Η ανάλυση συναισθήματος είναι όταν εξάγετε συναισθήματα και συναισθήματα από ένα δεδομένο κείμενο. Αυτό επιτρέπει στους οργανισμούς να κατανοήσουν τα υποκείμενα νοήματα πίσω από ένα μήνυμα, τα οποία μπορεί να είναι αρκετά καλά κρυμμένα. Αλλά πώς ακριβώς λειτουργεί η ανάλυση συναισθήματος και πρέπει να τη χρησιμοποιήσει η επιχείρησή σας;
Πριν αναφερθούμε στο πώς λειτουργεί η ανάλυση συναισθήματος, ας δούμε πόσο ισχυρή μπορεί να είναι η ανάλυση συναισθήματος όταν αξιοποιείται με τον σωστό τρόπο.
Όλοι θυμόμαστε την καμπάνια της Nike για τον Κόλιν Κέπερνικ, σωστά; Εκείνη που προκάλεσε καυγάδες κατά τη διάρκεια της Ημέρας των Ευχαριστιών και ήταν πιθανώς υπεύθυνη για πολλές διαλυμένες φιλίες;
Λοιπόν, αν δεν το ξέρετε, εδώ είναι μια σύντομη ανακεφαλαίωση.
Το 2018, η Nike παρουσίασε μια καμπάνια μάρκετινγκ με τον Colin Kaepernick, μια αμφιλεγόμενη φιγούρα για ορισμένους, που προκάλεσε μια εθνική θύελλα πυρκαγιών στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.
Κατά τους 12 μήνες πριν η Nike ανακοινώσει τη διαφήμιση του Κέπερνικ, Η Nike είχε κατά μέσο όρο ένα καθαρό θετικό συναίσθημα 26,7% στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Ωστόσο, το καθαρό συναίσθημα της Nike έπεσε στο -4,7% μετά την ανακοίνωση.
Αν ήσασταν επικεφαλής του μάρκετινγκ της Nike, θα σταματούσατε αμέσως την καμπάνια, σωστά; Και γιατί δεν το έκαναν;
Παρά τη φαινομενικά αρνητική υποδοχή σε επιφανειακό επίπεδο, η Nike ανέφερε μια αύξηση των πωλήσεων κατά 31% και μια έκρηξη σε αναφορές μάρκας κατά 2,677%.
Η Nike αξιοποίησε την ανάλυση συναισθήματος για να συνειδητοποιήσει ότι κάτω από αυτό το κύμα αρνητικού συναισθήματος υπήρχε κάποιο μη αναφερόμενο θετικό συναίσθημα από τους πελάτες-στόχους της - καταναλωτές που είναι σημαντικοί γι' αυτήν. Η Nike αποδέχτηκε το ρίσκο, συνέχισε τη διαφήμιση και τα αποτελέσματα μίλησαν από μόνα τους.
Η ανάλυση συναισθήματος, επίσης γνωστή ως εξόρυξη γνώμης, αναφέρεται στην εξαγωγή συναισθημάτων (χαρούμενα, θυμωμένα), προθέσεων (ερώτημα, παράπονο, γνώμη κ.λπ.) και θετικότητας (αρνητικά, ουδέτερα, θετικά) από κείμενο.
Οι συνήθεις χρήσεις της ανάλυσης συναισθήματος περιλαμβάνουν τη διαχείριση της φήμης, την παρακολούθηση των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, την έρευνα αγοράς και την ανάλυση των σχολίων των πελατών. Η ανάλυση συναισθήματος είναι επίσης ένα υποσύνολο της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) - η χρήση τεχνητής νοημοσύνης και υπολογιστών για τη μελέτη της γλωσσολογίας.
Είναι σύνηθες να βλέπουμε τους όρους ανάλυση συναισθήματος, ανάλυση κειμένου και επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) να χρησιμοποιούνται μαζί. Ενώ όλοι αυτοί είναι συναφείς όροι στην επιστήμη των δεδομένων και μπορεί να έχουν τις ίδιες πρακτικές εφαρμογές, δεν σημαίνουν το ίδιο πράγμα.
Ανάλυση συναισθήματος: Όπως αναφέρθηκε, η ανάλυση συναισθήματος αναφέρεται στην απόδοση βαθμολογίας συναισθήματος (θετική, αρνητική ή ουδέτερη) σε κείμενα μέσω μηχανικών αλγορίθμων. Η ανάλυση συναισθήματος είναι επίσης γνωστή ως εξόρυξη γνώμης.
Ανάλυση κειμένου: Γνωστή και ως εξόρυξη κειμένου, η ανάλυση κειμένου αναφέρεται στην ανάλυση μη δομημένων δεδομένων και στην εξαγωγή πληροφοριών από αυτά, όπως η δημιουργία σύννεφων λέξεων. Η ανάλυση κειμένου συνήθως συνοδεύει την ανάλυση συναισθήματος λόγω της παρόμοιας φύσης της.
Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP): Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι ένας τομέας της επιστήμης των υπολογιστών που ασχολείται με τη χρήση υπολογιστών για την ανάλυση της ανθρώπινης γλώσσας. Μπορείτε να θεωρήσετε την επεξεργασία φυσικής γλώσσας ως ένα υπερσύνολο της ανάλυσης συναισθήματος και της ανάλυσης κειμένου.
Υπάρχουν πέντε κύριοι τύποι ανάλυσης συναισθήματος, καθένας από τους οποίους εστιάζει σε διαφορετικές πτυχές ενός συνόλου δεδομένων:
Η ανίχνευση συναισθημάτων αποσκοπεί στην αναγνώριση συναισθημάτων μέσω λέξεων σε ένα δεδομένο κείμενο, όπως χαρούμενος, απογοητευμένος, θυμωμένος και φοβισμένος.
Υπάρχουν διάφοροι τρόποι για την ανίχνευση συναισθημάτων σε κείμενο. Ο πιο συνηθισμένος είναι ο εντοπισμός λέξεων-κλειδιών και η ανάθεσή τους σε συναισθήματα με βάση ένα λεξικό (ένας κατάλογος λέξεων και των συναισθημάτων που σχετίζονται με αυτές).
Η ανάλυση συναισθήματος με βάση τις πτυχές (ABSA), επίσης γνωστή ως ανάλυση συναισθήματος με βάση τα χαρακτηριστικά, είναι η διαδικασία αναγνώρισης προκαθορισμένων πτυχών και των συναφών συναισθημάτων τους σε ένα σύνολο δεδομένων.
Αυτές οι πτυχές διαφέρουν από οργανισμό σε οργανισμό, με τις πιο συνηθισμένες να είναι η τιμή, η συσκευασία, ο σχεδιασμός, το UX και η εξυπηρέτηση πελατών.
Η ABSA χρησιμοποιείται συνηθέστερα σε αξιολογήσεις προϊόντων και υπηρεσιών για τον προσδιορισμό των χαρακτηριστικών που άρεσαν ή δεν άρεσαν περισσότερο στους πελάτες. Στη συνέχεια, οι οργανισμοί μπορούν να εστιάσουν σε συγκεκριμένους τομείς των προϊόντων και των υπηρεσιών τους που απαιτούν βελτίωση.
Η λεπτομερής ανάλυση συναισθήματος αναλύει τις προτάσεις σε μέρη και εξάγει το συναίσθημα από αυτά τα επιμέρους μέρη. Στη συνέχεια, το συναίσθημα κατηγοριοποιείται σε μία από πέντε κατηγορίες πολικότητας: πολύ θετικό, θετικό, ουδέτερο, αρνητικό, πολύ αρνητικό.
Η ακρίβεια της πολικότητας είναι καθοριστική για την ερμηνεία των κλιμάκων αξιολόγησης των σχολίων των πελατών. Για παράδειγμα, σε μια κλίμακα αξιολόγησης 1-5 αστέρων, το 1 θα ήταν πολύ αρνητικό, ενώ το 5 θα ήταν πολύ θετικό. Σε μια κλίμακα αξιολόγησης 1-10, το 1-2 θα ήταν πολύ αρνητικό, ενώ το 9-10 είναι πολύ θετικό.
Η χονδροειδής ανάλυση συναισθήματος είναι παρόμοια με τη λεπτομερή ανάλυση συναισθήματος. Ωστόσο, η χονδροειδής ανάλυση συναισθήματος διαφέρει επειδή εξάγει το συναίσθημα από το σύνολο των εγγράφων ή των προτάσεων και όχι από την ανάλυση των προτάσεων σε διάφορα μέρη.
Η χονδροειδής ανάλυση συναισθήματος ταξινομεί το συναίσθημα σε τρεις μόνο κατηγορίες πολικότητας: θετικό, ουδέτερο, αρνητικό.
Η πολύγλωσση ανάλυση συναισθήματος σας επιτρέπει να συλλέγετε δεδομένα από μη αγγλικά κείμενα χωρίς να τα μεταφράζετε. Το να βασίζεστε σε μεταφράσεις σε πολύγλωσσες αναλύσεις μπορεί να είναι βολικό, αλλά είναι αναξιόπιστο, επειδή οι γλωσσικές αποχρώσεις, όπως η σημασιολογία και τα λεξικά, μπορεί να μπερδευτούν.
Είναι εύκολο να το ξεχάσουμε, αλλά μόνο 17% του παγκόσμιου πληθυσμού μιλάει αγγλικά, και Τα αγγλικά αντιπροσωπεύουν μόνο το 25,9% των χρηστών του Διαδικτύου. Η πολύγλωσση ανάλυση συναισθήματος σας επιτρέπει να αξιοποιήσετε αυτή τη χαμένη πλειοψηφία και να μεγιστοποιήσετε την αξία για την επιχείρησή σας.
Αντί να προσδιορίζει το συναίσθημα, η ανάλυση πρόθεσης εξετάζει τις ενδείξεις κειμένου για πρόθεση και τα ταξινομεί σε προκαθορισμένες ετικέτες. Αυτές οι ετικέτες εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από τις ανάγκες της επιχείρησής σας και δεν είναι μονοσήμαντες.
Για παράδειγμα, οι ταξινομητές πρόθεσης για τα μηνύματα των μέσων κοινωνικής δικτύωσης μπορούν να διαχωριστούν σε πρόταση, ερώτημα, καταγγελία, ανατροφοδότηση, και μάρκετινγκ. Ενώ οι πιο κατάλληλες ετικέτες για την ανάλυση των ανατροφοδοτήσεων των πελατών περιλαμβάνουν ενδιαφερόμενο, αφιλοκερδής, εγγραφείτε, και διαγραφή.
Η ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιεί ένα μείγμα τεχνικών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), στατιστικών και μεθόδων μηχανικής μάθησης για τον αυτόματο προσδιορισμό του συναισθήματος στο κείμενο και της πολικότητας του..
Τα πιο συνηθισμένα μοντέλα ανάλυσης συναισθήματος περιλαμβάνουν μοντέλα βασισμένα σε κανόνες, μοντέλα μηχανικής μάθησης και υβριδικά μοντέλα.
Στην προσέγγιση που βασίζεται σε κανόνες, ο αλγόριθμος αποδίδει και υπολογίζει τη συναισθηματική βαθμολογία του κειμένου με βάση ένα σύνολο κανόνων ή λεξικών που έχουν δημιουργηθεί από τον άνθρωπο (ένας κατάλογος λέξεων και των συναισθημάτων που σχετίζονται με αυτές).
Ο κατάλογος έχει ήδη καθορίσει τις αντίστοιχες συναισθηματικές βαθμολογίες τόσο για τις αρνητικές (απαίσιο, τρομερό, κακό) και θετικό (καλή, φοβερό, απολαυστικό) λέξεις. Στη συνέχεια, ο αλγόριθμος εντοπίζει τις πολωμένες λέξεις και αθροίζει το συνολικό συναίσθημα, συνήθως σε μια κλίμακα από -1 έως +1.
Ένα καλό μοντέλο ανάλυσης συναισθήματος που χρησιμοποιεί την προσέγγιση με βάση το λεξικό θα πρέπει να ενσωματώνει τον αντίκτυπο κάθε υποκειμένου στην αντιλαμβανόμενη ένταση στο κείμενο σε επίπεδο πρότασης. Υπάρχουν 5 παράγοντες που θα μπορούσαν να επηρεάσουν την πολικότητα μιας πρότασης:
Στίξη, δηλαδή το θαυμαστικό (!), αυξάνει το μέγεθος της έντασης χωρίς να τροποποιεί τον σημασιολογικό προσανατολισμό.
Κεφαλαιοποίηση, συγκεκριμένα η χρήση ALL-CAPS για να τονιστεί μια λέξη σχετική με το συναίσθημα παρουσία άλλων λέξεων που δεν έχουν κεφαλαίο, αυξάνει το μέγεθος της έντασης του συναισθήματος χωρίς να επηρεάζει τον σημασιολογικό προσανατολισμό.
Τροποποιητές βαθμού (που ονομάζονται επίσης εντατικοποιητές, ενισχυτικές λέξεις ή επιρρήματα βαθμού) επηρεάζουν την ένταση του συναισθήματος είτε αυξάνοντας είτε μειώνοντας την ένταση. Για παράδειγμα: "Ο καιρός είναι εξαιρετικά ζεστός".
Μετατόπιση της πολικότητας λόγω συζυγιών, Ο αντιθετικός σύνδεσμος "αλλά" σηματοδοτεί μια αλλαγή στην πολικότητα του συναισθήματος, με το συναίσθημα του κειμένου που ακολουθεί τον σύνδεσμο να είναι κυρίαρχο. Για παράδειγμα: "Ο καιρός είναι ζεστός, αλλά είναι υποφερτός." έχει μικτό συναίσθημα, με το δεύτερο μισό να υπαγορεύει τη συνολική βαθμολογία.
Αρνηση πολικότητας αλιευμάτων εξετάζοντας τη συνεχή ακολουθία 3 στοιχείων που προηγούνται ενός λεξιλογικού χαρακτηριστικού με πρόταση, εντοπίζουμε σχεδόν 90% των περιπτώσεων όπου η άρνηση αντιστρέφει την πολικότητα του κειμένου. Για παράδειγμα, μια πρόταση με άρνηση θα ήταν: "Ο καιρός δεν είναι πραγματικά τόσο ζεστός.".
Αρχική επένδυση ανθρώπινης προσπάθειας: Η κατασκευή μιας μηχανής ανάλυσης συναισθήματος με βάση κανόνες από το μηδέν μπορεί να είναι επίπονη. Υπάρχουν χιλιάδες λέξεις στην αγγλική γλώσσα, για να μην αναφέρουμε την ανάπτυξη λεξικών για πολύγλωσσες μηχανές ανάλυσης συναισθήματος.
Υποκειμενικότητα σχετικά με τη συμφωνία για την πολικότητα: Οι διαφωνίες μεταξύ της αξίας μιας λέξης μπορούν επίσης να επηρεάσουν τα τελικά αποτελέσματα. Για παράδειγμα, εάν ένας άλλος ερευνητής αποδίδει την ίδια συναισθηματική βαθμολογία στην φρικτό όπως θα κάνατε για να κακό, ποια θα πρέπει να είναι η συνολική βαθμολογία συναισθήματος;
Αδυναμία ανίχνευσης πλαισίου: Η προσέγγιση του συναισθήματος βάσει κανόνων μπορεί να μην ανιχνεύει τον σαρκασμό και τα συμφραζόμενα. Για παράδειγμα, "ΑΥΤΟΣ ο Τζακ είναι ο επικεφαλής της ομάδας; Είμαι σίγουρος ότι θα κάνει σπουδαία δουλειά και δεν θα τα κάνει θάλασσα 😂😂 " μπορεί να παράγει θετική βαθμολογία συναισθήματος παρά το γεγονός ότι είναι μια σαρκαστική, αρνητική προσβολή.
Στην προσέγγιση μηχανικής μάθησης, η μηχανή ανάλυσης συναισθήματος εκπαιδεύεται για να ταξινομεί αυτόματα τα δεδομένα κειμένου με τις σωστές ετικέτες. Η εκπαίδευση (επιβλεπόμενη και μη επιβλεπόμενη μηχανική μάθηση) γίνεται συνήθως τροφοδοτώντας τη μηχανή με τόνους δεδομένων κειμένου με προ-ετικέτες.
Μέσω της συνεχούς τροφοδοσίας παραδειγμάτων με προ-ετικέτες, η μηχανή μπορεί στη συνέχεια να μάθει γλωσσολογία όπως θα έκανε ένας άνθρωπος και να προβλέψει με ακρίβεια τις ετικέτες μελλοντικών συνόλων δεδομένων (π.χ., αυτό το τραγούδι ήταν φωτεινό lol -> θετικό)
Επένδυση χρόνου και πόρων: Η εκπαίδευση ενός αλγορίθμου μηχανικής μάθησης για να φτάσει σε ικανοποιητικά επίπεδα ακρίβειας μπορεί να διαρκέσει πολύ. Η απόκτηση επαρκών συνόλων δεδομένων για την τροφοδότηση της μηχανής μπορεί επίσης να είναι δαπανηρή.
Επιρρεπής σε σφάλματα: Τα συστήματα μηχανικής μάθησης μπορεί επίσης να είναι ανακριβή, όπως όταν τροφοδοτούνται με μεροληπτικά ή ανακριβή σύνολα δεδομένων.
Η υβριδική προσέγγιση συνδυάζει τόσο τη μηχανική μάθηση όσο και την ανάλυση συναισθήματος βάσει κανόνων για την παραγωγή ακριβέστερων αποτελεσμάτων. Ωστόσο, τα μοντέλα που χρησιμοποιούν την υβριδική προσέγγιση συνεπάγονται το μεγαλύτερο αρχικό κόστος κεφαλαίου και συντήρησης.
Από την έλευση του Διαδικτύου τη δεκαετία του 1990, οι πλατφόρμες των καταναλωτών και των κοινωνικών μέσων ενημέρωσης έχουν εξελιχθεί και έχουν συνυφανθεί όλο και περισσότερο με την καθημερινή μας ζωή. Καθώς το ο αριθμός των χρηστών του Διαδικτύου αναμένεται να αυξηθεί σε 5,3 δισεκατομμύρια μέχρι το 2023 (6% CAGR), δεν μπορείτε να παραβλέψετε την τεράστια αξία των ηλεκτρονικών δεδομένων.
Οι επιχειρήσεις δεν μπορούν επίσης να αγνοήσουν την επιρροή των μέσων κοινωνικής δικτύωσης στις αγοραστικές αποφάσεις των καταναλωτών. Σύμφωνα με GlobalWebIndex, 54% των ατόμων με λογαριασμούς στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης χρησιμοποιούν τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για την έρευνα προϊόντων.
Επιπλέον, οι χρήστες των μέσων κοινωνικής δικτύωσης και οι ηγέτες της κοινής γνώμης εκφράζουν απόψεις σχετικά με τις μάρκες, την πολιτική και τα ζητήματα ανθρωπίνων δικαιωμάτων. Αυτό το περιεχόμενο που δημιουργείται από τους χρήστες επηρεάζει σημαντικά τη συμπεριφορά των καταναλωτών, διότι οι πελάτες βασίζονται περισσότερο στην προφορική επικοινωνία παρά στα διαφημιστικά μηνύματα.
Με την ανάλυση συναισθήματος, οι επιχειρήσεις μπορούν να σταματήσουν να αντιδρούν παθητικά στην κοινή γνώμη και να λάβουν προληπτικά μέτρα για τη διαμόρφωση του γενικού συναισθήματος απέναντι στο εμπορικό σήμα τους. Η ανάλυση συναισθήματος επιτρέπει στις επιχειρήσεις να μάθουν τι λένε οι καταναλωτές και επίσης η σημαίνει πίσω από αυτά τα μηνύματα.
Τα εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος σας επιτρέπουν να αναλύσετε χιλιάδες, αν όχι εκατομμύρια, διαδικτυακά κείμενα με ένα κλικ. Αντί να εξετάζουν μεμονωμένα tweets ή αναρτήσεις στο Facebook, οι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων μπορούν να έχουν μια άμεση εικόνα του πώς αισθάνονται οι καταναλωτές για την επωνυμία τους.
Επιπλέον, η ανάλυση συναισθήματος είναι αυτόματη, εξοικονομώντας εργατικό κόστος και χρόνο συλλογής δεδομένων.
Η ανάλυση συναισθήματος υπερβαίνει τι λένε οι πελάτες, παρέχουν πληροφορίες σχετικά με γιατί οι πελάτες έχουν αυτές τις απόψεις. Εξορύσσοντας τις απόψεις για τις προθέσεις και την πολικότητα τους, οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίσουν τομείς προς βελτίωση που μπορεί να μην είχαν ποτέ συνειδητοποιήσει.
Η ανάλυση συναισθήματος σάς επιτρέπει επίσης να λαμβάνετε αποφάσεις με βάση τα δεδομένα για πιο τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων. Χωρίς αξιόπιστα δεδομένα για να βασίσετε τις αποφάσεις σας, θα πυροβολείτε στο σκοτάδι και τελικά θα χάνετε χρόνο και χρήμα.
Η ανάλυση συναισθήματος παρέχει άφθονες ευκαιρίες για μάρκετινγκ σε πραγματικό χρόνο - μηνύματα μάρκετινγκ που δημιουργούνται αυθόρμητα. Με τα δεδομένα να σας αναφέρονται σε πραγματικό χρόνο, η ανάλυση συναισθήματος σας επιτρέπει να εκμεταλλευτείτε τα γεγονότα που βρίσκονται σε εξέλιξη ή ακόμη και να διαχειριστείτε τις κρίσεις δημοσίων σχέσεων πριν εξελιχθούν σε μείζον ζήτημα.
Η ανάλυση συναισθήματος μπορεί επίσης να αναλύσει τεράστιες ποσότητες αδόμητων δεδομένων σε κλίμακα - για παράδειγμα, σχόλια, μηνύματα, εικόνες, ακόμη και βίντεο. Μπορείτε ακόμη να ενσωματώσετε ορισμένα API ανάλυσης συναισθήματος με λογισμικό διαχείρισης πελατειακών σχέσεων (CRM) για να εξορύξετε απόψεις από τα σχόλια των πελατών σε πραγματικό χρόνο.
Η ανάλυση συναισθήματος είναι, στην ουσία, η εύρεση του τρόπου με τον οποίο οι άνθρωποι αισθάνονται για ένα συγκεκριμένο θέμα. Η τεχνολογία αυτή έχει εφαρμογές σε εταιρείες, ΜΚΟ, πολιτικά κόμματα, ακόμη και σε χώρες. Εξάλλου, η κατανόηση των εσωτερικών συναισθημάτων των ανθρώπων επιτρέπει στους ερευνητές να κατανοήσουν καλύτερα τις ανάγκες τους.
Η κοινωνική ακρόαση αναφέρεται στην παρακολούθηση των αναφορών στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης σχετικά με μια μάρκα ή ένα θέμα που σχετίζεται με την εταιρεία σας. Αντί να συγκεντρώνει μαζικές ποσότητες αναρτήσεων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης που αναφέρουν την επιχείρησή σας, η ανάλυση συναισθήματος προχωρά ένα βήμα παραπέρα και αναδεικνύει γιατί έκαναν αυτά τα σχόλια.
Μπορείτε επίσης να διεξάγετε εξόρυξη γνώμης για τους ανταγωνιστές σας και να μάθετε πώς αισθάνονται οι άνθρωποι για το εμπορικό σήμα τους και τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους. Επιπλέον, όλες αυτές οι αναλύσεις συμβαίνουν σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντάς σας να διεξάγετε πιο ευέλικτες στρατηγικές μάρκετινγκ.
Μπορείτε να ενσωματώσετε ένα API ανάλυσης συναισθήματος με το Twitter για να εξορύξετε απόψεις σχετικά με ένα συγκεκριμένο θέμα. Σε αυτή τη μελέτη των Abdur Rasool κ.ά., πραγματοποιήθηκε ανάλυση συναισθήματος με μηχανική μάθηση για την Adidas και τη Nike με εξόρυξη κειμένων από το Twitter. Η συνολική βαθμολογία συναισθήματός τους υπολογίστηκε με τεχνικές μηχανικής μάθησης πριν συγκριθούν.
Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι η Nike και η Adidas είχαν παρόμοια κατανομή συναισθημάτων - ένα συνολικά θετικό συναίσθημα με την πλειοψηφία να είναι ουδέτερη. Ωστόσο, η Adidas είχε ελαφρώς υψηλότερο θετικό συναίσθημα από τη Nike (27,2% έναντι 24,5%). Αυτό θα μπορούσε να είναι είτε ένα καλό είτε ένα κακό σημάδι, ανάλογα με το για ποια εταιρεία εργάζεστε.
Ανάλογα με το εργαλείο ανάλυσης συναισθήματος, μπορείτε να εντοπίσετε τους χρήστες με ουδέτερα και αρνητικά συναισθήματα για να τους μετατρέψετε σε θετικούς πρεσβευτές της μάρκας. Συνολικά, η ανάλυση συναισθήματος σας παρέχει πληροφορίες για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων για τη βελτίωση της εικόνας της μάρκας σας.
Ανάλογα με το μέγεθος της εταιρείας σας, μπορεί να υπάρχουν εκατοντάδες ή και χιλιάδες των αναφορών στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης που αφορούν τη μάρκα σας κάθε μέρα. Ορισμένα από αυτά μπορεί να είναι ερωτήματα, παράπονα ή άλλα αρνητικά μηνύματα.
Η έλλειψη ή η αργή εμπλοκή στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης μπορεί να έχει ως αποτέλεσμα την απώλεια πιστών πελατών και την απώλεια της διάρκειας ζωής των πελατών τους. Ακόμα χειρότερα, μπορεί να διαδώσουν αρνητικά λόγια από στόμα σε στόμα και να αποτρέψουν άλλους ανθρώπους από το να αγοράσουν από εσάς.
Εάν προκύψει μια τέτοια κρίση δημοσίων σχέσεων, τα εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος θα σας βοηθήσουν να τη διαχειριστείτε πριν πάρει μεγάλες διαστάσεις.
Το 2014, η Expedia Canada ξεκίνησε το "Αποδράστε από το χειμώνα: Φόβος" Χριστουγεννιάτικη διαφήμιση. Σε αυτό, ένας πατέρας τρομοκρατήθηκε από αυτό που νόμιζε ότι ήταν η βίαιη χιονοθύελλα έξω, αλλά στην πραγματικότητα ήταν ο τσιριχτός ήχος της κόρης του που έκανε εξάσκηση στο βιολί.
Οι ανυπόφορα δυνατές και παράφωνες κραυγές έγιναν ανυπόφορες μετά από αρκετές προβολές. Η διαφήμιση παίχτηκε ακόμη και κατά τη διάρκεια του Παγκόσμιου Πρωταθλήματος Χόκεϊ Νέων, το οποίο δεν έτυχε καλής υποδοχής.
Πολλοί Καναδοί συνέρρευσαν στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για να επικρίνουν την απαίσια επιλογή ήχου της διαφήμισης, με τα σχόλια να φτάνουν στο σημείο να λένε "Χειρότερη διαφήμιση, είναι τόσοoooooooooooooooooooooo υπερβολική που γίνεται ενοχλητική, και μάλλον δεν θα χρησιμοποιήσω την expedia απλά και μόνο επειδή αυτή η διαφήμιση είναι τόσο ενοχλητική."
Η Expedia Canada απάντησε αμέσως στο αρνητικό κλίμα σταματώντας τη διαφήμιση και κυκλοφορώντας δύο συνέχειες. Η μία από αυτές είχε τον ίδιο πατέρα να πετάει το βιολί έξω από το σπίτι. Στην άλλη συνέχεια, η Expedia κάλεσε έναν πραγματικό χρήστη των μέσων κοινωνικής δικτύωσης που σχολίασε την πρώτη διαφήμιση να σπάσει το βιολί σε κομμάτια.
Όπως έδειξε η Expedia Canada, η ανάλυση συναισθήματος σας επιτρέπει να μετατρέψετε ενοχλητικές ατυχίες ή κρίσεις δημοσίων σχέσεων σε ευκαιρίες μάρκετινγκ και, ως εκ τούτου, να αυξήσετε την αναγνωρισιμότητα της μάρκας.
Δεδομένου ότι η ανάλυση συναισθήματος ασχολείται με την κατανόηση των στάσεων και των απόψεων των καταναλωτών, είναι σύνηθες να συνδυάζεται με έρευνα αγοράς. Η εξόρυξη γνώμης γίνεται συνήθως στο στάδιο της ερμηνείας και της ανάλυσης της διαδικασία έρευνας μάρκετινγκ.
Πιο συγκεκριμένα, οι ερευνητές αγοράς εξορύσσουν απόψεις από σύνολα δεδομένων που συλλέγονται μέσω ομάδων εστίασης και συνεντεύξεων. Εμβαθύνοντας περισσότερο στους λόγους για τους οποίους οι συμμετέχοντες στην έρευνά σας είπαν αυτά που είπαν, μπορείτε να ανακαλύψετε τα ακριβή προβλήματα, τις ανάγκες και τις επιθυμίες τους.
Λίγα μεταγραφή δεδομένων και λογισμικό συλλογής δεδομένων συνοδεύονται από εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος, και αυτός είναι ένας τρόπος με τον οποίο διαφοροποιούμαστε. Με το Speak, μπορείτε να παράγετε απομαγνητοφωνήσεις σε κλίμακα και να αναλύετε αυτά τα ακριβή σύνολα δεδομένων με εργαλεία ανάλυσης κειμένου και συναισθήματος - όλα σε μια κεντρική βάση δεδομένων μέσων ενημέρωσης.
Αν θέλετε να μάθετε περισσότερα για το πώς η Speak μπορεί να βελτιστοποιήσει τις διαδικασίες ροής εργασιών σας και να αυξήσει την απόδοση της έρευνας, εγγραφείτε στο Δοκιμή 7 ημερών χωρίς να απαιτείται πιστωτική κάρτα.
Η ποιοτική έρευνα είναι ένα είδος έρευνα αγοράς που επικεντρώνεται στην απόκτηση υποκειμενικών πληροφοριών. Σε αντίθεση με την ποσοτική έρευνα, τα ποιοτικά δεδομένα συλλέγουν μη μετρήσιμα δεδομένα, όπως απόψεις, στάσεις και αντιλήψεις για ένα θέμα.
Ένα σημαντικό μέρος οποιασδήποτε έρευνας αγοράς περιλαμβάνει τη μεταγραφή των δεδομένων από τις συνεντεύξεις για περαιτέρω αναλύσεις. Δεδομένου ότι η έμφαση δίνεται στις υποκειμενικές απόψεις, οι απαντήσεις που δίνονται μπορεί να είναι αρκετά μακροσκελείς.
Ακόμη και η έρευνα αγοράς για μικρές επιχειρήσεις μπορεί να περιλαμβάνει την ανάλυση δεκάδων ποιοτικών δεδομένων. Αν υποθέσουμε ότι πήρατε συνέντευξη από 50 συμμετέχοντες με κάθε συνεδρία να διαρκεί 30 λεπτά, έχετε να εξετάσετε 25 ώρες καταγραφών.
Η ανάλυση συναισθήματος επιταχύνει αυτή τη διαδικασία αναλύοντας τα σύνολα δεδομένων και παράγοντας τις βαθμολογίες συναισθήματος σε κλίμακα. Το ταμπλό insights της Speak παράγει επίσης επικρατούσες λέξεις-κλειδιά και θέματα από οποιαδήποτε έρευνα αγοράς για να έχετε μια επισκόπηση των βασικών τομέων που πρέπει να προσέξετε.
Αυτό σας επιτρέπει να εντοπίζετε γρήγορα τους βασικούς τομείς που μπορεί να απαιτούν βελτιώσεις. Για πιο ακριβείς αναλύσεις, το ταμπλό του Speak αναφέρει επίσης τα συναισθήματα των μεμονωμένων προτάσεων, επιτρέποντάς σας να εστιάσετε σε συγκεκριμένους τομείς που μπορεί να απαιτούν βελτίωση.
Τα σύννεφα λέξεων είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να επισημάνετε τις πιο σημαντικές λέξεις, θέματα και φράσεις σε ένα απόσπασμα κειμένου με βάση τη συχνότητα και τη συνάφεια. Δημιουργήστε νέφη λέξεων από τα δεδομένα του κειμένου σας για να δημιουργήσετε μια εύκολα κατανοητή οπτική ανάλυση για βαθύτερη ανάλυση. Δοκιμάστε το δωρεάν γεννήτρια σύννεφων λέξεων σήμερα για την αυτόματη οπτικοποίηση πληροφοριών από τα δεδομένα σας.
Η αξιόπιστη εξυπηρέτηση πελατών είναι επιτακτική ανάγκη για κάθε επιχείρηση. Σύμφωνα με μια μελέτη που έγινε από την Twitter, οι χρήστες αναμένουν από τις μάρκες να απαντήσουν εντός μιας ώρας. Μία ώρα είναι πολύ λίγος χρόνος για να αντιμετωπιστούν τόνοι ερωτημάτων πελατών, για να μην αναφέρουμε ότι το ερώτημα έγινε κατά τη διάρκεια μη εργάσιμων ωρών.
Το λογισμικό διαχείρισης πελατειακών σχέσεων (CRM) σας επιτρέπει να απαντάτε άμεσα στα ερωτήματα των πελατών. Όταν συνδυάζεται με API ανάλυσης συναισθήματος, μπορείτε να αναλύετε τις αλληλεπιδράσεις των πελατών σε κλίμακα και να προσδιορίζετε πώς αισθάνονται οι πελάτες για τα προϊόντα και τις υπηρεσίες σας.
Η ανάλυση συναισθήματος ρίχνει επίσης φως σε απαρατήρητα ζητήματα στα προϊόντα και τις υπηρεσίες σας. Με την ανάλυση συναισθήματος με βάση τις πτυχές, μπορείτε να προσδιορίσετε ποια χαρακτηριστικά πρέπει να βελτιώσετε ή να διατηρήσετε.
Συνολικά, το προϊόν σας είναι το πιο σημαντικό στοιχείο του μείγματος μάρκετινγκ και η ανάλυση συναισθήματος σας βοηθά να απογειώσετε την ποιότητα των προϊόντων σας.
Η Adobe είναι μια εκτεταμένη σουίτα λογισμικού που αγαπούν οι δημιουργοί σε όλο τον κόσμο. Μερικά από τα αξιοσημείωτα εργαλεία της περιλαμβάνουν το Adobe XD (σχεδιασμός UI/UX), το Adobe Photoshop (πρόγραμμα επεξεργασίας γραφικών) και το Adobe Lightroom (πρόγραμμα επεξεργασίας φωτογραφιών). Η εξυπηρέτηση πελατών του Twitter του Adobe XD ειδικότερα, είναι τόσο εντυπωσιακή που Το Twitter τους επαίνεσε στο ιστολόγιό τους.
Απαντώντας προληπτικά στα ερωτήματα των πελατών, η Adobe XD (και άλλοι λογαριασμοί της Adobe στο Twitter) έχουν δημιουργήσει με επιτυχία μια στενή κοινότητα δημιουργών στο Twitter.
Για παράδειγμα, @AdobeXD έχει σχεδόν 120 χιλιάδες οπαδούς, ένα εντυπωσιακό ποσό, το οποίο όμως εξακολουθεί να επισκιάζεται από τους άλλους λογαριασμούς της Adobe στο Twitter, @Lightroom (1,8 εκατομμύρια followers) και @Photoshop (3,2 εκατομμύρια followers).
Γενικός λογαριασμός εξυπηρέτησης πελατών της Adobe στο Twitter, @AdobeCare, στην πραγματικότητα ψάχνει το Twitter για αναφορές θεμάτων που μπορεί να σχετίζονται με την εταιρεία τους, στην προκειμένη περίπτωση, photoshop. Όπως μπορεί να έχετε παρατηρήσει, ο πελάτης δεν έβαλε ποτέ την ετικέτα AdobeCare στον εαυτό του.
Ωστόσο, μέσω της προληπτικής ανάλυσης συναισθημάτων και του λογισμικού κοινωνικής ακρόασης, η AdobeCare καταφέρνει να ανταποκρίνεται στα ερωτήματα των πελατών με εντυπωσιακή ταχύτητα.
Η ανάλυση συναισθήματος έχει επίσης εφαρμογές στα χρηματοοικονομικά, ιδίως μεταξύ των επενδυτών και των εμπόρων ημέρας. Οι επενδυτές παρακολουθούν συχνά τις το κλίμα της αγοράς - το γενικό συναίσθημα των επενδυτών έναντι μιας χρηματοπιστωτικής αγοράς ή εταιρείας.
Οι χρηματοπιστωτικές αγορές είναι ευμετάβλητες και αλλάζουν πάντα απροσδόκητα, με αποτέλεσμα να καταστρέφονται οι αρχάριοι έμποροι ημέρας που ελπίζουν να πλουτίσουν γρήγορα. Οι έμπειροι επενδυτές θα χρησιμοποιούσαν ψυχολογία συναλλαγών να αναλύει τους παράγοντες του κλίματος της αγοράς και να πραγματοποιεί κερδοφόρες συναλλαγές.
Οι δύο κύριοι παράγοντες που επηρεάζουν αυτή τη μεταβλητότητα είναι τα ειδησεογραφικά γεγονότα (πολιτική, νέοι νόμοι, σχετιζόμενοι με τον κλάδο, κέρδη εταιρειών) και τα σχόλια στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.
Αξιοποιώντας τα εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος, οι επενδυτές μπορούν να γνωρίζουν το γενικό κλίμα μιας χρηματοπιστωτικής αγοράς σε πραγματικό χρόνο και να κάνουν προβλέψεις για τις μεταβολές των τιμών των μετοχών.
Για παράδειγμα, μετά την ανάρτηση αυτού του tweet από την Kylie Jenner, την influencer των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, η τιμή της μετοχής της SNAP έπεσε κατά 7%, γεγονός που μεταφράζεται σε απώλειες $1,3 δισεκατομμυρίων στην αγοραία αξία. Εκείνη τη στιγμή, η Kylie Jenner είχε 39 εκατομμύρια followers, οπότε δεν είναι περίεργο που ένα και μόνο tweet είχε τόσο σημαντικό αντίκτυπο στο κλίμα της αγοράς και στις τιμές των μετοχών.
Ένα λογισμικό ανάλυσης συναισθήματος θα ανέφερε αμέσως μια ξαφνική πτώση του συναισθήματος, παρέχοντας στους επενδυτές επαρκή χρόνο για να πουλήσουν μετοχές πριν οι τιμές πέσουν περαιτέρω.
Οι πολιτικοί και οι κυβερνητικοί φορείς χρησιμοποιούν συχνά την ανάλυση συναισθήματος για να αντλήσουν απόψεις από το ευρύ κοινό, τους ψηφοφόρους, ακόμη και τους ανταγωνιστές. Με την ανάλυση συναισθήματος, μπορείτε να εξάγετε άμεσα σημεία πόνου από εκατομμύρια πολίτες και να τα αντιμετωπίσετε για πολιτική υποστήριξη.
Στο πλαίσιο της εκστρατείας επανεκλογής του προέδρου Μπαράκ Ομπάμα το 2012, η οργάνωση "Ομπάμα για την Αμερική" χρησιμοποίησε εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος για να εξόρυξη 5,7 εκατομμυρίων μηνυμάτων από τον ιστότοπο της εκστρατείας. Ο αλγόριθμος προσδιόρισε λέξεις από έρευνες όπως δημοσκόπηση ή συνεισφορά με βάση προκαθορισμένα λεξικά (ένας κατάλογος που αποδίδει ένα συναίσθημα σε κάθε δεδομένη λέξη).
Η Μαλαισία, μέλος της ASEAN (Ένωση Κρατών Νοτιοανατολικής Ασίας), διεξήγαγε τις 14ες γενικές εκλογές της το 2018. Το κυβερνών κόμμα ήταν ανέκαθεν το Barisan Nasional, ο κύριος συνασπισμός δεξιών και κεντρώων κομμάτων.
Ωστόσο, το Pakatan Harapan (ο συνασπισμός των κεντροαριστερών κομμάτων) κέρδισε ως εκ θαύματος τις 14ες γενικές εκλογές και νίκησε το Barisan Nasional με μια σαρωτική νίκη. Υπήρχαν ανάμεικτα συναισθήματα επειδή αυτή θα ήταν η πρώτη φορά μετά από 61 χρόνια που η Μαλαισία θα κυβερνιόταν από άλλο κόμμα.
Αρκετοί ερευνητές διεξήγαγε ανάλυση συναισθήματος σχετικά με την αποδοχή των πολιτών προς το νέο κυβερνών κόμμα με βάση τη μέθοδο Naive Bayes (πιθανολογική μέθοδος). Οι εν λόγω ερευνητές εξήγαγαν tweets και σχετικά hashtags για ένα μήνα πριν υπολογίσουν το συνολικό συναίσθημα.
Αποδεικνύεται ότι το κοινό αίσθημα απέναντι στο Pakatan Harapan ήταν 30% θετικό, 41% ουδέτερο και 29% αρνητικό - μόλις και μετά βίας θετικό.
Η νέα κυβέρνηση έπιασε γρήγορα δουλειά και ανέλυσε και πάλι το κοινό αίσθημα μετά από 100 ημέρες θητείας. Μετά την έρευνα σε 487.000 ερωτηθέντες, τα αποτελέσματα έδειξαν ότι το δημόσιο αίσθημα ήταν "περισσότερο θετικό παρά αρνητικό", με τα αρνητικά συναισθήματα να κλίνουν προς τις μεταφορές και τη διαφθορά.
Έτσι, η ανάλυση συναισθήματος δημιουργεί ευκαιρίες όχι μόνο για τις εταιρείες αλλά και για τις κυβερνήσεις να εξυπηρετούν καλύτερα τις ανάγκες των ανθρώπων. Χωρίς την ανάλυση συναισθήματος, μπορεί να αγνοήσετε τα υποκείμενα ζητήματα και να χάσετε έσοδα, δημόσια υποστήριξη ή άλλες μετρήσεις σχετικές με τον οργανισμό σας.
Όσον αφορά τα εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος, έχετε τρεις επιλογές: να τα φτιάξετε μόνοι σας, να αγοράσετε έτοιμο λογισμικό ή να τα φτιάξετε κατά παραγγελία από έναν προμηθευτή. Ανεξάρτητα από αυτό, υπάρχουν αρκετές ερωτήσεις που πρέπει να θέσετε στον εαυτό σας πριν επιλέξετε ένα εργαλείο ανάλυσης συναισθήματος.
Πρώτον, πόσο πολύπλοκοι πρέπει να είναι οι αλγόριθμοι; Υπάρχουν διάφοροι τύποι λογισμικού ανάλυσης συναισθήματος, καθένας από τους οποίους χρησιμοποιεί διαφορετικές τεχνικές για την ανάλυση κειμένου. Τα πιο προηγμένα εργαλεία μπορούν να αναγνωρίσουν με μεγαλύτερη ακρίβεια τον σαρκασμό, τα emoticons και άλλες γλωσσικές αποχρώσεις, αλλά συνεπάγονται υψηλότερο κόστος.
Επόμενο, έχετε δίκη; Ο καλύτερος τρόπος για να εφαρμόσετε την ανάλυση συναισθήματος στην επιχείρησή σας είναι να τη δοκιμάσετε μόνοι σας. Τα διάφορα μοντέλα ανάλυσης συναισθήματος έχουν διαφορετική ακρίβεια και ενδέχεται να μην έχουν εκπαιδευτεί για τις συγκεκριμένες ανάγκες σας.
Επίσης, ρωτήστε τον εαυτό σας αν το εργαλείο ανάλυσης συναισθήματος ταιριάζει στο πεδίο εφαρμογής και στον προϋπολογισμό του έργου σας. Το ολοκληρωμένο λογισμικό ανάλυσης συναισθήματος θα απαιτούσε υψηλότερο αρχικό κόστος κεφαλαίου και συντήρησης. Είτε πρόκειται για ανάλυση tweets είτε για σχόλια πελατών, επιλέξτε μια λύση που ταιριάζει στους επιχειρηματικούς σας στόχους για να μεγιστοποιήσετε την απόδοση της επένδυσης.
Τέλος, υπάρχουν υπηρεσίες προστιθέμενης αξίας; Ένα αποτελεσματικό λογισμικό ανάλυσης συναισθήματος συνδυάζει διάφορα εργαλεία ανάλυσης κειμένου για μια πιο ολιστική ανάλυση δεδομένων κειμένου. Θα πρέπει επίσης να υπάρχει API ανάλυσης συναισθήματος που μπορείτε να ενσωματώσετε στο CRM σας ή σε άλλα λογισμικό μάρκετινγκ στη στοίβα σας.
Δεδομένου ότι η ανάλυση συναισθήματος είναι μια τόσο πολύπλοκη διαδικασία, πρέπει να πληρώσετε για τις περισσότερες επιλογές. Ορισμένες πλατφόρμες περιλαμβάνουν δοκιμές για να σας επιτρέψουν να δοκιμάσετε την πλατφόρμα πριν δεσμευτείτε, καθώς αυτά τα εργαλεία μπορεί να είναι ακριβά - κοστίζουν εκατοντάδες ή και χιλιάδες ευρώ ετησίως.
Φυσικά, το κόστος αυτό είναι αμελητέο αν είστε σε μια μεγάλη εταιρεία. Τι γίνεται όμως αν μόλις ξεκινάτε ή αν θέλετε απλώς να πειραματιστείτε με τις δυνατότητες των εργαλείων ανάλυσης συναισθήματος;
Στην Speak, προσφέρουμε μια ολοκληρωμένη λύση για μεταγραφή δεδομένων, ανάλυση συναισθήματος και ενσωμάτωση API. Επιτρέπουμε επίσης στους χρήστες να χρησιμοποιούν όλες τις εργαλεία ανάλυσης δωρεάν - ανάλυση συναισθήματος, αναγνώριση οντοτήτων και δημιουργία σύννεφων λέξεων για τον εντοπισμό των επικρατούντων λέξεων-κλειδιών.
Παρέχουμε επίσης Δοκιμή 7 ημερών χωρίς να απαιτείται πιστωτική κάρτα αν θέλετε να πειραματιστείτε περαιτέρω. Για να αποκτήσετε πρόσβαση σε ολόκληρη τη σουίτα εργαλείων μας, το μόνο που χρειάζεται να κάνετε είναι να εγγραφείτε δωρεάν!
Αν θέλετε να χρησιμοποιήσετε την ανάλυση συναισθήματος για τον οργανισμό σας, έχουμε διάφορα σχέδια ξεκινώντας από μόνο $19,99 το μήνα. Διαθέτουμε επίσης προσαρμοσμένες λύσεις που ταιριάζουν στις συγκεκριμένες ανάγκες σας και διευκολύνουν την κλιμάκωση των προσπαθειών σας για έρευνα και ανάλυση.
Αν θέλετε να μάθετε περισσότερα, επικοινωνήστε μαζί μας και θα σας βοηθήσουμε να βελτιώσετε τα έσοδα των επιχειρήσεων, να αυξήσετε την αναγνωρισιμότητα του εμπορικού σήματος και να βελτιστοποιήσετε τις ροές εργασίας με την ανάλυση συναισθήματος.
Υπάρχουν πολλές έτοιμες μηχανές ανάλυσης συναισθήματος (όπως Μιλήστε) συνήθως με τη μορφή SaaS (Software as a Service). Από την άλλη πλευρά, μπορείτε να δημιουργήσετε τις δικές σας λύσεις ανάλυσης συναισθήματος με βιβλιοθήκες ανοικτού κώδικα και ακολουθώντας τα παρακάτω σεμινάρια.
Η απόφαση μεταξύ της αγοράς ή της κατασκευής ενός εργαλείου ανάλυσης συναισθήματος περιλαμβάνει κυρίως κόστος, εμπειρογνωμοσύνη και χρόνος.
Η αγορά μιας λύσης ανάλυσης συναισθήματος εξοικονομεί χρόνο και δεν απαιτεί γνώσεις πληροφορικής. Αυτά τα προ-εκπαιδευμένα μοντέλα συνοδεύονται συνήθως από ενσωματώσεις με δημοφιλείς εφαρμογές τρίτων, όπως το Twitter, το Slack, το Trello και άλλες ενσωματώσεις Zapier. Επίσης, δεν χρειάζεται να συντηρείτε αυτές τις μηχανές ανάλυσης συναισθήματος, επειδή ο προμηθευτής σας θα το κάνει για εσάς.
Από την άλλη πλευρά, η δημιουργία του δικού σας μοντέλου ανάλυσης συναισθήματος σας επιτρέπει να το προσαρμόσετε σύμφωνα με τις ανάγκες σας. Εάν έχετε το χρόνο και τη δέσμευση, μπορείτε να διδαχθείτε μόνοι σας με διαδικτυακούς πόρους και να δημιουργήσετε ένα μοντέλο ανάλυσης συναισθήματος από το μηδέν.
Παραθέτουμε χρήσιμους πόρους και σεμινάρια παρακάτω, αν θέλετε να δημιουργήσετε τη δική σας λύση ανάλυσης συναισθήματος ή αν απλώς θέλετε να μάθετε περισσότερα για το θέμα.
Πλεονεκτήματα
✅ Φθηνότερο
✅ Εξοικονομεί χρόνο και προσπάθεια
✅ Έρχεται με ενσωματώσεις API και Zapier
✅ Δεν χρειάζεστε γνώσεις επιστήμης δεδομένων ή κωδικοποίησης
Μειονεκτήματα
❌ Μπορεί να μην είναι κατάλληλο για τις συγκεκριμένες ανάγκες σας
Πλεονεκτήματα
✅ Προσαρμοσμένο στο πεδίο εφαρμογής και τους στόχους του έργου σας
✅ Απλά μοντέλα ανάλυσης συναισθήματος μπορούν να γίνουν μόνοι σας
Μειονεκτήματα
❌ Χρειάζεται χρόνος για τη δημιουργία και την εκπαίδευση του κινητήρα
❌ Περιλαμβάνει αρχικές επενδύσεις και κόστος συντήρησης
Η ανάλυση συναισθήματος παρέχει μια επισκόπηση του τρόπου με τον οποίο οι άνθρωποι αισθάνονται για ένα θέμα. Ωστόσο, δεν είναι τέλεια και έχει αρκετούς περιορισμούς. Οι κύριοι περιορισμοί της ανάλυσης συναισθήματος είναι οι εξής:
Ο όρος πολικότητα στην ανάλυση συναισθήματος αναφέρεται στο βαθμό στον οποίο μια λέξη ή πρόταση είναι θετική, αρνητική ή ουδέτερη. Είναι εύκολο να ταξινομηθούν οι πολωμένες λέξεις είτε ως θετικές είτε ως αρνητικές. Για παράδειγμα, καλή υποδηλώνει θετικό συναίσθημα, ενώ κακό υποδηλώνει αρνητικό συναίσθημα.
Ωστόσο, το ζήτημα προκύπτει όταν αποφασίζεται πόσο θετική πρέπει να είναι μια λέξη ή πρόταση. Για παράδειγμα, "το φαγητό ήταν απαίσιο" και "το φαγητό ήταν εξαιρετικά απαίσιο" και τα δύο υποδηλώνουν σαφώς αρνητικό συναίσθημα, αλλά η τοποθέτηση μιας συγκεκριμένης βαθμολογίας συναισθήματος είναι υποκειμενική για το μοντέλο ανάλυσης και τον ανθρώπινο σχολιαστή.
Συνολικά, διαφορετικοί άνθρωποι μπορεί να αποδώσουν διαφορετικές βαθμολογίες συναισθήματος στην ίδια πρόταση, επειδή το συναίσθημα είναι υποκειμενικό.
Οι άνθρωποι εκφράζουν τις απόψεις τους μέσα σε ένα πλαίσιο, και η αφαίρεση αυτού του πλαισίου θα άλλαζε το νόημα των λόγων τους. Μερικά από αυτά τα πλαίσια περιλαμβάνουν τη χρήση συνωνύμων, ειρωνικών και σαρκαστικών σχολίων, μιμιδίων, ακόμη και emoticons.
Για παράδειγμα, "Γιατί το κάνεις αυτό μόνο τώρα; 😠😠" υποδηλώνει σαφώς αρνητικό κλίμα. Ωστόσο, το συναίσθημα θα άλλαζε εντελώς αν αυτό το σχόλιο ακολουθούσε, ας πούμε, ένα άλλο μήνυμα "Αυτό το σκουπίδι θα έπρεπε να είχε πάρει αυτό που του άξιζε πολύ νωρίτερα lmao".
Αυτό το επόμενο μήνυμα παρέχει περισσότερα στοιχεία και αλλάζει εντελώς την προηγούμενη πρόταση. Ξαφνικά, δεν είναι ένα αρνητικό παράπονο για τις καθυστερήσεις - είναι ένας πανηγυρισμός για κάποιον που τελικά τιμωρείται για τις πράξεις του.
Πολλά μοντέλα ανάλυσης συναισθήματος λειτουργούν αποδίδοντας μια βαθμολογία συναισθήματος σε μια συγκεκριμένη λέξη με βάση έναν προκαθορισμένο κατάλογο. Αλλά επειδή μια πρόταση δεν περιέχει λέξεις συναισθήματος δεν σημαίνει ότι δεν εκφράζει συναίσθημα και το αντίστροφο.
Για παράδειγμα, "Ο τύπος της Redmi μου είπε ότι θα έπρεπε να αγοράσω ένα iPhone αντί για ένα android αν ήθελα ένα πραγματικό smartphone". δεν περιέχει πολωμένες λέξεις και μπορεί να παράγει ένα ουδέτερο σκορ συναισθήματος. Ωστόσο, η πρόταση δείχνει σαφώς αρνητικό συναίσθημα απέναντι στα τηλέφωνα android.
Πρέπει να εκπαιδεύσετε μοντέλα ανάλυσης συναισθήματος με μηχανική μάθηση για να αναγνωρίζετε σωστά τον σαρκασμό, τα συμφραζόμενα και άλλες προκλήσεις ανάλυσης συναισθήματος. Η εκπαίδευση περιλαμβάνει την τροφοδοσία της μηχανής με τόνους εγγράφων κειμένου για να βελτιωθεί και να μάθει ακριβώς όπως θα έκανε ένας άνθρωπος.
Το μειονέκτημα είναι ότι ο αλγόριθμος απαιτεί μεγάλο χρονικό διάστημα και πολλή τροφοδοσία για να επιτύχει ακρίβεια ανθρώπινου επιπέδου. Τυχόν λάθη ή ανακρίβειες στα σύνολα δεδομένων που τροφοδοτούνται στη μηχανή θα την έκαναν επίσης να μάθει κακές συνήθειες και, ως αποτέλεσμα, να παράγει ανακριβείς βαθμολογίες συναισθήματος.
Οι πολιτισμοί έχουν τις δικές τους διαλέκτους, ακόμη και υποδιαλέκτους, με καθεμία από αυτές να περιέχει παρόμοιες λέξεις με ελαφρώς διαφορετικές έννοιες. Η αποκρυπτογράφηση του συναισθήματος χωρίς την κατανόηση αυτών των αποχρώσεων θα οδηγούσε σε ανακριβή ανάλυση.
Για παράδειγμα, "Θέλεις να φύγεις, φίλε;" θα αποτελούσε πρόκληση αν ειπωθεί στις Ηνωμένες Πολιτείες, αλλά θα ήταν μια αθώα ερώτηση σχετικά με τα ταξίδια αν τεθεί αλλού.
Μόνο το 2021, Merriam-Webster πρόσθεσε περισσότερες από 520 λέξεις στο αγγλικό λεξικό. Πολλές από αυτές τις λέξεις (π.χ. FTW, TBH, amirite) προήλθαν από την διαδικτυακή κουλτούρα. Άλλες λέξεις είδαν προσαρμογές στους ορισμούς τους.
Για παράδειγμα, "επανάσταση" θα μπορούσε να σημαίνει είτε μια ξαφνική ανακάλυψη (θετικό συναίσθημα) είτε ένα πλήρως εμβολιασμένο άτομο που προσβλήθηκε από τον ιό (αρνητικό συναίσθημα).
Από την αρχαιότητα, οι επιστήμονες και οι μελετητές ήταν πάντα γοητευμένοι από τη γλωσσολογία. Χάρη στην αφοσιωμένη έρευνά τους για την κατανόηση γιατί ένα άτομο λέει κάτι, έχουν γίνει πολλές εξελίξεις στην επιστήμη και στη συμπεριφορά των καταναλωτών.
Ο κόσμος περνάει από το Τέταρτη βιομηχανική επανάσταση όπου η τεχνητή νοημοσύνη, τα μεγάλα δεδομένα και η μηχανική εκμάθηση πρόκειται να υπερισχύσουν. Αυτή η ταχέως εξελισσόμενη τεχνολογία μηχανών θα επηρεάσει κάθε κλάδο από την υγειονομική περίθαλψη, τη νομοθεσία, το μάρκετινγκ κ.ο.κ.
Επιπλέον, μετατροπή ομιλίας σε κείμενο γίνεται όλο και πιο συνηθισμένο, καθώς η Google και η Amazon πρωτοστατούν στη χρήση του. Στην πραγματικότητα, μια μελέτη προέβλεψε ότι οι μισοί από όλους τους χρήστες smartphone θα χρησιμοποιούν την τεχνολογία φωνητικής αναζήτησης.
Η ομιλία και το γραπτό κείμενο αποτελούν κρίσιμα δεδομένα για κάθε οργανισμό. Πιο συγκεκριμένα, η κατανόηση της πρόθεση πίσω από το προφορικό ή γραπτό κείμενο γίνεται όλο και πιο σημαντική για την επιβίωση ενός οργανισμού.
Έτσι, θα αυξηθεί η ζήτηση για εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος, καθώς οι οργανισμοί προσπαθούν να αποκτήσουν βαθύτερες γνώσεις σχετικά με τους πελάτες τους και να αναπτύξουν καλύτερες προσφορές για την ικανοποίηση των αναγκών τους. Το ερώτημα είναι, θα αξιοποιήσετε και εσείς την ανάλυση συναισθήματος στην επιχείρησή σας ή θα μείνετε πίσω από τους ανταγωνιστές σας;
Η ανάλυση συναισθήματος είναι ένα καλά διερευνημένο θέμα με πολλά άρθρα σε περιοδικά, βιβλία και διαδικτυακές πηγές διαθέσιμες για τη μάθησή σας. Παρακάτω, έχουμε επιμεληθεί χρήσιμες πηγές αν θέλετε να δημιουργήσετε το δικό σας μοντέλο ανάλυσης συναισθήματος ή αν θέλετε απλώς να μάθετε περισσότερα.
Η ανάπτυξη ενός μοντέλου ανάλυσης συναισθήματος περιλαμβάνει τη χρήση της Python, της Javascript ή της R - τις πιο κοινές γλώσσες προγραμματισμού στο NLP και τη μηχανική μάθηση. Υπάρχει μια συνεχής συζήτηση σχετικά με το ποια γλώσσα είναι καλύτερη, αλλά συνιστούμε τη χρήση Python αν είστε αρχάριος.
Από τότε που δημιουργήθηκε η Python πριν από περισσότερα από 30 χρόνια, η κοινότητα του προγραμματισμού έχει συγκεντρώσει μια τεράστια συλλογή από βιβλιοθήκες, τεκμηρίωση, οδηγούς και βίντεο-διδασκαλίες για κάθε επίπεδο δεξιοτήτων. Αυτή η εκτεταμένη συλλογή πόρων Python θα επιταχύνει τη διαδικασία ανάπτυξης για τη δημιουργία αλγορίθμων υψηλής ακρίβειας, μειώνοντας έτσι το κόστος και τη συνολική απαιτούμενη προσπάθεια.
Ανεξάρτητα από αυτό, κάθε προγραμματιστής έχει τις προτιμήσεις του, γι' αυτό συγκεντρώσαμε παρακάτω μια λίστα με σεμινάρια για την κατασκευή μοντέλων ανάλυσης συναισθήματος με Python, Javascript και R.
Εάν έχετε εμπειρία στον προγραμματισμό, έχουμε επίσης εκτεταμένη τεκμηρίωση για τα APIs Speak μας, με γραμμές κώδικα που μπορείτε να αντιγράψετε και να επικολλήσετε στον επεξεργαστή κειμένου σας. Εκτός από την ανάλυση συναισθήματος, μπορείτε επίσης να ενσωματώσετε το Speak Ai για να μετατρέψετε την ομιλία σε κείμενο και να ενσωματώστε το στο πρόγραμμα περιήγησής σας.
Python NLTK χρησιμοποιώντας το Pycharm - Η NLTK είναι μια από τις πιο δημοφιλείς βιβλιοθήκες Python με μια εκτεταμένη wiki που περιέχει μαθήματα, έργα, συχνές ερωτήσεις και πολλά άλλα. Αυτό το εκπαιδευτικό βίντεο παρέχει λεπτομερή παραδείγματα βήμα προς βήμα με τη χρήση του Pycharm, ενός προγραμματιστικού επεξεργαστή κειμένου.
Python NLTK χρησιμοποιώντας το Google Colab - Αυτό το σεμινάριο βίντεο σας διδάσκει να δημιουργήσετε έναν αλγόριθμο ανάλυσης συναισθήματος Naive Bayes χρησιμοποιώντας το Google Colab. Αυτή η πλατφόρμα της Google επιτρέπει σε οποιονδήποτε να γράφει κώδικα στο πρόγραμμα περιήγησής του.
Ανάλυση συναισθήματος Twitter με χρήση του Google Colab - Αυτό το σεμινάριο σας δείχνει πώς να δημιουργήσετε ένα μοντέλο ανάλυσης συναισθήματος ειδικά για την εξόρυξη απόψεων από Tweets.
Ανάλυση συναισθήματος με Tensorflow και Google Colab - Αυτό το εκπαιδευτικό βίντεο παρέχει έναν λεπτομερή βήμα προς βήμα οδηγό για τη δημιουργία ενός μοντέλου ανάλυσης συναισθήματος από το μηδέν. Η βιβλιοθήκη Python που χρησιμοποιείται είναι Tensorflow, μια δημοφιλής βιβλιοθήκη σε πλαίσια μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης.
Δημιουργία μιας εφαρμογής ανάλυσης συναισθήματος με Node.js - Αυτό το σεμινάριο είναι ένας εύκολα κατανοητός, βήμα-προς-βήμα οδηγός που παρέχει κώδικες με δυνατότητα αντιγραφής και επικόλλησης για να διευκολύνει τη διαδικασία ανάπτυξης.
Πώς να δημιουργήσετε ανάλυση συναισθήματος στο R από την Kaggle - Το Kaggle είναι μια διαδικτυακή κοινότητα επιστημόνων δεδομένων με σχετικά σύνολα δεδομένων, διαγωνισμούς, μαθήματα και ένα ενεργό φόρουμ.
Οι μηχανές ανάλυσης συναισθήματος μαθαίνουν μέσω της τροφοδότησής τους με λεξικά - έναν κατάλογο λέξεων και των συναφών συναισθημάτων τους. Αυτός ο κατάλογος πρέπει να κωδικοποιηθεί με το χέρι και χρειάζεται πολύς χρόνος για να καταρτιστεί, δεδομένου του τεράστιου όγκου λέξεων σε μια γλώσσα.
Ευτυχώς, Το Kaggle διαθέτει ένα δημόσια διαθέσιμο λεξικό συναισθημάτων στο 81 γλώσσες. Το Kaggle είναι μια κοινότητα για προγραμματιστές και περιέχει πολλούς χρήσιμους πόρους κωδικοποίησης, NLP και μηχανικής μάθησης.
Συνιστούμε ανεπιφύλακτα τη λήψη τους μαθήματα τα οποία ανταμείβουν με ένα πιστοποιητικό ολοκλήρωσης που μπορείτε να αναφέρετε στο βιογραφικό σας σημείωμα. Το Kaggle παρέχει μαθήματα για όλα τα επίπεδα δεξιοτήτων σε Python, μηχανική μάθηση, SQL, NLP, μηχανική μάθηση και Game AI.
Το Kaggle διαθέτει επίσης περισσότερα από 992 δημόσια διαθέσιμα σύνολα δεδομένων ανάλυσης συναισθήματος. Αυτά τα σύνολα δεδομένων καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα θεμάτων ανάλυσης συναισθήματος, όπως το Twitter, κριτικές του Amazon, οικονομικές ειδήσεις και άλλα.
Συνολικά, Kaggle είναι το κατάλληλο μέρος για να βρείτε υλικά κωδικοποίησης, ειδικά αν είστε αρχάριος. Αν είστε καλά εξοικειωμένοι με την επιστήμη των δεδομένων, μπορείτε επίσης να συμμετάσχετε σε διαγωνισμούς κωδικοποίησης με χρηματικά έπαθλα έως και $150.000.
Εκτός από τα λεξικά που αναφέρθηκαν παραπάνω, η κοινότητα της επιστήμης των δεδομένων χρησιμοποιεί επίσης συνήθως VADER, TextBlob, και SentiWordNet λεξικά. Μπορείτε να κατεβάσετε αυτά τα λεξικά δωρεάν από τη διεύθυνση GitHub, μια δημοφιλής πλατφόρμα για προγραμματιστές που δημιουργούν λογισμικό σε συνεργασία.
VADER: Το VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) είναι ένα λεξικό βασισμένο σε κανόνες ειδικά για τα συναισθήματα των μηνυμάτων των μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Οι επιστήμονες δεδομένων αγαπούν το VADER επειδή είναι εξίσου ακριβές, αν όχι πιο ακριβείς από τους ανθρώπινους βαθμολογητές.
TextBlob: TextBlob είναι μια βιβλιοθήκη Python (2 και 3) για την επεξεργασία κειμενικών δεδομένων και διαθέτει ένα API για την εκτέλεση κοινών εργασιών NLP, όπως η επισήμανση, η εξαγωγή ουσιαστικών-φράσεων, η ταξινόμηση, η μετάφραση και άλλα.
SentiWordNet: Το SentiWordNet είναι ένας λεξιλογικός πόρος βασισμένος σε WordNet, μια τεράστια βάση δεδομένων με σημασιολογικές σχέσεις των αγγλικών λέξεων. Οι λέξεις αυτές συνδέονται μεταξύ τους με βάση τις σημασιολογικές σχέσεις (συνώνυμα, υποκοριστικά, meronyms) προτού τους αποδοθεί αριθμητική βαθμολογία για να δείξει το συναίσθημα.
Αν θέλετε να εμβαθύνετε περισσότερο στον τομέα της ανάλυσης συναισθήματος και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, σας συνιστούμε να ξεκινήσετε διαβάζοντας "Ανάλυση συναισθήματος: Συναισθήματα: Εξόρυξη απόψεων, συναισθημάτων και συναισθημάτων" από τον Bing Liu.
Ο Bing Liu είναι διακεκριμένος καθηγητής πληροφορικής, ο οποίος δημοσιεύει τακτικά ακαδημαϊκές εργασίες σχετικά με την ανάλυση συναισθήματος, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, τη μηχανική μάθηση και την εξόρυξη δεδομένων.
Ως ηγέτης σε αυτούς τους τομείς, χαίρει μεγάλης εκτίμησης από τους επιστήμονες δεδομένων για τις εκτεταμένες γνώσεις του στο θέμα και την ικανότητά του να εξηγεί κατανοητά τα τεχνικά θέματα NLP.
Σας συνιστούμε ανεπιφύλακτα να εδραιώσετε τις βασικές γνώσεις σας στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας πριν προχωρήσετε στην ανάλυση συναισθήματος. Η ανάλυση συναισθήματος είναι ένα υποσύνολο της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και συνεπώς θα πρέπει και οι δύο να μαθαίνονται χέρι-χέρι.
Αυτό το δωρεάν online μάθημα από το Coursera παρέχει μια επισκόπηση της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και απονέμει πιστοποιητικό μετά την ολοκλήρωση. Υπάρχουν τέσσερις ενότητες, καθεμία από τις οποίες περιέχει πρακτικές ασκήσεις που απαιτούν τη δημιουργία ενός μοντέλου NLP, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης ενός νευρωνικού δικτύου για την ανάλυση συναισθήματος σε tweets.
Συνιστούμε επίσης ανεπιφύλακτα αυτό το μάθημα στη μηχανική μάθηση αν θέλετε να δημιουργήσετε τα δικά σας μοντέλα ανάλυσης συναισθήματος. Στο μάθημα, θα μάθετε πώς να δημιουργείτε αλγορίθμους μηχανικής μάθησης με την Python και την R, δύο από τις πιο διαδεδομένες γλώσσες προγραμματισμού.
Είναι ιδιαίτερα προσιτό και παρέχει και περιέχει 44 ώρες υλικού διαλέξεων, το οποίο μπορεί να φαίνεται τρομακτικό, αλλά το καλά δομημένο μάθημα αναλύει τη μηχανική μάθηση σε μικρά κομμάτια.
Εάν ο προϋπολογισμός δεν αποτελεί πρόβλημα, σας συνιστούμε να εγγραφείτε σε αυτό το διαδικτυακό Επεξεργασία φυσικής γλώσσας με βαθιά μάθηση μάθημα στο Stanford Online. Τα δίδακτρα είναι $1,595 και απαιτεί δέσμευση 10-14 ωρών την εβδομάδα κατά τη διάρκεια του προγράμματος των 10 εβδομάδων. Με την ολοκλήρωση του προγράμματος, θα λάβετε επίσης μια πιστοποίηση, την οποία μπορείτε να επισημάνετε στο βιογραφικό σας σημείωμα.
Αν δεν σας αρέσουν τα διαδικτυακά μαθήματα, μπορείτε να παρακολουθήσετε το Σειρά βίντεο στο YouTube για την επεξεργασία της φυσικής γλώσσας από τους Dan Jurafsky και Christopher Manning, καθηγητές πληροφορικής και γλωσσολογίας στο Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ.
Η ανάλυση συναισθήματος είναι η διαδικασία χρήσης τεχνικών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) για την εξαγωγή συναισθημάτων (θετικότητα, συναισθήματα, συναισθήματα) από δεδομένα κειμένου. Με την ταχεία πρόοδο της μηχανικής μάθησης και των τεχνολογιών NLP, οι μεγάλες και μικρές εταιρείες αξιοποιούν όλο και περισσότερο την ανάλυση συναισθήματος για να εδραιώσουν τη θέση τους στην αγορά.
Υπάρχουν πολλές εφαρμογές της ανάλυσης συναισθήματος και της εξόρυξης γνώμης. Οι οργανισμοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν την ανάλυση συναισθήματος στην έρευνα αγοράς, την εξυπηρέτηση πελατών, τις χρηματοπιστωτικές αγορές, την πολιτική και την αγορά των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, για να αναφέρουμε μερικά από αυτά.
Παρόλο που η ανάλυση συναισθήματος δεν είναι τέλεια, εξακολουθεί να είναι εξαιρετικά αποτελεσματική στην ανάλυση δεδομένων κειμένου στο διαδίκτυο σε μεγάλη κλίμακα. Ωστόσο, τα μοντέλα ανάλυσης συναισθήματος είναι ήδη τόσο ακριβή όσο και οι ανθρώπινοι αξιολογητές, αν όχι πιο αξιόπιστα.
Είναι μόνο θέμα χρόνου μέχρι τα μοντέλα ανάλυσης συναισθήματος να επιτύχουν σχεδόν ακρίβεια 100% στην εξόρυξη απόψεων από μεγάλα κομμάτια κειμένου. Πρόκειται για μια τεχνολογία που αποδεδειγμένα βελτιστοποιεί τις διαδικασίες εργασίας και δίνει τη δυνατότητα στις ομάδες να αποκτήσουν βαθύτερη κατανόηση των πελατών τους.
Αν θέλετε να μάθετε περισσότερα, δοκιμάστε το Δοκιμή 7 ημερών χωρίς να απαιτείται πιστωτική κάρτα, ή μιλήστε μαζί μας για να συζητήσουμε πώς οι λύσεις μας για την ανάλυση συναισθήματος μπορούν να οδηγήσουν τον οργανισμό σας στο επόμενο επίπεδο.
Δοκιμάστε το Speak δωρεάν για 7 ημέρες, χωρίς να απαιτείται πιστωτική κάρτα
Πώς να μεταγράψετε μια ηχογράφηση σε κείμενο Το εργαλείο μεταγραφής χωρίς κώδικα σας επιτρέπει να μετατρέψετε μια ηχογράφηση σε κείμενο σε δύο μόνο βήματα. Βρείτε το
Πώς να μεταγράψετε ένα βίντεο από το YouTube Δεν χρειάζεται να μετατρέψετε ένα βίντεο από το YouTube σε mp4 για να το μεταγράψετε. Απλά ανεβάστε τη διεύθυνση URL στο Speak
Πώς να μεταγράψετε ήχο και βίντεο σε κείμενο σε 2 λεπτά (2022 Οδηγός) Μάθετε πώς να μεταγράφετε ήχο και βίντεο σε κείμενο με το Speak Ai
Ο πλήρης οδηγός για την ανάλυση κειμένου (2022) Η ανάλυση κειμένου (ή εξόρυξη κειμένου) αναφέρεται στη χρήση τεχνικών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας για την εξαγωγή σημαντικών πληροφοριών από κομμάτια
Τι είναι η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας: Επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι το μεγάλο πεδίο μελέτης του πώς οι υπολογιστές μπορούν να κατανοήσουν με ακρίβεια την ανθρώπινη γλώσσα, και
Ένας απλός οδηγός για το πώς να κάνετε έρευνα αγοράς το 2021 Μάθετε μερικά απλά βήματα για να ξεκινήσετε το πώς να κάνετε έρευνα αγοράς,
Για περιορισμένο χρονικό διάστημα, εκτός από 93% σε ένα πλήρως φορτωμένο πρόγραμμα Speak. Ξεκινήστε δυναμικά το 2025 με μια κορυφαία πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης.
Ελληνικά 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi