, वीडियो) बनाएं, क्यूरेट करें और एकत्र करें।
30,000 से अधिक अनुभवी और प्रमाणित योगदानकर्ताओं के हमारे वैश्विक कार्यबल का लाभ उठाएं। लचीला कार्य असाइनमेंट और वास्तविक समय कार्यबल क्षमता, दक्षता और प्रगति की निगरानी।
हमारा स्वामित्व मंच और कुशल कार्यबल एआई प्रशिक्षण डेटासेट एकत्र करने के लिए निर्धारित गुणवत्ता मानकों को पूरा करने या उससे अधिक करने के लिए कई गुणवत्ता नियंत्रण विधियों का उपयोग करते हैं।
हमारी प्रक्रिया सीधे ऐप और वेब इंटरफ़ेस से आसान कार्य वितरण, प्रबंधन और डेटा कैप्चर के माध्यम से संग्रह प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करती है।
गोपनीयता को हमारी प्राथमिकता बनाकर पूर्ण डेटा गोपनीयता बनाए रखें। हम सुनिश्चित करते हैं कि डेटा प्रारूप नीति द्वारा नियंत्रित और संरक्षित हों।
ग्राहक डेटा संग्रह दिशानिर्देशों के आधार पर उद्योग-विशिष्ट स्रोतों से क्यूरेटेड डोमेन-विशिष्ट डेटा एकत्र किया गया।
शैप ने एक एआई कंपनी को बहुभाषी कॉल सेंटर ऑडियो डेटा और एनोटेशन का उपयोग करके भाषण भावना और मनोभाव विश्लेषण समाधान विकसित करने में मदद की। इस परियोजना ने भावना पहचान, ग्राहक अंतर्दृष्टि और एआई मॉडल के प्रदर्शन में सुधार किया।
भावना विश्लेषण बाजार में आपके उत्पाद, सेवा या ब्रांड की छवि का अनुमान लगाने, आकलन करने या समझने की प्रक्रिया है। यदि यह बहुत जटिल लगता है, तो आइए इसे और परिष्कृत करें।
किसी छवि या वीडियो में चेहरे के लैंडमार्क के आधार पर स्वचालित रूप से एक या अधिक मानवीय चेहरों का पता लगाएं। एक बुद्धिमान चेहरे की पहचान मंच बनाने के लिए तुलना करने और मिलान करने के लिए मानव चेहरों का मौजूदा डेटाबेस खोजें।
हर बार जब हम कोई शब्द सुनते हैं या कोई पाठ पढ़ते हैं, तो हमारे पास उस शब्द को लोगों, स्थान, स्थान, मूल्यों और अन्य में पहचानने और वर्गीकृत करने की स्वाभाविक क्षमता होती है। मनुष्य किसी शब्द को जल्दी से पहचान सकता है, उसे वर्गीकृत कर सकता है और संदर्भ को समझ सकता है।
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
भावना विश्लेषण, या राय खनन, पाठ या ध्वनि डेटा का विश्लेषण करके यह निर्धारित करने की प्रक्रिया है कि उसके पीछे की भावना सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक है। यह फ़ीडबैक या सोशल मीडिया सामग्री में व्यक्त शब्दों, संदर्भ और भावनाओं की व्याख्या करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करता है।
सोशल मीडिया एक ऐसा मंच है जहाँ ग्राहक खुलकर अपनी राय साझा करते हैं। भावना विश्लेषण व्यवसायों को जनता की धारणा को समझने, अपनी प्रतिष्ठा का प्रबंधन करने और ग्राहकों के साथ प्रभावी ढंग से जुड़ने में मदद करता है।
समीक्षाओं, टिप्पणियों और उल्लेखों का विश्लेषण करके, कंपनियां सार्वजनिक भावनाओं को ट्रैक कर सकती हैं, नकारात्मक रुझानों की शीघ्र पहचान कर सकती हैं, और अपनी ब्रांड छवि को बेहतर बनाने के लिए कार्रवाई कर सकती हैं।
सूक्ष्म-स्तरीय भावना विश्लेषण, सकारात्मक या नकारात्मक जैसी व्यापक श्रेणियों के बजाय, विस्तृत भावना स्कोर प्रदान करता है, जैसे कि बहुत सकारात्मक या थोड़ा नकारात्मक। इससे व्यवसायों को फ़ीडबैक को अधिक सटीकता से समझने में मदद मिलती है।
पहलू-आधारित विश्लेषण फीडबैक के विशिष्ट भागों, जैसे ग्राहक सेवा या उत्पाद की गुणवत्ता, पर ध्यान केंद्रित करता है, ताकि उन व्यक्तिगत पहलुओं के लिए सकारात्मक या नकारात्मक भावना का निर्धारण किया जा सके।
बहुभाषी विश्लेषण विभिन्न भाषाओं में भावनाओं की व्याख्या करने के लिए उपकरणों और अनुवादों का उपयोग करता है, जिससे विविध क्षेत्रों में संचालित वैश्विक व्यवसायों के लिए सटीकता सुनिश्चित होती है।
अस्पष्टता और व्यंग्य को बिना संदर्भ के समझना मशीनों के लिए मुश्किल होता है। उच्च-गुणवत्ता वाले मानव-एनोटेटेड डेटासेट, मॉडलों को इन जटिलताओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद करते हैं।
यह कॉल, ईमेल और समीक्षाओं से प्राप्त फीडबैक का विश्लेषण करके ग्राहकों की समस्याओं की पहचान करने और संतुष्टि पर नज़र रखने में मदद करता है, जिससे त्वरित समाधान और बेहतर सेवा संभव हो पाती है।
ई-कॉमर्स, स्वास्थ्य सेवा, वित्त और आतिथ्य जैसे उद्योग ग्राहक अनुभव को बढ़ाने, प्रतिष्ठा का प्रबंधन करने और विपणन प्रयासों को परिष्कृत करने के लिए भावना विश्लेषण का उपयोग करके लाभान्वित होते हैं।
समय-सीमा जटिलता, डेटा आकार और शामिल भाषाओं के आधार पर अलग-अलग होती है, लेकिन आमतौर पर कुछ हफ्तों के भीतर पूरी हो जाती है।
भावना विश्लेषण का उपयोग आमतौर पर ब्रांड निगरानी, सोशल मीडिया सुनने, ग्राहक सेवा में सुधार और लक्षित विपणन अभियान बनाने के लिए किया जाता है।
शैप विविध, उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के साथ स्केलेबल, बहुभाषी भावना विश्लेषण प्रदान करता है। उनकी सेवाएँ GDPR और HIPAA जैसे गोपनीयता नियमों का अनुपालन करती हैं और मानव एनोटेशन के माध्यम से सटीक परिणाम सुनिश्चित करती हैं।
शेप गुणवत्ता नियंत्रण के लिए कठोर सत्यापन प्रक्रियाओं और स्वामित्व उपकरणों का उपयोग करता है, जबकि डेटा गुमनामीकरण और सुरक्षित हैंडलिंग के माध्यम से गोपनीयता नियमों का पालन करता है।
लागत परियोजना की जटिलता, आकार और अनुकूलन पर निर्भर करती है। अनुकूलित मूल्य के लिए शैप से संपर्क करें।
