बहुभाषी भावना विश्लेषण सेवाएं

अब एआई ही नहीं
सुनता है, समझता है.

ग्राहक समीक्षा, वित्तीय समाचार, सोशल मीडिया आदि में बारीकियों की व्याख्या करके मानवीय भावनाओं और भावनाओं का विश्लेषण करें।

भावना विश्लेषण सेवाएँ

विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक

विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।

वीरांगना
गूगल
माइक्रोसॉफ्ट
कॉगनाइट
अनदेखे अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए मानवीय भावनाओं और भावनाओं का विश्लेषण करने की मांग बढ़ रही 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।

चहचहाना:

एक अध्ययन के अनुसार, 360,000, हर मिनट ट्वीट होते रहते हैं

ई-मेल:

40% तक कर्मचारियों को प्रति दिन 26-75 ईमेल प्राप्त होते हैं

एनएलपी के लिए बहुभाषी भावना विश्लेषण सेवाएं आपको ग्राहक अनुभव पर बड़ा स्कोर करने में मदद करती हैं

वास्तविक-विश्व समाधान

उपयोगकर्ता की भावना को समझने के लिए डेटा का विश्लेषण करें 

सोशल मीडिया के उदय के साथ, लोग अक्सर ब्लॉग, वीलॉग, समाचार लेख, सोशल मीडिया कहानियां, समीक्षा, सिफारिशें, राउंडअप, हैशटैग, टिप्पणियां, प्रत्यक्ष संदेश, सूक्ष्म प्रभाव आदि के माध्यम से उत्पादों और सेवाओं के साथ अपने अनुभव ऑनलाइन साझा करते हैं।

उपयोगकर्ता की भावनाओं और भावनाओं से सार्थक अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए शेप आपको अलग-अलग तकनीकें प्रदान करता है यानी भावना का पता लगाना, भावना वर्गीकरण, सूक्ष्म विश्लेषण, पहलू-आधारित विश्लेषण, बहुभाषी विश्लेषण इत्यादि। हम यह निर्धारित करने में आपकी सहायता करते हैं कि पाठ में भावना नकारात्मक, सकारात्मक या तटस्थ है या नहीं। भाषा अक्सर अस्पष्ट या अत्यधिक प्रासंगिक होती है, जिससे मशीनों के लिए मानव सहायता के बिना सीखना बेहद कठिन हो जाता है, और इसलिए, मानव द्वारा एनोटेट किया गया प्रशिक्षण डेटा एमएल प्लेटफार्मों के लिए महत्वपूर्ण हो जाता है।

हम कैसे मदद कर सकते हैं

  • उदाहरण के लिए पाठ मनोभाव विश्लेषण करें:
    • उत्पाद की समीक्षा
    • सेवा समीक्षाएँ
    • फ़िल्म समीक्षा
    • ईमेल शिकायतें/प्रतिक्रियाएँ
    • ग्राहक कॉल और बैठकें
  • सोशल मीडिया सामग्री का विश्लेषण करें, जिसमें शामिल हैं:
    • Tweets
    • फेसबुक पोस्ट
    • ब्लॉग टिप्पणियाँ
    • फ़ोरम-Quora, Reddit
  • मशीन सीखने के लिए प्रशिक्षण डेटा के रूप में बहुभाषी भावना विश्लेषण डेटा प्रदान करें

लाभ

  • बड़े डेटा सेट का विश्लेषण और प्रसंस्करण करें
  • ग्राहक भावना का सटीक निर्धारण करने के लिए मानवीय बुद्धि का लाभ उठाएं
  • डोमेन विशेषज्ञों से युक्त एक लचीला कार्यबल
  • जैसे-जैसे आप बढ़ते हैं, स्केल करें
  • 95% गुणवत्ता सुनिश्चित परिणाम

कारोबारी लाभ

  • ब्रांड के स्वास्थ्य की निगरानी करें
  • ब्रांड प्रतिष्ठा प्रबंधित करें
  • प्रतियोगिता का विश्लेषण
  • ग्राहक सेवा में सुधार
  • आपके दर्शकों की नब्ज के आधार पर बेहतर मार्केटिंग अभियान

भावना विश्लेषण पैरामीटर्स के प्रकार

ध्रुवाभिसारिता

आपके ब्रांड को ऑनलाइन मिलने वाली समीक्षाओं पर ध्यान केंद्रित करता है (सकारात्मक, तटस्थ और नकारात्मक)

ध्रुवाभिसारिता

भावनाएँ

आपका उत्पाद या सेवा आपके ग्राहकों (खुश, उदास, निराश, उत्साहित) के मन में पैदा होने वाली भावना पर ध्यान केंद्रित करता है।

भावनाएँ

तात्कालिकता

अपने ब्रांड का उपयोग करने या उपयोगकर्ताओं की समस्याओं (तत्काल और प्रतीक्षा योग्य) का प्रभावी समाधान खोजने की तात्कालिकता पर ध्यान केंद्रित करता है

तात्कालिकता

इरादा

यह पता लगाने पर केंद्रित है कि आपके उपयोगकर्ता आपके उत्पाद या ब्रांड का उपयोग करने में रुचि रखते हैं या नहीं

इरादा

भावना विश्लेषण सेवाओं के प्रकार

भावना का पता लगाना

भावना का पता लगाना

यह विधि किसी उद्देश्य के लिए आपके ब्रांड का उपयोग करने के पीछे की भावना को निर्धारित करती है। उदाहरण के लिए, यदि उन्होंने आपके ईकॉमर्स स्टोर से परिधान खरीदा है, तो वे या तो आपकी शिपमेंट प्रक्रियाओं, परिधान की गुणवत्ता, या चयन की सीमा से खुश हो सकते हैं या उनसे निराश हो सकते हैं। इन दो भावनाओं के अलावा, उपयोगकर्ता को स्पेक्ट्रम में किसी विशिष्ट या मिश्रित भावनाओं का भी सामना करना पड़ सकता है। इस प्रकार की कमियों में से एक यह है कि उपयोगकर्ताओं के पास अपनी भावनाओं को व्यक्त करने के कई तरीके हैं - पाठ, इमोजी, व्यंग्य और बहुत कुछ के माध्यम से। उनकी अनूठी अभिव्यक्तियों के पीछे की भावना का पता लगाने के लिए मॉडल को अत्यधिक विकसित किया जाना चाहिए।

सुक्ष्म विश्लेषण

विश्लेषण के अधिक प्रत्यक्ष रूप में आपके ब्रांड से जुड़ी ध्रुवता का पता लगाना शामिल है। बहुत सकारात्मक से लेकर तटस्थ से लेकर बहुत नकारात्मक तक, उपयोगकर्ता आपके ब्रांड से संबंधित किसी भी विशेषता का अनुभव कर सकते हैं और ये विशेषताएँ रेटिंग के रूप में एक मूर्त आकार ले सकती हैं (जैसे - सितारे आधारित) और आपके मॉडल को विभिन्न स्रोतों से इन विभिन्न प्रकार की रेटिंग प्राप्त करने की आवश्यकता है।

सुक्ष्म विश्लेषण
पहलू-आधारित विश्लेषण

पहलू आधारित विश्लेषण

समीक्षाओं में अक्सर ठोस प्रतिक्रिया और सुझाव होते हैं, दूसरी ओर पहलू-आधारित भावना विश्लेषण आपको एक कदम आगे ले जाता है। यहां यूजर्स आम तौर पर रेटिंग और भावनाएं व्यक्त करने के अलावा अपने रिव्यू में कुछ अच्छी या बुरी बातें बताते हैं। उदाहरण के लिए - ट्रैवल डेस्क एसोसिएट बेहद असभ्य और सुस्त था। हमें दिन का कार्यक्रम तय करने से पहले एक घंटे तक इंतजार करना पड़ा।''

भावनाओं के पीछे जो छिपा है वह आपके व्यवसाय संचालन से दो प्रमुख निष्कर्ष हैं। इन्हें पहलू-आधारित विश्लेषण के माध्यम से ठीक किया जा सकता है, सुधारा जा सकता है या पहचाना जा सकता है।

बहुभाषी विश्लेषण

यह विभिन्न भाषाओं में भावनाओं का आकलन है। भाषा आपके द्वारा संचालित क्षेत्रों, जिन देशों में आप जहाज़ भेजते हैं, आदि पर निर्भर हो सकती है। इस विश्लेषण में भाषा-विशिष्ट खनन और एल्गोरिदम, इसके अभाव में अनुवादक, भावना शब्दकोष और बहुत कुछ का उपयोग शामिल है।

बहुभाषी विश्लेषण

मुख्य उपयोग के मामले

ब्रांड निगरानी

सोशल मीडिया मॉनिटरिंग

ग्राहक की आवाज

ग्राहक सेवा

क्यों शाप

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।

डेटा संग्रहण क्षमताएँ

कस्टम दिशानिर्देशों के आधार पर दुनिया भर के 100+ देशों से कस्टम-निर्मित डेटासेट (पाठ, भाषण, छवि, वीडियो) बनाएं, क्यूरेट करें और एकत्र करें।

लचीला कार्यबल

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।

गुणवत्ता

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।

विविध, सटीक और तेज़

हमारी प्रक्रिया सीधे ऐप और वेब इंटरफ़ेस से आसान कार्य वितरण, प्रबंधन और डेटा कैप्चर के माध्यम से संग्रह प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करती है।

डेटा सुरक्षा

गोपनीयता को हमारी प्राथमिकता बनाकर पूर्ण डेटा गोपनीयता बनाए रखें। हम सुनिश्चित करते हैं कि डेटा प्रारूप नीति द्वारा नियंत्रित और संरक्षित हों।

डोमेन विशिष्टता

ग्राहक डेटा संग्रह दिशानिर्देशों के आधार पर उद्योग-विशिष्ट स्रोतों से क्यूरेटेड डोमेन-विशिष्ट डेटा एकत्र किया गया।

ग्राहक अनुभव के माध्यम से व्यावसायिक प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग करना

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। भावना विश्लेषण को राय खनन भी माना जाता है। सोशल मीडिया के उदय के साथ, लोगों ने ब्लॉग, वीलॉग, सोशल मीडिया कहानियों, समीक्षाओं, अनुशंसाओं, राउंडअप, हैशटैग, टिप्पणियों, प्रत्यक्ष संदेशों, सूक्ष्म प्रभावों के माध्यम से उत्पादों और सेवाओं के साथ अपने अनुभवों के बारे में अधिक खुलकर बात करना शुरू कर दिया है, और हमें यकीन है कि आप स्वयं एक सूची बना सकते हैं। जब यह ऑनलाइन होता है, तो यह किसी व्यक्ति के अनुभव की अभिव्यक्ति का एक डिजिटल पदचिह्न छोड़ देता है। अब, यह अनुभव सकारात्मक, नकारात्मक या बस तटस्थ हो सकता है। भावना विश्लेषण इन सभी अभिव्यक्तियों और अनुभवों को पाठ के रूप में ऑनलाइन खनन करना है।

  • विचारों में भिन्नता: आपके ब्रांड को ऑनलाइन मिलने वाली समीक्षाओं पर ध्यान केंद्रित करता है (सकारात्मक, तटस्थ और नकारात्मक)
  • भावनाएँ: आपका उत्पाद या सेवा आपके ग्राहकों (खुश, उदास, निराश, उत्साहित) के मन में पैदा होने वाली भावना पर ध्यान केंद्रित करता है।
  • आग्रह: अपने ब्रांड का उपयोग करने या उपयोगकर्ताओं की समस्याओं (तत्काल और प्रतीक्षा योग्य) का प्रभावी समाधान खोजने की तात्कालिकता पर ध्यान केंद्रित करता है
  • इरादा: यह पता लगाने पर केंद्रित है कि आपके उपयोगकर्ता आपके उत्पाद या ब्रांड का उपयोग करने में रुचि रखते हैं या नहीं
  • नियम आधारित: यह वह जगह है जहां आप अपने मॉडल के लिए अपने पास मौजूद डेटा पर भावना विश्लेषण करने के लिए मैन्युअल रूप से एक नियम परिभाषित करते हैं। नियम एक पैरामीटर हो सकता है जिसकी हमने ऊपर चर्चा की है - ध्रुवता, तात्कालिकता, पहलू, और बहुत कुछ।
  • स्वत: भावना विश्लेषण का यह पहलू पूरी तरह से मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर काम करता है। इसमें किसी मॉडल के कार्य करने के लिए मानवीय हस्तक्षेप और निर्धारित मैनुअल नियमों की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, एक क्लासिफायर लागू किया जाता है जो पाठ का मूल्यांकन करता है और परिणाम देता है।
  • हाइब्रिड: मॉडलों में सबसे सटीक, हाइब्रिड दृष्टिकोण दोनों दुनियाओं के सर्वोत्तम मिश्रण हैं - नियम-आधारित और स्वचालित। वे अपने भावना विश्लेषण अभियानों के लिए व्यवसायों द्वारा अधिक सटीक, कार्यात्मक और पसंदीदा हैं।
  • भावना का पता लगाना
  • सुक्ष्म विश्लेषण
  • पहलू आधारित विश्लेषण
  • बहुभाषी विश्लेषण

एक सोशल मीडिया भावना विश्लेषण ग्राहकों की भावनाओं को मापता है और उपयोगकर्ता की भावनाओं, रेटिंग और राय का विश्लेषण करके आपके ब्रांड या उत्पाद के बारे में आपके ग्राहक की भावनाओं को ऑनलाइन बताता है।

  • ब्रांड मॉनिटरिंग
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