बहुभाषी भावना विश्लेषण सेवाएं
सुनता है, समझता है।
ग्राहक समीक्षा, वित्तीय समाचार, सोशल मीडिया आदि में बारीकियों की व्याख्या करके मानवीय भावनाओं और भावनाओं का विश्लेषण करें।
फीचर्ड ग्राहक
विश्व-अग्रणी एआई उत्पादों के निर्माण के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
यह ठीक ही कहा गया है कि अच्छा व्यवसाय हमेशा अपने ग्राहकों की सुनता है, लेकिन सवाल यह है कि क्या वे वास्तव में उन्हें समझते हैं? मानवीय भावनाओं, भावनाओं या मंशा को समझना अक्सर मुश्किल माना जाता है। समाधान? सेंटीमेंट एनालिसिस - यह बाजार में आपके उत्पाद, सेवा या ब्रांड की छवि को निकालने, नापने या समझने की एक तकनीक है।
चहचहाना:
एक अध्ययन के अनुसार, 360,000, ट्वीट हर मिनट ट्वीट किए जाते हैं
ई-मेल:
40% तक कर्मचारियों की संख्या प्रति दिन 26-75 ईमेल के बीच प्राप्त होती है
एनएलपी के लिए बहुभाषी भावना विश्लेषण सेवाएं आपको ग्राहक अनुभव पर बड़ा स्कोर करने में मदद करती हैं
वास्तविक दुनिया समाधान
उपयोगकर्ता भावना को समझने के लिए डेटा का विश्लेषण करें
सोशल मीडिया के उदय के साथ, लोग अक्सर ब्लॉग, व्लॉग्स, समाचार लेखों, सोशल मीडिया कहानियों, समीक्षाओं, सिफारिशों, राउंडअप, हैशटैग, टिप्पणियों, प्रत्यक्ष संदेशों, सूक्ष्म प्रभावों आदि के माध्यम से उत्पादों और सेवाओं के साथ अपने अनुभव ऑनलाइन साझा करते हैं।
उपयोगकर्ता भावनाओं और भावनाओं से सार्थक अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए शैप आपको विभिन्न तकनीकों की पेशकश करता है जैसे भावना का पता लगाना, भावना का वर्गीकरण, बारीक विश्लेषण, पहलू-आधारित विश्लेषण, बहुभाषी विश्लेषण आदि। 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 मानव सहायता के बिना मशीनों को सीखना बेहद मुश्किल हो जाता है, और इसलिए, मानव द्वारा एनोटेट किया गया प्रशिक्षण डेटा एमएल प्लेटफॉर्म के लिए महत्वपूर्ण हो जाता है।
हम कैसे मदद कर सकते हैं
- उदाहरण के लिए पाठ मनोभाव विश्लेषण करें:
- उत्पाद की समीक्षा
- सेवा समीक्षा
- फ़िल्म समीक्षा
- ईमेल शिकायतें / फीडबैक
- ग्राहक कॉल और मीटिंग
- 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 प्रक्रिया करें
- ग्राहक भावना को सटीक रूप से निर्धारित करने के लिए मानव 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
सेंटीमेंट एनालिसिस पैरामीटर्स के प्रकार
ध्रुवाभिसारिता
आपके ब्रांड को ऑनलाइन प्राप्त होने वाली समीक्षाओं पर ध्यान केंद्रित करता है (सकारात्मक, तटस्थ और नकारात्मक)
भावनाएँ
आपके ग्राहकों के मन में आपके उत्पाद या सेवा की भावनाओं पर ध्यान केंद्रित करता है (खुश, उदास, निराश, उत्साहित)
तात्कालिकता
अपने ब्रांड का उपयोग करने या उपयोगकर्ताओं की समस्याओं का प्रभावी समाधान खोजने की तात्कालिकता पर ध्यान केंद्रित करता है (तत्काल और प्रतीक्षा योग्य)
इरादा
यह पता लगाने पर ध्यान केंद्रित करता है कि आपके उपयोगकर्ता आपके उत्पाद या ब्रांड का उपयोग करने में रुचि रखते हैं या नहीं
भावना विश्लेषण सेवाओं के प्रकार
इमोशन डिटेक्शन
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 ईकामर्स स्टोर से परिधान खरीदे हैं, तो वे या तो आपकी शिपमेंट प्रक्रियाओं, परिधानों की गुणवत्ता, या चयन की श्रेणी से खुश हो सकते हैं या उनसे निराश हो सकते हैं। इन दो भावनाओं के अलावा, उपयोगकर्ता स्पेक्ट्रम में किसी विशिष्ट या भावनाओं के मिश्रण का भी सामना कर सकता है। इस प्रकार की कमियों में से एक यह है कि उपयोगकर्ताओं के पास अपनी भावनाओं को व्यक्त करने के कई तरीके हैं - टेक्स्ट, इमोजी, कटाक्ष और बहुत कुछ के माध्यम से। उनके अनूठे भावों के पीछे की भावना का पता लगाने के लिए मॉडल को अत्यधिक विकसित किया जाना चाहिए।
बारीक-बारीक विश्लेषण
विश्लेषण के अधिक प्रत्यक्ष रूप में आपके ब्रांड से जुड़ी ध्रुवीयता 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 सभी मॉडल को रेटिंग के इन विभिन्न रूपों को करने की ज़रूरत है विविध स्रोतों से।
पहलू आधारित विश्लेषण
समीक्षाओं में अक्सर अच्छी प्रतिक्रिया होती है और दूसरी ओर पहलू-आधारित भावना विश्लेषण आपको एक कदम आगे ले जाता है। यहां यूजर्स आमतौर पर रेटिंग और भावनाओं को व्यक्त करने के अलावा अपनी समीक्षाओं में कुछ अच्छी या बुरी चीजों की ओर इशारा करते हैं। उदाहरण के लिए - ट्रैवल डेस्क का सहयोगी बेहद असभ्य और सुस्त था। दिन के लिए अपना यात्रा कार्यक्रम प्राप्त करने से पहले हमें एक घंटे तक इंतजार करना पड़ा। ”
भावनाओं के नीचे जो 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 विविध भाषाओं में भावनाओं का आकलन है। भाषा आपके द्वारा संचालित क्षेत्रों, आपके द्वारा शिप किए जाने वाले देशों, और बहुत कुछ पर निर्भर हो सकती है। इस विश्लेषण में भाषा-विशिष्ट खनन और एल्गोरिदम का उपयोग, इसके अभाव में अनुवादक, सेंटीमेंट लेक्सिकॉन, और बहुत कुछ शामिल है।
मुख्य उपयोग के मामले
ब्रांड निगरानी
सोशल मीडिया मॉनिटरिंग
ग्राहक की आवाज
ग्राहक सेवा
क्यों शैप
अपनी एआई पहल को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए, आपको बड़ी मात्रा में विशेष प्रशिक्षण डेटासेट की आवश्यकता होगी। शैप बाजार में बहुत कम कंपनियों में से एक है जो विश्व स्तरीय, विश्वसनीय प्रशिक्षण डेटा को बड़े पैमाने पर नियामक / जीडीपीआर आवश्यकताओं के अनुपालन में सुनिश्चित करता है।
डेटा संग्रह क्षमता
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+ अनुभवी और विश्वसनीय योगदानकर्ताओं के हमारे वैश्विक कार्यबल का लाभ उठाएं। लचीला कार्य असाइनमेंट और रीयल-टाइम कार्यबल क्षमता, दक्षता, और प्रगति निगरानी।
गुणवत्ता
हमारा मालिकाना मंच और कुशल कार्यबल एआई प्रशिक्षण डेटासेट एकत्र करने के लिए निर्धारित गुणवत्ता मानकों को पूरा करने या उससे अधिक के लिए कई गुणवत्ता नियंत्रण विधियों का उपयोग करते हैं।
विविध, सटीक और तेज़
हमारी प्रक्रिया आसान कार्य वितरण, प्रबंधन और डेटा कैप्चर के माध्यम से सीधे ऐप और वेब इंटरफ़ेस से संग्रह प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करती है।
डेटा सुरक्षा
गोपनीयता को हमारी प्राथमिकता बनाकर संपूर्ण डेटा गोपनीयता बनाए रखें। हम सुनिश्चित करते हैं कि डेटा प्रारूप नीति नियंत्रित और संरक्षित हैं।
डोमेन विशिष्टता
ग्राहक डेटा संग्रह दिशानिर्देशों के आधार पर उद्योग-विशिष्ट स्रोतों से एकत्रित क्यूरेटेड डोमेन-विशिष्ट डेटा।
अनुशंसित संसाधन
ब्लॉग
भावना विश्लेषण का क्या, क्यों और कैसे?
सेंटीमेंट एनालिसिस आपके उत्पाद, सेवा या ब्रांड की बाजार में मौजूद छवि को निकालने, मापने या समझने की प्रक्रिया है। यदि यह बहुत जटिल लगता है, तो आइए इसे और परिशोधित करें।
उपाय
चेहरे की पहचान के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा
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।
ब्लॉग
नामांकित इकाई मान्यता (एनईआर) - अवधारणा, प्रकार और अनुप्रयोग
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।
ग्राहक अनुभव के माध्यम से व्यावसायिक प्रदर्शन में सुधार के लिए एआई का उपयोग करना
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
सेंटीमेंट एनालिसिस आपके उत्पाद, सेवा या ब्रांड की बाजार में मौजूद छवि को निकालने, मापने या समझने की प्रक्रिया है। यदि यह बहुत जटिल लगता है, तो आइए इसे और परिशोधित करें। सेंटीमेंट एनालिसिस को ओपिनियन माइनिंग भी माना जाता है। सोशल मीडिया के उदय के साथ, लोगों ने ब्लॉग, व्लॉग, 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 हम सुनिश्चित करें कि आप स्वयं एक सूची सोच 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 केवल तटस्थ हो सकता है। सेंटीमेंट एनालिसिस इन सभी भावों और अनुभवों को ऑनलाइन टेक्स्ट के रूप में माइनिंग करना है।
- विचारों में भिन्नता: आपके ब्रांड को ऑनलाइन प्राप्त होने वाली समीक्षाओं पर ध्यान केंद्रित करता है (सकारात्मक, तटस्थ और नकारात्मक)
- भावनाएँ: आपके ग्राहकों के मन में आपके उत्पाद या सेवा की भावनाओं पर ध्यान केंद्रित करता है (खुश, उदास, निराश, उत्साहित)
- आग्रह: अपने ब्रांड का उपयोग करने या उपयोगकर्ताओं की समस्याओं का प्रभावी समाधान खोजने की तात्कालिकता पर ध्यान केंद्रित करता है (तत्काल और प्रतीक्षा योग्य)
- इरादा: यह पता लगाने पर ध्यान केंद्रित करता 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 - ध्रुवीयता, 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 मैनुअल नियम निर्धारित करने की कोई आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, एक क्लासिफायरियर लागू किया जाता है जो टेक्स्ट का मूल्यांकन करता है और परिणाम देता है।
- हाइब्रिड: मॉडल में सबसे सटीक, हाइब्रिड दृष्टिकोण दोनों दुनिया के सर्वश्रेष्ठ - नियम-आधारित और स्वचालित मिश्रण करते हैं। वे अधिक सटीक, कार्यात्मक और व्यवसायों द्वारा उनके मनोभाव विश्लेषण अभियानों के लिए पसंद किए जाते हैं।
- इमोशन डिटेक्शन
- बारीक-बारीक विश्लेषण
- पहलू आधारित विश्लेषण
- बहुभाषी विश्लेषण
एक सोशल मीडिया भावना विश्लेषण ग्राहक 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 निगरानी
- सोशल मीडिया मॉनिटरिंग
- बाजार अनुसंधान
- ग्राहक की आवाज
- ग्राहक सेवा