Érzelemelemzésnek nevezzük, amikor egy adott szövegből érzelmeket és érzéseket vonunk ki. Ez lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy megértsék az üzenet mögött rejlő jelentéseket, amelyek elég jól elrejtve lehetnek. De hogyan is működik pontosan a hangulatelemzés, és érdemes-e az Ön vállalkozásának használni?
Mielőtt belemerülnénk abba, hogyan működik az érzelemelemelemzés, nézzük meg, milyen erős lehet az érzelemelemelemzés, ha megfelelően használjuk ki.
Mindannyian emlékszünk a Nike Colin Kaepernick kampányára, igaz? Arra, ami vitákat okozott hálaadáskor, és valószínűleg számos barátság megromlott?
Nos, ha nem, akkor íme egy gyors összefoglaló.
2018-ban a Nike egy olyan marketingkampányt vezetett be, amelyben a sokak számára ellentmondásos Colin Kaepernick szerepelt, és amely országos közösségi média-tűzvihart váltott ki.
A Nike Kaepernick reklámjának bejelentése előtti 12 hónapban, A Nike átlagosan 26,7% nettó pozitív hangulatot mutatott. a közösségi médiában. A Nike nettó hangulata azonban a bejelentés után -4,7%-re zuhant.
Ha te lennél a Nike marketing vezetője, azonnal leállítanád a kampányt, igaz? Akkor miért nem tették?
A felszíni szinten látszólag negatív fogadtatás ellenére a Nike egy az értékesítés 31% általi növekedése és robbanás a márkaemlítések 2,677% által.
A Nike az érzelemelemzés segítségével rájött, hogy a negatív érzelmek hulláma mögött a célvevők - a számukra fontos fogyasztók - nem bejelentett pozitív érzelmek is vannak. A Nike elfogadta a kockázatot, folytatta a reklámot, és az eredmények magukért beszéltek.
Az érzelemelemzés, más néven véleménybányászat, az érzelmek (boldog, dühös), a szándékok (kérés, panasz, vélemény stb.) és a pozitivitás (negatív, semleges, pozitív) kinyerésére utal a szövegből.
A hangulatelemzés gyakori felhasználási területei közé tartozik a hírnévkezelés, a közösségi média megfigyelése, a piackutatás és az ügyfelek visszajelzéseinek elemzése. Az érzelemelemzés a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) egy részhalmaza is - a mesterséges intelligencia és a számítógépek felhasználása a nyelvészet tanulmányozására.
Gyakran találkozunk az érzéselemzés, a szövegelemzés és a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) kifejezések együttes használatával. Bár ezek mind rokon kifejezések az adattudományban, és ugyanazokkal a gyakorlati alkalmazásokkal rendelkezhetnek, nem ugyanazt jelentik.
Érzelemelemzés: Mint említettük, a hangulatelemzés a szövegekhez gépi algoritmusok segítségével érzetértékelést (pozitív, negatív vagy semleges) rendel. A hangulatelemzést véleménybányászatnak is nevezik.
Szövegelemzés: Más néven szövegbányászat, a szövegelemzés a strukturálatlan adatok elemzésére és az azokból származó információk kinyerésére, például szófelhők létrehozására utal. A szövegelemzés általában együtt jár az érzéselemzéssel, annak hasonló jellege miatt.
Természetes nyelvi feldolgozás (NLP): A természetes nyelvfeldolgozás az informatika azon területe, amely az emberi nyelv elemzésére használja a számítógépeket. A természetes nyelvi feldolgozásra úgy is gondolhat, mint az érzéselemzés és a szövegelemzés szuperhalmazára.
A hangulatelemzésnek öt fő típusa létezik, amelyek mindegyike az adathalmaz különböző aspektusaira összpontosít:
Az érzelemérzékelés célja az érzelmek felismerése egy adott szövegben található szavakon keresztül, mint pl. boldogság, csalódottság, harag és félelem.
Az érzelmek szövegben való felismerésének több módja is van. A legelterjedtebb a kulcsszavak azonosítása és érzelmek hozzárendelése egy lexikon (a szavak és a hozzájuk tartozó érzelmek listája) alapján.
Az aspektusalapú hangulatelemzés (ABSA), más néven funkcióalapú hangulatelemzés, az előre meghatározott szempontok és a hozzájuk tartozó érzelmek felismerésének folyamata egy adathalmazban.
Ezek a szempontok szervezetenként változnak, a leggyakoribbak az ár, a csomagolás, a design, az UX és az ügyfélszolgálat.
Az ABSA-t leggyakrabban a termékek és szolgáltatások értékelésénél használják annak meghatározására, hogy az ügyfelek mely funkciókat kedvelik vagy nem kedvelik a leginkább. Ezután a szervezetek a termékeik és szolgáltatásaik azon konkrét területeire összpontosíthatnak, amelyek javításra szorulnak.
A finomszemcsés hangulatelemzés a mondatokat részekre bontja, és az egyes részekből kivonja a hangulatot. Az érzelmeket ezután öt polaritáskategória egyikébe soroljuk: nagyon pozitív, pozitív, semleges, negatív, nagyon negatív.
A polaritás pontossága kulcsfontosságú a vásárlói visszajelzések értékelési skáláinak értelmezésében. Például egy 1-5 csillagos értékelési skálán az 1 nagyon negatív, míg az 5 nagyon pozitív értékelést jelent. Az 1-10-es értékelési skálán az 1-2 nagyon negatív, míg a 9-10 nagyon pozitív.
A durva szemcsés hangulatelemzés hasonló a finom szemcsés hangulatelemzéshez. A durva szemcsés hangulatelemzés azonban különbözik, mivel a mondatokat nem különböző részekre bontja, hanem a dokumentumok vagy mondatok egészéből vonja ki a hangulatot.
A durva szemcséjű hangulatelemzés csak három polaritáskategóriába sorolja a hangulatot: pozitív, semleges, negatív.
A többnyelvű hangulatelemzés lehetővé teszi, hogy nem angol nyelvű szövegekből is gyűjtsön adatokat, anélkül, hogy lefordítaná azokat. A fordításokra való támaszkodás a többnyelvű elemzésekben kényelmes lehet, de megbízhatatlan, mert a nyelvi árnyalatok, például a szemantika és a lexikonok összekeveredhetnek.
Könnyű elfelejteni, de csak A világ népességének 17% beszél angolul, és Az angol nyelv az internetfelhasználóknak csak 25,9%-ét teszi ki.. A többnyelvű érzelemelemzés lehetővé teszi, hogy kihasználja a hiányzó többséget, és maximalizálja az értéket vállalkozása számára.
A szándékelemzés az érzelmek azonosítása helyett inkább a szöveges jeleket vizsgálja, hogy szándék és előre meghatározott címkékbe sorolja őket. Ezek a címkék nagymértékben függnek az Ön üzleti igényeitől, és nem egyformák.
A közösségi média üzenetek szándékosztályozói például a következőkre különíthetők el javaslat, lekérdezés, panasz, visszajelzés, és marketing. Míg a vevői visszajelzések elemzésére alkalmasabb címkék a következők érdeklődő, önzetlen, feliratkozás, és leiratkozás.
Az érzelemelemzés a természetes nyelvi feldolgozási (NLP) technikák, a statisztika és a gépi tanulási módszerek keverékét használja a szövegben lévő érzelmek és azok polaritásának automatikus meghatározására..
A leggyakoribb hangulatelemzési modellek közé tartoznak a szabályalapú, a gépi tanuláson alapuló és a hibrid modellek.
A szabályalapú megközelítésben az algoritmus egy ember által összeállított szabály- vagy lexikonkészlet (a szavak és a hozzájuk kapcsolódó érzelmek listája) alapján osztja ki és számítja ki a szöveg érzelmi pontszámát.
A listán már szerepelnek a megfelelő érzelmi pontszámok mind a negatív (szörnyű, szörnyű, rossz) és pozitív (jó, fantasztikus, elbűvölő) szavak. Ezután az algoritmus azonosítja a polarizált szavakat, és összegzi az általános hangulatot, általában -1-től +1-ig terjedő skálán.
A lexikonalapú megközelítést alkalmazó jó hangulatelemzési modellnek tartalmaznia kell az egyes alszövegek hatását a mondatszintű szövegben érzékelt intenzitásra. Egy mondat polaritását 5 tényező befolyásolhatja:
Szótagolás, nevezetesen a felkiáltójel (!), növeli az intenzitás nagyságát anélkül, hogy a szemantikai irányultságot módosítaná.
Nagybetűsítés, különösen az ALL-CAPS használata egy érzés szempontjából releváns szó kiemelésére más, nem nagybetűs szavak jelenlétében, növeli az érzés intenzitásának nagyságát anélkül, hogy befolyásolná a szemantikai irányultságot.
Fokozatmódosítók (más néven fokozók, erősítő szavak vagy fokozati határozók) az intenzitás növelésével vagy csökkentésével befolyásolják az érzelmek intenzitását. Például: "Az időjárás rendkívül meleg."
Polaritáseltolódás a kötőszavak miatt, A "de" kontrasztív kötőszó az érzelmi polaritás váltását jelzi, a kötőszót követő szöveg érzelmei dominálnak. Például: "Az időjárás meleg, de elviselhető." vegyes érzelmű, az utóbbi fele határozza meg az általános értékelést.
A polaritás negálása a mondattal teli lexikai jellemzőt megelőző 3 elem összefüggő sorozatának vizsgálatával közel 90% olyan esetet kapunk, amikor a tagadás megfordítja a szöveg polaritását. Egy negált mondat például a következő lenne: "Az időjárás nem is olyan meleg.".
Az emberi erőfeszítések kezdeti befektetése: Egy szabályalapú hangulatelemző motor megalkotása a semmiből nehézkes lehet. Az angol nyelvben több ezer szó van, nem is beszélve a többnyelvű érzéselemző motorokhoz szükséges lexikonok fejlesztéséről.
Szubjektivitás a polaritással kapcsolatos megegyezésről: A szavak valenciája közötti eltérések szintén befolyásolhatják a végeredményt. Például, ha egy másik kutató ugyanazt a szentimentális pontszámot rendeli a atrocious mintha rossz, milyen legyen az általános hangulatértékelés?
Nem sikerült felismerni a kontextust: A szabályalapú érzelem-megközelítés nem feltétlenül érzékeli a szarkazmust és a kontextust. Például, "AZ a Jack a csapat vezetője? Biztos vagyok benne, hogy remek munkát fog végezni és nem fogja elszúrni a dolgokat 😂😂😂 " pozitív érzelmi pontszámot adhat annak ellenére, hogy szarkasztikus, negatív sértés.
A gépi tanulási megközelítésben a hangulatelemző motort úgy képzik ki, hogy a szöveges adatokat automatikusan a megfelelő címkékkel osztályozza. A képzés (felügyelt és nem felügyelt gépi tanulás) általában úgy történik, hogy a motort több tonna előre címkézett szöveges adattal etetik meg.
Az előzetesen címkézett példák folyamatos táplálásával a gép képes nyelvészetet tanulni, ahogyan az ember tenné, és pontosan megjósolni a jövőbeli adathalmazok címkéit (pl, Ez a dal világított. lol -> pozitív)
Idő- és erőforrás-befektetés: Egy gépi tanuló algoritmus kiképzése a kielégítő pontossági szintek eléréséhez hosszú időt vehet igénybe. A motor táplálásához elegendő adathalmazok beszerzése szintén költséges lehet.
Hibákra hajlamos: A gépi tanulási rendszerek is lehetnek pontatlanok, például ha elfogult vagy pontatlan adatkészletekkel táplálják őket.
A hibrid megközelítés a gépi tanulást és a szabályalapú hangulatelemzést egyaránt ötvözi a pontosabb eredmények elérése érdekében. A hibrid megközelítést alkalmazó modellek azonban a legtöbb kezdeti tőke- és karbantartási költséggel járnak.
Az internet 1990-es évekbeli megjelenése óta a fogyasztói és közösségi médiaplatformok fejlődtek, és egyre inkább összefonódtak mindennapi életünkkel. Ahogy a az internetfelhasználók száma 2023-ra várhatóan 5,3 milliárdra nő. (6% CAGR), nem lehet figyelmen kívül hagyni az online adatok hatalmas értékét.
A vállalkozások sem hagyhatják figyelmen kívül a közösségi média befolyását a fogyasztók vásárlási döntéseire. A GlobalWebIndex, 54% a közösségi média fiókkal rendelkezők közül a közösségi médiát használja termékkutatásra.
A közösségi média felhasználói és véleményvezérek továbbá véleményt nyilvánítanak a márkákról, a politikáról és az emberi jogi kérdésekről. Ezek a felhasználók által generált tartalmak jelentősen befolyásolják a fogyasztói magatartást, mert az ügyfelek jobban hagyatkoznak a szájról-szájra terjedő hírekre, mint a reklámüzenetekre.
A hangulatelemzéssel a vállalkozások felhagyhatnak a közvéleményre való passzív reagálással, és proaktív lépéseket tehetnek a márkájukkal kapcsolatos általános hangulat kialakítására. A hangulatelemzés lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy megtudják mi a fogyasztók azt mondják, és a jelentése az üzenetek mögött.
Az érzelemelemző eszközök lehetővé teszik, hogy több ezer, ha nem millió online szöveget elemezzen egy kattintással. Az egyes tweetek vagy Facebook-bejegyzések vizsgálata helyett az üzlettulajdonosok azonnali áttekintést kaphatnak arról, hogy a fogyasztók hogyan vélekednek a márkájukról.
Az érzelemelemzés ráadásul automatikus, ami munkaerőköltséget és adatgyűjtésre fordított időt takarít meg.
Az érzelemelemzés túlmutat mi az ügyfelek mondanak, betekintést nyújtanak a miért az ügyfeleknek ilyen véleményük van. A vélemények szándékok és polaritás szempontjából történő bányászásával a vállalkozások olyan területeket is azonosíthatnak, amelyeken esetleg nem is tudtak volna javítani.
Az érzelemelemzés lehetővé teszi azt is, hogy adatokkal alátámasztott döntéseket hozzon a megalapozottabb döntéshozatal érdekében. Megbízható adatok nélkül, amelyekre döntései alapozhatók, csak a sötétben tapogatózik, és végső soron időt és pénzt pazarol.
Az érzelemelemzés bőséges lehetőséget kínál a valós idejű marketingre - a spontán módon megfogalmazott marketingüzenetekre. Mivel az adatokat valós időben jelentik Önnek, a hangulatelemzés lehetővé teszi, hogy kihasználja a trendszerű eseményeket, vagy akár kezelje a PR-válságokat, mielőtt azok komolyabb problémává válnának.
Az érzelemelemzés hatalmas mennyiségű strukturálatlan adatot is képes elemezni - például kommenteket, üzeneteket, képeket, sőt videókat is. Bizonyos hangulatelemző API-kat akár ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) szoftverekkel is integrálhat, hogy valós időben bányásszon véleményeket az ügyfelek visszajelzéseiből.
Az érzelemelemzés lényegében annak megállapítása, hogy az emberek hogyan vélekednek egy adott témáról. Ezt a technológiát vállalatoknál, civil szervezetekben, politikai pártokban, sőt még országokban is alkalmazzák. Végül is az emberek belső érzelmeinek megértése lehetővé teszi a kutatók számára, hogy jobban megértsék az igényeiket.
A közösségi figyelés a közösségi médiában a márkával vagy a vállalatához kapcsolódó témával kapcsolatos említések nyomon követésére vonatkozik. Ahelyett, hogy az Ön vállalkozását megemlítő közösségi médiabeli bejegyzések tömeges összegyűjtése helyett a hangulatelemzés egy lépéssel továbbmegy, és kiemeli a következőket miért tették ezeket a megjegyzéseket.
Véleménybányászatot is végezhet a versenytársaival kapcsolatban, és megtudhatja, hogy az emberek hogyan vélekednek a márkájukról, termékeikről és szolgáltatásaikról. Ráadásul mindezek az elemzések valós időben történnek, ami lehetővé teszi, hogy agilisabb marketingstratégiákat folytasson.
Integrálhat egy hangulatelemző API-t a Twitterrel, hogy egy adott témával kapcsolatos véleményeket bányásszon ki. Abdur Rasool et al. tanulmányában a Twitterről származó szövegek bányászatával gépi tanulással végzett hangulatelemzést végeztek az Adidas és a Nike vállalatokról. Összességében az összérzelmi pontszámukat gépi tanulási technikákkal számították ki, mielőtt összehasonlították volna őket.
Az eredmények azt mutatták, hogy a Nike és az Adidas érzelmek eloszlása hasonló volt - az általános pozitív érzelmek többsége semleges volt. Az Adidas azonban valamivel magasabb pozitív érzelmekkel rendelkezett, mint a Nike (27,2% vs. 24,5%). Ez lehet jó vagy rossz jel, attól függően, hogy melyik vállalatnál dolgozik.
A hangulatelemző eszköztől függően pontosan meghatározhatja a semleges és negatív érzelmű felhasználókat, hogy pozitív márkanagykövetekké alakítsa őket. Összességében az érzelemelemzés olyan információkkal látja el Önt, amelyek alapján megalapozott döntéseket hozhat márkaképének javítása érdekében.
A vállalat méretétől függően több száz vagy akár több száz ezer a márkáját érintő közösségi média említések száma naponta. Ezek egy része lehet megkeresés, panasz vagy egyéb negatív üzenet.
A közösségi médiában való részvétel hiánya vagy lassúsága a hűséges ügyfelek elvesztéséhez és az ügyfél-életidőtartam értékének csökkenéséhez vezethet. Ami még rosszabb, negatív szájpropagandát terjeszthetnek, és elriaszthatnak másokat attól, hogy Öntől vásároljanak.
Ha ilyen PR-válság alakul ki, az érzéselemző eszközök segítenek kezelni, mielőtt túl nagyra nőne.
2014-ben az Expedia Kanada elindította a "Menekülés a tél elől: Fear" karácsonyi reklám. Ebben egy apa megrémült attól, amit kintről heves hóviharnak hitt, de valójában a hegedülni gyakorló lánya csikorgó hangja volt.
Az ellenszenvesen hangos és hamis hangú rikácsolás több adás után elviselhetetlenné vált. A reklámot még a junior jégkorong-világbajnokság alatt is lejátszották, ami nem váltott ki kedvező fogadtatást.
Sok kanadai a közösségi médiába özönlött, hogy kritizálják a reklám borzalmas hangválasztását., és a hozzászólások odáig mentek, hogy "A legrosszabb reklám, annyiraoooooooooooooooooooooooooo túljátszott, hogy idegesítővé válik, és valószínűleg nem fogom használni az expedia-t egyszerűen azért, mert ez a reklám annyira rohadtul idegesítő."
Az Expedia Canada azonnal reagált a negatív hangulatokra, és leállította a reklámot, majd két folytatást adott ki. Az egyikben ugyanaz az apa dobta ki a házból a hegedűt. A másik folytatásban az Expedia meghívott egy valódi közösségi média felhasználót, aki kommentálta az első reklámot, hogy törje darabokra a hegedűt.
Amint azt az Expedia Canada is bemutatta, a hangulatelemzés lehetővé teszi, hogy a kínos balesetek vagy PR-krízisek marketinglehetőségekké váljanak, és ennek eredményeképpen növelje a márkaismertséget.
Mivel az érzelemelemzés a fogyasztók attitűdjeinek és véleményének megértésével foglalkozik, gyakran párosítják a következő elemzésekkel piackutatás. A véleménybányászat általában az értelmezési és elemzési szakaszban történik. marketingkutatási folyamat.
Pontosabban, a piackutatók fókuszcsoportok és interjúk révén gyűjtött adathalmazokból bányásszák ki a véleményeket. Ha mélyebben beleássa magát abba, hogy a kutatásban résztvevők miért mondták azt, amit mondtak, felfedezheti a pontos problémáikat, igényeiket és szükségleteiket.
Kevés adatátírás és adatgyűjtő szoftver érzéselemző eszközökkel, és ez az egyik módja annak, hogy megkülönböztessük magunkat. A Speak segítségével méretarányos átiratokat készíthet, és szöveg- és hangulatelemző eszközökkel elemezheti ezeket a pontos adathalmazokat - mindezt egyetlen központosított médiaadatbázisban.
Ha többet szeretne megtudni arról, hogyan optimalizálhatja a Speak a munkafolyamatokat és növelheti a kutatás ROI-ját, regisztráljon a 7 napos próbaidőszak hitelkártya nélkül.
A kvalitatív kutatás egyfajta piackutatás amely a szubjektív információk megszerzésére összpontosít. A kvantitatív kutatással ellentétben a kvalitatív adatok nem számszerűsíthető adatokat gyűjtenek, például véleményeket, attitűdöket és felfogásokat egy témával kapcsolatban.
A piackutatás jelentős része az interjúkból származó adatok átírása a további elemzésekhez. Mivel a hangsúly a szubjektív véleményeken van, az adott válaszok meglehetősen hosszúak lehetnek.
Még a kisvállalkozások piackutatása is magában foglalhatja több tucat minőségi adathalmaz elemzését. Ha feltételezzük, hogy 50 résztvevővel készített interjút, és minden egyes ülés 30 percig tartott, akkor 25 órányi felvételt kell átnéznie.
Az érzelemelemzés felgyorsítja ezt a folyamatot az adathalmazok elemzésével és az érzelmi pontszámok méretarányos előállításával. A Speak insights műszerfala bármely piackutatásból is generálja az uralkodó kulcsszavakat és témákat, hogy áttekintést kapjon a legfontosabb területekről, amelyekre érdemes odafigyelni.
Ez lehetővé teszi, hogy gyorsan azonosítsa azokat a kulcsfontosságú területeket, amelyek fejlesztést igényelnek. A pontosabb elemzésekhez a Speak műszerfala az egyes mondatok hangulatáról is beszámol, lehetővé téve a konkrét, javításra szoruló területek kiemelését.
A szófelhők nagyszerű lehetőséget nyújtanak arra, hogy kiemeljük a legfontosabb szavakat, témákat és kifejezéseket egy szövegrészletben a gyakoriság és a relevancia alapján. Szövegadataiból szófelhőket generálhat, hogy könnyen érthető vizuális bontást hozzon létre a mélyebb elemzéshez. Próbálja ki ingyenes szófelhő generátor ma, hogy automatikusan vizualizálja az adatokból származó betekintést.
A megbízható ügyfélszolgálat minden vállalkozás számára elengedhetetlen. Egy tanulmány szerint, amelyet a Twitter, a felhasználók egy órán belüli választ várnak a márkáktól. Egy óra rövid idő rengeteg ügyfélkérdés megválaszolására, arról nem is beszélve, hogy a kérdéseket nem munkaidőben tették fel.
Az ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) szoftver lehetővé teszi, hogy azonnal válaszoljon az ügyfelek kérdéseire. Az érzéselemző API-val párosítva, méretarányosan elemezheti az ügyfélinterakciókat, és meghatározhatja, hogyan vélekednek az ügyfelek a termékeiről és szolgáltatásairól.
A hangulatelemzés az Ön termékeivel és szolgáltatásaival kapcsolatos észrevétlen problémákra is fényt derít. Az aspektusalapú hangulatelemzéssel azonosíthatja, hogy mely funkciókat kell javítania vagy fenntartania.
Összességében az Ön terméke a marketingmix legfontosabb eleme, és az érzelemelemelemzés segít Önnek abban, hogy termékei minőségét még magasabb szintre emelje.
Az Adobe egy kiterjedt szoftvercsomag, amelyet világszerte szeretnek a kreatívok. Néhány nevezetes eszköze az Adobe XD (UI/UX tervezés), az Adobe Photoshop (grafikai szerkesztő) és az Adobe Lightroom (fotószerkesztő). Az Adobe XD Twitter ügyfélszolgálata különösen az Adobe XD, ez annyira lenyűgöző, hogy Twitter dicsérte őket a blogjukon.
Az Adobe XD (és más Adobe Twitter-fiókok) azáltal, hogy proaktívan válaszolnak az ügyfelek kérdéseire, sikeresen létrehozták a kreatívok szoros közösségét a Twitteren.
Például, @AdobeXD majdnem 120 ezer követője van, ami lenyűgöző mennyiség, de még mindig eltörpül az Adobe más Twitter-fiókjai mellett, @Lightroom (1,8 millió követő) és @Photoshop (3,2 millió követő).
Az Adobe általános ügyfélszolgálati Twitter-fiókja, @AdobeCarevalójában a Twittert kutatja át olyan témák említései után, amelyek ebben az esetben a vállalatukkal kapcsolatosak lehetnek, photoshop. Amint azt talán észrevették, az ügyfél valójában soha nem jelölte meg az AdobeCare-t.
A proaktív hangulatelemzés és a közösségi figyelő szoftverek segítségével azonban az AdobeCare lenyűgöző sebességgel képes reagálni az ügyfelek megkereséseire.
A hangulatelemzésnek a pénzügyekben is vannak alkalmazásai, különösen a befektetők és a daytraderek körében. A befektetők gyakran figyelik a piaci hangulat - a befektetők általános hangulata egy pénzügyi piaccal vagy vállalattal szemben.
A pénzügyi piacok változékonyak, és mindig váratlanul változnak, ami a gyors meggazdagodást remélő kezdő daytraderek vesztét okozza. A tapasztalt befektetők kihasználják kereskedési pszichológia a piaci hangulati tényezők elemzése és nyereséges kereskedés.
Az ingadozást befolyásoló két fő tényező a hírek (politikai, új törvények, iparági, vállalati eredmények) és a közösségi média kommentjei.
A hangulatelemző eszközök kihasználásával a befektetők valós időben megismerhetik a pénzügyi piac általános hangulatát, és előrejelzéseket tehetnek a részvényárfolyamok változásáról.
Például miután Kylie Jenner közösségi média influencer ezt a tweetet posztolta, a SNAP részvényeinek árfolyama 7%-tal esett, ami $1,3 milliárd piaci értékű veszteséget jelentett. Kylie Jennernek akkoriban 39 millió követője volt, így nem csoda, hogy egyetlen tweet ilyen jelentős hatással volt a piaci hangulatra és a részvényárfolyamokra.
Egy hangulatelemző szoftver azonnal jelezné a hirtelen hangulatcsökkenést, így a befektetőknek elegendő idejük lenne eladni a részvényeket, mielőtt az árak tovább zuhannának.
A politikusok és kormányzati szervek gyakran használják a hangulatelemzést a nyilvánosság, a szavazók, sőt a versenytársak véleményének begyűjtésére. Az érzelemelemzéssel azonnal kivonhatja a polgárok millióinak fájdalmas pontjait, és megszólíthatja őket a politikai támogatás érdekében.
Barack Obama elnök 2012-es újraválasztási kampányának részeként az Obama Amerikáért szervezet érzelemelemelemző eszközöket használt fel arra, hogy 5,7 millió üzenetet bányászott a kampány honlapjáról. Az algoritmus olyan szavakat jelölt meg a megkeresésekből, mint például szavazás vagy hozzájárulás előre megadott lexikonok alapján (egy lista, amely egy adott szóhoz egy érzést rendel).
Malajzia, az ASEAN (Délkelet-ázsiai Nemzetek Szövetsége) tagja 2018-ban tartotta 14. általános választását. A kormányzó párt mindig is a Barisan Nasional volt, a jobboldali és centrista pártok fő koalíciója.
A Pakatan Harapan (a balközép pártok koalíciója) azonban csodával határos módon megnyerte a 14. általános választásokat, és elsöprő győzelmet aratott a Barisan Nasional felett. Vegyes érzelmeket váltott ki, hogy 61 év után először fordult elő, hogy Malajziát egy másik párt kormányozza.
Több kutató a Naive Bayes-módszer (egy valószínűségi módszer) alapján hangulatelemzést végzett a polgárok új kormánypárttal szembeni elfogadásáról. Ezek a kutatók egy hónapon keresztül extrahálták a tweeteket és a releváns hashtageket, mielőtt kiszámították volna az általános hangulatot.
Kiderült, hogy a Pakatan Harapan iránti közhangulat 30% pozitív, 41% semleges és 29% negatív - alig pozitív.
Az új kormány gyorsan munkához látott, és 100 napos hivatalba lépése után ismét elemezte a közhangulatot. A után 487 000 válaszadó megkérdezésével, az eredmények azt mutatták, hogy a közvélemény "inkább pozitív, mint negatív" volt, a negatív érzelmek inkább a közlekedéssel és a korrupcióval kapcsolatosak.
Így az érzelemelemzés nemcsak a vállalatok, hanem a kormányok számára is lehetőséget teremt az emberek igényeinek jobb kiszolgálására. Érzelemelemzés nélkül figyelmen kívül hagyhatja a mögöttes problémákat, és eleshet a bevételektől, a közvélemény támogatásától vagy más, a szervezet számára fontos mérőszámoktól.
Az érzéselemző eszközök esetében három lehetősége van: saját maga készítheti el, vásárolhat kész szoftvert, vagy testre szabottan készítheti el egy szállítóval. Ettől függetlenül több kérdést is fel kell tennie magának, mielőtt kiválaszt egy hangulatelemző eszközt.
Először is, mennyire legyenek összetettek az algoritmusok? Különböző típusú hangulatelemző szoftverek léteznek, amelyek mindegyike más-más technikát használ a szöveg elemzéséhez. A fejlettebb eszközök pontosabban felismerik a szarkazmust, a hangulatjeleket és más nyelvi árnyalatokat, de magasabb költségekkel járnak.
Következő, kapnak próbát? A legjobb módja annak, hogy az érzelemelemelemzést alkalmazza vállalkozásában, ha saját maga próbálja ki. A különböző hangulatelemzési modellek eltérő pontossággal rendelkeznek, és előfordulhat, hogy nem az Ön egyedi igényeihez vannak kiképezve.
Kérdezd meg magadtól azt is. hogy az érzéselemző eszköz illeszkedik-e a projekt hatókörébe és költségvetésébe. Az átfogó hangulatelemző szoftverek magasabb kezdeti tőke- és karbantartási költségeket igényelnének. Legyen szó tweetek vagy ügyfél-visszajelzések elemzéséről, válasszon olyan megoldást, amely megfelel az üzleti céljainak a megtérülés maximalizálása érdekében.
Végre, vannak-e értéknövelt szolgáltatások? Egy hatékony hangulatelemző szoftver a szöveges adatok holisztikusabb elemzése érdekében különböző szövegelemző eszközöket kombinál. Kell lennie egy hangulatelemző API amelyet integrálhat a CRM vagy más CRM rendszerébe. marketing szoftver a veremben.
Mivel az érzelemelemzés egy ilyen összetett folyamat, a legtöbb lehetőségért fizetni kell. Egyes platformok tartalmaznak próbaverziókat, hogy kipróbálhassa a platformot, mielőtt elkötelezné magát, mivel ezek az eszközök drágák lehetnek - évente több száz, sőt akár több ezer forintba is kerülhetnek.
Természetesen ezek a költségek elhanyagolhatóak, ha Ön egy nagyvállalatnál dolgozik. De mi a helyzet akkor, ha még csak most kezdte, vagy egyszerűen csak kísérletezni szeretne az érzéselemző eszközök képességeivel?
A Speak egy minden egyben megoldást kínál az adatok átírására, az érzéselemzésre és az API-integrációkra. Azt is lehetővé tesszük a felhasználók számára, hogy az összes elemző eszközök ingyenesen - hangulatelemzés, entitásfelismerés és szófelhő-készítő az elterjedt kulcsszavak azonosításához.
Mi is biztosítunk egy 7 napos próbaidőszak hitelkártya nélkül, ha tovább szeretne kísérletezni. Ahhoz, hogy hozzáférjen teljes eszközkészletünkhöz, csak annyit kell tennie, hogy ingyenesen regisztrál!
Ha szeretné használni az érzelemelemelemzést a szervezetében, különböző terveink vannak már havi $19.99-től kezdődően. Egyedi megoldásokat is kínálunk az Ön egyedi igényeihez, és megkönnyítjük a kutatási és elemzési erőfeszítések skálázását.
Ha többet szeretne megtudni, lépjen kapcsolatba velünk, és mi segítünk Önnek javítani az üzleti bevételeket, növelni a márkaismertséget és optimalizálni a munkafolyamatokat az érzelemelemelemzés segítségével.
Számos előre elkészített hangulatelemző motor létezik (mint például a Beszéljen) általában SaaS (Software as a Service) formájában. Másrészt nyílt forráskódú könyvtárakkal és az alábbi útmutatókat követve saját hangulatelemző megoldásokat is készíthet.
Az érzéselemző eszköz vásárlása vagy építése közötti döntés elsősorban a következőket foglalja magában költség, szakértelem és idő.
Egy hangulatelemző megoldás megvásárlása időt takarít meg, és nem igényel informatikai ismereteket. Ezek az előre kiképzett modellek általában integrációkkal rendelkeznek népszerű harmadik féltől származó alkalmazásokkal, például a Twitter, a Slack, a Trello és más Zapier integrációkkal. Emellett nem kell karbantartania ezeket az érzéselemző motorokat, mert a szállítója megteszi ezt Ön helyett.
Másrészt a saját hangulatelemzési modell megalkotása lehetővé teszi, hogy azt az Ön igényei szerint alakítsa ki. Ha van ideje és elkötelezettsége, online források segítségével megtaníthatja magát, és a semmiből építhet egy érzéselemzési modellt.
Az alábbiakban hasznos forrásokat és útmutatókat adunk meg, ha saját hangulatelemző megoldást szeretne létrehozni, vagy ha csak többet szeretne megtudni a témáról.
Előnyök
✅ Olcsóbb
✅ Időt és energiát takarít meg
✅ API és Zapier integrációkkal rendelkezik
✅ Nincs szükséged adattudományi vagy kódolási ismeretekre
Hátrányok
❌ Lehet, hogy nem felel meg az Ön egyedi igényeinek
Előnyök
✅ Az Ön projektjének hatóköréhez és céljaihoz igazítva
✅ Egyszerű hangulatelemzési modelleket magad is elvégezhetsz
Hátrányok
❌ Időbe telik a motor felépítése és kiképzése
❌ Előzetes beruházási és karbantartási költségekkel jár
Az érzelemelemzés áttekintést nyújt arról, hogy az emberek hogyan vélekednek egy témáról. Azonban nem tökéletes, és számos korlátozással jár. A hangulatelemzés fő korlátai a következők:
A polaritás kifejezés a hangulatelemzésben arra utal, hogy egy szó vagy mondat mennyire pozitív, negatív vagy semleges. A poláros szavakat könnyű pozitív vagy negatív kategóriába sorolni. Például, jó pozitív hangulatot jelez, míg rossz negatív hangulatot jelez.
A kérdés azonban akkor merül fel, amikor eldöntjük, hogy egy szó vagy mondat mennyire legyen pozitív. Például: "az étel szörnyű volt" és "az étel rendkívül szörnyű volt" mindkettő egyértelműen negatív hangulatot jelez, de a konkrét hangulatpontszám meghatározása az elemzési modell és az emberi megjegyző szubjektív.
Összességében a különböző emberek különböző érzelmi pontszámokat adhatnak ugyanarra a mondatra, mivel az érzelmek szubjektívek.
Az emberek egy adott kontextusban fejezik ki véleményüket, és ha ezt a kontextust megszüntetnénk, az megváltoztatná a szavaik jelentését. Néhány ilyen kontextus a szinonimák, az ironikus és szarkasztikus megjegyzések, a mémek, sőt még a hangulatjelek használata is.
Például: "Miért csak most csinálod ezt? 😠😠" egyértelműen negatív hangulatot jelez. A hangulat azonban teljesen megváltozna, ha ezt a megjegyzést mondjuk egy másik üzenet követné "Annak a szemétnek már sokkal korábban meg kellett volna kapnia, amit megérdemelt. lmao".
Ez az utólagos üzenet több kontextust biztosít, és teljesen megváltoztatja az előző mondatot. Hirtelen nem negatív panasz a késések miatt - hanem annak ünneplése, hogy valaki végre megbűnhődik a tetteiért.
Sok hangulatelemző modell úgy működik, hogy egy előre meghatározott lista alapján egy adott szóhoz egy hangulatpontszámot rendel. De csak azért, mert egy mondat nem tartalmaz érzetet kifejező szavakat, még nem jelenti azt, hogy nem fejez ki érzetet, és fordítva.
Például: "A Redmi srác azt mondta nekem, hogy android helyett iPhone-t kellene vennem, ha valódi okostelefont akarok." nem tartalmaz polarizált szavakat, és semleges érzelmi pontszámot adhat. A mondat azonban egyértelműen negatív hangulatot jelez az androidos telefonokkal szemben.
Gépi tanulással működő hangulatelemző modelleket kell betanítania a szarkazmus, a kontextusok és más hangulatelemzési kihívások helyes azonosítására. A képzés során a gépet több tonna szöveges dokumentummal kell etetni, hogy javuljon és tanuljon, ahogyan az ember tenné.
A hátránya az, hogy az algoritmusnak hosszú időre és sok etetésre van szüksége ahhoz, hogy emberi szintű pontosságot érjen el. A gépnek betáplált adathalmazok bármilyen hibája vagy pontatlansága is azt eredményezné, hogy a gép rossz szokásokat tanulna, és ennek következtében pontatlan érzelmi pontszámokat produkálna.
A kultúráknak saját dialektusaik, sőt aldialektusaik is vannak, amelyek mindegyike hasonló szavakat tartalmaz, némileg eltérő jelentéssel. Az érzelmek megfejtése ezen árnyalatok megértése nélkül pontatlan elemzést eredményezne.
Például: "Akarsz menni, haver?" provokáció lenne, ha az Egyesült Államokban mondanák, de ha máshol kérdeznék, ártatlan kérdés lenne az utazással kapcsolatban.
Csak 2021-ben, Merriam-Webster több mint 520 szóval bővítette az angol szótárat. E szavak közül sok (pl. FTW, TBH, amirite) az online kultúrából származik. Más szavak definíciói is módosultak.
Például: "áttörés" jelenthet egy hirtelen felfedezést (pozitív érzés) vagy egy teljesen beoltott személyt, aki megfertőződött a vírussal (negatív érzés).
A tudósokat és a tudósokat már az ókor óta lenyűgözte a nyelvészet. Hála az elkötelezett kutatásaiknak a megértés miért egy személy mond valamit, sok előrelépés történt a tudomány és a fogyasztói magatartás terén.
A világ átmegy a Negyedik ipari forradalom ahol a mesterséges intelligencia, a big data és a gépi tanulás kerül előtérbe. Ez a gyorsan fejlődő gépi technológia minden iparágra hatással lesz, az egészségügytől kezdve a jogon át a marketingig.
Ráadásul, beszédből szövegbe egyre elterjedtebbé válik, mivel a Google és az Amazon élen jár a használatában. Valójában egy tanulmány azt jósolta, hogy az okostelefon-felhasználók fele használja majd a hangalapú keresési technológiát.
A beszéd és az írott szöveg minden szervezet számára létfontosságú adat. Pontosabban, a megértés szándék a kimondott vagy írott szöveg mögött egyre fontosabbá válik egy szervezet túlélése szempontjából.
Így az érzelemelemző eszközök iránti kereslet növekedni fog, mivel a szervezetek igyekeznek mélyebb betekintést nyerni ügyfeleikbe, és jobb ajánlatokat kidolgozni igényeik kielégítésére. A kérdés az, hogy Ön is hasznosítja-e az érzéselemzést a vállalkozásában, vagy lemarad a versenytársak mögött?
Az érzelemelemzés jól kutatott téma, számos folyóiratcikk, könyv és online forrás áll rendelkezésre a tanuláshoz. Az alábbiakban hasznos forrásokat kuratíroztunk össze, ha saját hangulatelemzési modellt szeretne készíteni, vagy ha egyszerűen csak többet szeretne megtudni.
Az érzelemelemzési modell kifejlesztéséhez Python, Javascript vagy R - az NLP és a gépi tanulás legelterjedtebb programozási nyelvei - használatára van szükség. Folyamatos vita folyik arról, hogy melyik nyelv a jobb, de javasoljuk a Python, ha kezdő vagy.
A Python több mint 30 évvel ezelőtti megalkotása óta a programozói közösség könyvtárak, dokumentációk, útmutatók és videós oktatóanyagok hatalmas gyűjteményét gyűjtötte össze minden tudásszintre. A Python-források e kiterjedt gyűjteménye felgyorsítja a rendkívül pontos algoritmusok létrehozásához szükséges fejlesztési folyamatot, ezáltal csökkentve a költségeket és az általános erőfeszítéseket.
Ettől függetlenül minden programozónak megvannak a saját preferenciái, ezért az alábbiakban összeállítottunk egy listát a Python, a Javascript és az R segítségével érzéselemző modellek építéséhez szükséges útmutatókról.
Ha már van tapasztalatod a programozásban, akkor a következők is rendelkezésedre állnak a Speak API-k részletes dokumentációja, kódsorokkal együtt, amelyeket másolva beilleszthet a szövegszerkesztőjébe. Az érzelmek elemzése mellett a Speak Ai-t is integrálhatja, hogy a beszédet szöveggé alakítsa és beágyazza a böngészőjébe.
Python NLTK a Pycharm segítségével - Az NLTK az egyik legnépszerűbb Python könyvtár, amely kiterjedt wiki kurzusokat, projekteket, GYIK-eket és egyebeket tartalmaz. Ez a videó bemutató részletes, lépésről-lépésre bemutatott példákat tartalmaz a Pycharm, egy programozási szövegszerkesztő használatával.
Python NLTK a Google Colab segítségével - Ez a videó bemutató megtanít egy Naive Bayes hangulatelemző algoritmus létrehozására a Google Colab segítségével. Ez a Google által létrehozott platform lehetővé teszi, hogy bárki kódot írjon a böngészőjében.
Twitter hangulatelemzés a Google Colab segítségével - Ez a bemutató megmutatja, hogyan hozhat létre egy hangulatelemző modellt kifejezetten a Tweetekből származó vélemények bányászatához.
Érzelemelemzés Tensorflow és Google Colab segítségével - Ez a videós bemutató részletes, lépésről-lépésre történő útmutatót nyújt egy hangulatelemző modell nulláról történő felépítéséhez. A felhasznált Python könyvtár a Tensorflow, egy népszerű könyvtár a gépi tanulás és a mélytanulás keretrendszerekben.
Érzelemelemző alkalmazás építése Node.js segítségével - Ez a bemutató egy könnyen érthető, lépésről-lépésre követhető útmutató, amely másolható kódokat tartalmaz a fejlesztési folyamat megkönnyítése érdekében.
Hogyan készítsünk hangulatelemzést R-ben a Kaggle segítségével? - A Kaggle az adattudósok online közössége, releváns adatkészletekkel, versenyekkel, tanfolyamokkal és aktív fórummal.
Az érzéselemző gépek a lexikonok - a szavak és a hozzájuk tartozó érzések listája - etetésével tanulnak. Ezt a listát kézzel kell kódolni, és hosszú időbe telik összeállítani, mivel egy nyelvben rengeteg szó van.
Hála Istennek, A Kaggle rendelkezik egy nyilvánosan elérhető érzéslexikonnal a oldalon. 81 nyelv. A Kaggle egy programozóknak szóló közösség, amely számos hasznos kódolási, NLP- és gépi tanulási forrást tartalmaz.
Nagyon ajánljuk, hogy vegye a tanfolyamok amely a teljesítésről szóló oklevéllel jutalmazza Önt, amelyet kiemelhet önéletrajzában. A Kaggle minden képzettségi szint számára kínál tanfolyamokat Python, gépi tanulás, SQL, NLP, gépi tanulás és Game AI témakörökben.
A Kaggle több mint 992 nyilvánosan elérhető hangulatelemzési adatkészletek. Ezek az adatkészletek a hangulatelemzési témák széles skáláját ölelik fel, beleértve a Twittert, az Amazon értékeléseit, a pénzügyi híreket és még sok mást.
Összességében, Kaggle a megfelelő hely a kódolási anyagok beszerzésére, különösen, ha kezdő vagy. Ha már jártas vagy az adattudományban, akkor akár $150 000 készpénzdíjjal járó kódolási versenyeken is részt vehetsz.
A fent említett lexikonok mellett az adattudományi közösség általánosan használja a következő eszközöket is VADER, TextBlob, és SentiWordNet lexikonok. Ezeket a lexikonokat ingyenesen letöltheti a következő honlapról GitHub, egy népszerű platform a fejlesztők számára a szoftverek közös fejlesztésére.
VADER: A VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) egy szabályalapú lexikon, amely kifejezetten a közösségi médiaüzenetek érzelmeire vonatkozik. Az adattudósok azért szeretik a VADER-t, mert ugyanolyan pontos, ha nem is pontosabb, mint az emberi értékelők.
TextBlob: TextBlob egy Python (2 és 3) könyvtár a szöveges adatok feldolgozására, és egy API-val rendelkezik, amely olyan gyakori NLP-feladatok elvégzéséhez, mint a címkézés, főnév-mondat-kivonatolás, osztályozás, fordítás stb.
SentiWordNet: A SentiWordNet egy olyan lexikai forrás, amely a következőkön alapul WordNet, az angol szavak szemantikai kapcsolatainak hatalmas adatbázisa. Ezek a szavak szemantikai kapcsolatok (szinonimák, hyponyms, meronyms), mielőtt egy numerikus pontszámot kapnának az érzelmek jelzésére.
Ha szeretne mélyebben elmerülni a hangulatelemzés és a természetes nyelvi feldolgozás területén, javasoljuk, hogy kezdje a "Érzelemelemzés: Vélemények, vélemények és érzelmek bányászata" Bing Liu.
Bing Liu kiváló informatika professzor, aki rendszeresen publikál tudományos cikkeket az érzéselemzés, a természetes nyelvi feldolgozás, a gépi tanulás és az adatbányászat témakörében.
Mint e területek egyik vezetője, az adattudósok nagyra értékelik a témában való széles körű ismeretei és a technikai NLP-témák érthető magyarázatának képessége miatt.
Erősen javasoljuk, hogy a természetes nyelvi feldolgozás alapjait alapozza meg, mielőtt a hangulatelemzéssel foglalkozna. Az érzelemelemzés a természetes nyelvi feldolgozás egy részhalmaza, ezért mindkettőt kéz a kézben kell megtanulni.
Ez a ingyenes online tanfolyam A Coursera által kínált kurzus áttekintést nyújt a természetes nyelvi feldolgozásról, és a teljesítés után tanúsítványt ad. Négy modul van, mindegyik gyakorlati feladatokat tartalmaz, amelyekben NLP-modellt kell létrehozni, beleértve egy neurális hálózat kiképzését a tweetek hangulatelemzéséhez.
Mi is nagyon ajánljuk ezt a tanfolyam a gépi tanulásról ha saját hangulatelemző modelleket szeretne létrehozni. A tanfolyamon megtanulod, hogyan hozhatsz létre gépi tanulási algoritmusokat a Python és az R, a két legelterjedtebb programozási nyelv segítségével.
Rendkívül megfizethető és 44 órányi előadásanyagot tartalmaz, ami ijesztőnek tűnhet, de a jól strukturált tanfolyam a gépi tanulást harapható részekre bontja.
Ha a költségvetés nem jelent problémát, akkor javasoljuk, hogy jelentkezzen be erre az online Természetes nyelvi feldolgozás mélytanulással kurzus a Stanford Online-on. A tandíj $1,595, és a 10 hetes program során heti 10-14 óra elkötelezettséget igényel. A tanfolyam elvégzése után tanúsítványt is kap, amelyet kiemelhet az önéletrajzában.
Ha az online tanfolyamok nem az Ön műfaja, megnézheti a YouTube videósorozat Dan Jurafsky és Christopher Manning, a Stanford Egyetem informatika és nyelvészet professzorai által a természetes nyelvi feldolgozásról.
Az érzelemelemzés a természetes nyelvfeldolgozási (NLP) technikák felhasználásával történő folyamat, amelynek során a szöveges adatokból érzelmeket (pozitívumok, érzelmek, érzések) vonunk ki. A gépi tanulás és az NLP-technológiák gyors fejlődésével a kisebb és nagyobb vállalatok egyre inkább kihasználják az érzelemelemelemzést, hogy megalapozzák helyüket a piacon.
A hangulatelemzésnek és a véleménybányászatnak számos alkalmazása van. A szervezetek használhatják a hangulatelemzést a piackutatásban, az ügyfélszolgálatban, a pénzügyi piacokon, a politikában és a közösségi média piacán, hogy csak néhányat említsünk.
Bár az érzelemelemzés nem tökéletes, mégis rendkívül hatékony az online szöveges adatok nagy léptékű elemzésében. Az érzéselemző modellek azonban már ugyanolyan pontosak, mint az emberi értékelők, ha nem megbízhatóbbak.
Csak idő kérdése, hogy az érzéselemző modellek gyakorlatilag 100% pontosságot érjenek el a nagy szövegtömbökből történő véleménybányászatban. Ez egy olyan technológia, amely bizonyítottan optimalizálja a munkafolyamatokat, és lehetővé teszi a csapatok számára, hogy mélyebb ismereteket szerezzenek ügyfeleikről.
Ha többet szeretne megtudni, próbálja ki a 7 napos próbaidőszak hitelkártya nélkül, vagy beszéljen velünk hogy megbeszéljük, hogyan emelheti szervezetét a következő szintre hangulatelemzési megoldásainkkal.
Próbálja ki a Speak ingyenes 7 napig, hitelkártya nélkül
Hogyan kell átírni egy hangfelvételt szövegre Kód nélküli átíró eszközünkkel mindössze két lépésben alakíthat át egy hangfelvételt szöveggé. Keresse meg a
Hogyan kell átírni egy YouTube-videót Az átíráshoz nem kell a YouTube-videót mp4-be konvertálni. Egyszerűen töltse fel az URL-t a Speak
Hogyan kell hangot és videót átírni szöveggé 2 perc alatt (2022 útmutató) Tanulja meg, hogyan kell hangot és videót átírni szöveggé a Speak Ai segítségével.
A szövegelemzés teljes útmutatója (2022) A szövegelemzés (vagy szövegbányászat) a természetes nyelvi feldolgozási technikák használatára utal, amelyekkel a legfontosabb ismereteket nyerhetjük ki a darabokból.
Mi a természetes nyelvi feldolgozás: A természetes nyelvfeldolgozás az a nagy terület, amely azt vizsgálja, hogy a számítógépek hogyan képesek pontosan megérteni az emberi nyelvet, és
Egyszerű útmutató a piackutatásról 2021-ben Ismerjen meg néhány egyszerű lépést, hogy elkezdhesse a piackutatást,
Korlátozott ideig, menteni 93% egy teljesen feltöltött Speak terven. Kezdje a 2025-ös évet erősen, egy kiválóan értékelt AI-platformmal.
Magyar 
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
한국어 
Slovenčina 
Suomi