녹음을 텍스트로 변환하는 방법
4월 28, 2022
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감성 분석은 주어진 텍스트에서 감정과 느낌을 추출하는 것입니다. 이를 통해 조직은 숨겨져 있을 수 있는 메시지 이면의 근본적인 의미를 이해할 수 있습니다. 그렇다면 감성 분석은 정확히 어떻게 작동하며 비즈니스에서 이를 사용해야 할까요?
감성 분석이 어떻게 작동하는지 자세히 알아보기 전에, 감성 분석이 올바른 방식으로 활용될 때 얼마나 강력한 힘을 발휘할 수 있는지 살펴보겠습니다.
우리 모두 나이키 콜린 캐퍼닉 캠페인을 기억하시죠? 추수감사절에 논쟁을 불러일으키고 수많은 우정을 깨뜨렸던 그 캠페인 말이죠?
잘 모르시는 분들을 위해 간단히 정리해 보았습니다.
2018년, 나이키는 일부에서 논란이 된 인물인 콜린 캐퍼닉이 등장하는 마케팅 캠페인을 도입하여 전국적인 소셜 미디어 열풍을 일으켰습니다.
나이키가 캐퍼닉 광고를 발표하기 12개월 전입니다, 나이키는 평균 26.7%의 순 긍정 감성어를 기록했습니다. 를 소셜 미디어에 올렸습니다. 하지만 발표 이후 나이키의 순감성지수는 -4.7%로 급락했습니다.
만약 당신이 나이키의 마케팅 책임자라면 즉시 캠페인을 중단했을 것 같죠? 그런데 왜 그러지 않았을까요?
표면적으로는 부정적으로 보이는 반응에도 불구하고, 나이키는 다음과 같이 보고했습니다. 매출 31% 증가 의 폭발과 브랜드 언급량 2,677%.
Nike는 감정 분석을 활용하여 부정적인 감정의 물결 아래에는 타겟 고객, 즉 자신에게 중요한 소비자들의 보고되지 않은 긍정적인 감정이 있다는 사실을 깨달았습니다. Nike는 도박을 받아들여 광고를 계속 진행했고, 그 결과는 그 자체로 증명되었습니다.
오피니언 마이닝이라고도 하는 감성 분석은 텍스트에서 감정(행복, 분노), 의도(문의, 불만, 의견 등), 긍정성(부정, 중립, 긍정)을 추출하는 것을 말합니다.
감성 분석의 일반적인 용도로는 평판 관리, 소셜 미디어 모니터링, 시장 조사, 고객 피드백 분석 등이 있습니다. 감성 분석은 AI와 컴퓨터를 사용하여 언어학을 연구하는 자연어 처리(NLP)의 하위 집합이기도 합니다.
흔히 감성 분석, 텍스트 분석, 자연어 처리(NLP)라는 용어를 함께 사용하는 것을 볼 수 있습니다. 이 모든 용어는 데이터 과학의 관련 용어이며 실제 적용 분야는 같을 수 있지만, 같은 의미는 아닙니다.
감정 분석: 앞서 언급했듯이 감성 분석은 기계 알고리즘을 통해 텍스트에 감성 점수(긍정, 부정 또는 중립)를 부여하는 것을 말합니다. 감성 분석은 오피니언 마이닝이라고도 합니다.
텍스트 분석: 텍스트 마이닝이라고도 하는 텍스트 분석은 비정형 데이터를 분석하여 워드 클라우드를 생성하는 등 정보를 추출하는 것을 말합니다. 텍스트 분석은 유사한 성격으로 인해 일반적으로 감정 분석과 함께 사용됩니다.
자연어 처리(NLP): 자연어 처리는 컴퓨터를 사용하여 인간의 언어를 분석하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 자연어 처리는 감정 분석과 텍스트 분석의 상위 집합으로 생각할 수 있습니다.
감성 분석에는 다섯 가지 주요 유형이 있으며, 각각 데이터 세트의 다양한 측면에 중점을 둡니다:
감정 감지는 다음과 같이 주어진 텍스트의 단어를 통해 감정을 인식하는 것을 목표로 합니다. 행복, 실망, 분노, 두려움.
텍스트에서 감정을 감지하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 키워드를 식별하고 어휘집(단어 목록 및 관련 감정)을 기반으로 감성을 할당하는 것입니다.
특징 기반 감성 분석이라고도 하는 측면 기반 감성 분석(ABSA)은 데이터 세트에서 미리 결정된 측면과 관련 감성을 인식하는 프로세스입니다.
이러한 측면은 조직마다 다르지만 가장 일반적인 것은 가격, 패키징, 디자인, UX 및 고객 서비스입니다.
ABSA는 고객이 가장 좋아하거나 싫어하는 기능을 파악하기 위해 제품 및 서비스 리뷰에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 그런 다음 조직은 제품 및 서비스에서 개선이 필요한 특정 영역을 집중적으로 개선할 수 있습니다.
세분화된 감성 분석은 문장을 여러 부분으로 나누고 각 부분으로부터 감성을 추출합니다. 그런 다음 감성은 매우 긍정, 긍정, 중립, 부정, 매우 부정의 다섯 가지 극성 범주 중 하나로 분류됩니다.
극성의 정확성은 고객 피드백 평점 척도를 해석하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 별점 1~5점 척도에서 1은 매우 부정적이고 5는 매우 긍정적입니다. 1~10점 평가 척도에서 1-2점은 매우 부정적이고 9~10점은 매우 긍정적입니다.
거친 감성어 분석은 세분화된 감성어 분석과 유사합니다. 하지만 거친 감성 분석은 문장을 여러 부분으로 나누지 않고 전체 문서 또는 문장에서 감성을 추출한다는 점에서 차이가 있습니다.
세분화된 감성 분석은 감성을 긍정, 중립, 부정의 세 가지 극성 카테고리로만 분류합니다.
다국어 감성 분석을 사용하면 영어가 아닌 텍스트를 번역하지 않고도 데이터를 수집할 수 있습니다. 다국어 분석에서 번역에 의존하는 것은 편리할 수 있지만 의미론이나 어휘와 같은 언어적 뉘앙스가 혼동될 수 있기 때문에 신뢰할 수 없습니다.
잊어버리기 쉽지만 전 세계 인구의 17%가 영어를 사용합니다.및 영어는 인터넷 사용자의 25.91%에 불과합니다.. 다국어 감성 분석을 통해 누락된 다수를 활용하고 비즈니스 가치를 극대화할 수 있습니다.
의도 분석은 감정을 식별하는 대신 다음 사항에 대한 텍스트 단서를 검사합니다. 의도 를 검색하여 미리 정해진 태그로 분류합니다. 이러한 태그는 비즈니스 요구 사항에 따라 크게 달라지며 일률적으로 적용되지 않습니다.
예를 들어 소셜 미디어 메시지에 대한 인텐트 분류기는 다음과 같이 구분할 수 있습니다. 제안, 쿼리, 불만 사항, 피드백, 그리고 마케팅. 고객 피드백을 분석하는 데 더 적합한 태그는 다음과 같습니다. 관심, 관심 없음, 구독및 구독 취소.
감성 분석은 자연어 처리(NLP) 기술, 통계 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 텍스트의 감정과 그 극성을 자동으로 결정합니다..
가장 일반적인 감성 분석 모델에는 규칙 기반, 머신 러닝 및 하이브리드가 있습니다.
규칙 기반 접근 방식에서는 알고리즘이 사람이 만든 규칙 또는 어휘집(단어 및 관련 감정 목록)을 기반으로 텍스트의 감성 점수를 할당하고 계산합니다.
목록에는 이미 두 가지 부정적(끔찍한, 끔찍한, 나쁜) 및 양수(좋은, awesome, 유쾌한) 단어를 입력합니다. 그런 다음 알고리즘이 양극화된 단어를 식별하고 일반적으로 -1에서 +1의 척도로 전체 감성을 합산합니다.
어휘 기반 접근 방식을 사용하는 좋은 감성 분석 모델은 각 하위 텍스트가 문장 수준의 텍스트에서 인지된 강도에 미치는 영향을 통합해야 합니다. 문장의 극성에 영향을 미치는 5가지 요소가 있습니다:
구두점즉, 느낌표(!)를 사용하면 의미적 방향을 수정하지 않고도 강도의 크기를 늘릴 수 있습니다.
대문자특히 대문자가 아닌 다른 단어가 있을 때 감정과 관련된 단어를 강조하기 위해 올캡을 사용하면 의미 지향성에 영향을 주지 않고 감정 강도의 크기를 높일 수 있습니다.
학위 수정자 (강화어, 부스터 단어 또는 정도 부사라고도 함)는 강도를 높이거나 낮춤으로써 감정 표현의 강도에 영향을 줍니다. 예를 들어 "날씨가 매우 덥습니다."
접속사로 인한 극성 이동대조 접속사 '그러나'는 접속사 뒤에 오는 텍스트의 감정이 지배적인 것으로, 감정의 극성이 바뀌었음을 나타냅니다. 예를 들어 "날씨는 덥지만 견딜 만합니다."는 감정이 혼합되어 있으며 후반부가 전체 평점을 결정합니다.
극성 네거티브 잡기 감정이 담긴 어휘 기능 앞에 있는 3개 항목의 연속적인 순서를 조사하여 부정이 텍스트의 극성을 뒤집는 약 90%의 사례를 포착합니다. 예를 들어, 부정문은 "날씨가 그렇게 덥지 않아요."와 같은 문장이 될 수 있습니다.
인적 노력의 초기 투자: 규칙 기반 감성 분석 엔진을 처음부터 구축하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 다국어 감성 분석 엔진을 위한 어휘를 개발하는 것은 말할 것도 없고, 영어에는 수천 개의 단어가 있습니다.
극성에 동의하는 것에 대한 주관성: 단어의 원자가에 대한 의견 불일치도 최종 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 다른 연구원이 동일한 감성 점수를 부여한 경우 잔혹한 를 나쁜전체 감정 점수는 얼마인가요?
컨텍스트를 감지할 수 없습니다: 규칙 기반 감성 감성어 접근 방식은 풍자와 문맥을 감지하지 못할 수 있습니다. 예를 들어 "저 잭이 팀장이라고요? 잭이 일을 잘 해낼 거고 망치지 않을 거라고 확신해요 😂😂😂 '는 비꼬는 부정적인 모욕임에도 불구하고 긍정적인 감성어 점수를 생성할 수 있습니다.
머신 러닝 접근 방식에서는 감성 분석 엔진이 올바른 태그로 텍스트 데이터를 자동으로 분류하도록 훈련됩니다. 훈련(지도 및 비지도 머신 러닝)은 일반적으로 사전에 태그가 지정된 수많은 텍스트 데이터를 엔진에 공급하는 방식으로 이루어집니다.
기계는 사전 태그가 지정된 예시를 지속적으로 공급함으로써 사람처럼 언어학을 학습하고 향후 데이터 세트의 태그를 정확하게 예측할 수 있습니다(예, 그 노래에 불이 켜졌습니다. ㅋㅋ -> 긍정적)
시간과 자원의 투자: 만족스러운 정확도 수준에 도달하기 위해 머신러닝 알고리즘을 학습시키는 데는 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 엔진에 공급할 충분한 데이터 세트를 확보하는 데도 많은 비용이 들 수 있습니다.
오류가 발생하기 쉽습니다: 머신 러닝 시스템은 편향되거나 부정확한 데이터 세트가 제공될 때와 같이 부정확할 수도 있습니다.
하이브리드 접근 방식은 머신 러닝과 규칙 기반 감성 분석을 결합하여 보다 정확한 결과를 도출합니다. 하지만 하이브리드 접근 방식을 사용하는 모델은 초기 자본과 유지 관리 비용이 가장 많이 듭니다.
1990년대 인터넷의 등장 이후 소비자 및 소셜 미디어 플랫폼은 진화하여 우리의 일상과 점점 더 밀접하게 얽혀 있습니다. 이제 2023년까지 53억 명으로 증가할 것으로 예상되는 인터넷 사용자 수 (6% CAGR), 온라인 데이터의 방대한 가치를 간과해서는 안 됩니다.
기업도 소비자의 구매 결정에 미치는 소셜 미디어의 영향력을 무시할 수 없습니다. 에 따르면 글로벌웹인덱스소셜 미디어 계정을 가진 사람 중 54%가 소셜 미디어를 활용하여 제품을 조사합니다.
또한 소셜 미디어 사용자와 오피니언 리더들은 브랜드, 정치, 인권 문제에 대한 의견을 표명하고 있습니다. 이러한 사용자 제작 콘텐츠가 소비자 행동에 큰 영향을 미치는 이유는 다음과 같습니다. 고객은 광고 메시지보다 입소문에 더 의존합니다..
감성 분석을 통해 기업은 여론에 수동적으로 반응하는 것을 멈추고 브랜드에 대한 일반적인 감정을 형성하는 데 능동적인 조치를 취할 수 있습니다. 감성 분석을 통해 기업은 다음을 확인할 수 있습니다. 무엇 소비자들의 의견과 의미 메시지 뒤에 숨어 있습니다.
감성 분석 도구를 사용하면 클릭 한 번으로 수천, 아니 수백만 개의 온라인 텍스트를 분석할 수 있습니다. 비즈니스 소유자는 개별 트윗이나 Facebook 게시물을 조사하는 대신 소비자가 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 즉각적으로 파악할 수 있습니다.
또한 감정 분석이 자동으로 이루어지므로 인건비와 데이터 수집에 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다.
감정 분석은 그 이상입니다. 무엇 고객들이 다음과 같은 인사이트를 제공합니다. 왜 고객들은 이러한 의견을 가지고 있습니다. 고객의 의도와 양극성을 파악하여 의견을 마이닝함으로써 기업은 미처 깨닫지 못했던 개선해야 할 부분을 파악할 수 있습니다.
또한 감정 분석을 통해 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있어 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 의사 결정의 근거가 되는 신뢰할 수 있는 데이터가 없다면 어둠 속에서 촬영하는 것과 같아서 결국 시간과 비용을 낭비하게 됩니다.
감성 분석은 실시간 마케팅, 즉 즉흥적으로 만들어진 마케팅 메시지를 위한 충분한 기회를 제공합니다. 실시간으로 보고되는 데이터를 통해 감성 분석을 활용하면 트렌드 이벤트를 활용하거나 PR 위기가 큰 이슈로 커지기 전에 관리할 수 있습니다.
감성 분석은 댓글, 메시지, 이미지, 동영상 등 방대한 양의 비정형 데이터도 대규모로 분석할 수 있습니다. 특정 감성 분석 API를 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어와 통합하여 고객 피드백에서 실시간으로 의견을 마이닝할 수도 있습니다.
감성 분석은 본질적으로 사람들이 특정 주제에 대해 어떻게 느끼는지 알아내는 것입니다. 이 기술은 기업, NGO, 정당, 심지어 국가에서도 활용되고 있습니다. 결국, 사람들의 내면의 감정을 이해하면 연구자들은 사람들의 요구를 더 잘 이해할 수 있습니다.
소셜 리스닝은 회사와 관련된 브랜드 또는 주제에 대한 소셜 미디어 언급을 모니터링하는 것을 말합니다. 비즈니스를 언급하는 방대한 양의 소셜 미디어 게시물을 수집하는 대신, 감성 분석은 한 단계 더 나아가 다음을 강조합니다. 왜 그런 댓글을 달았습니다.
또한 경쟁사에 대한 오피니언 마이닝을 수행하여 사람들이 브랜드와 해당 제품 및 서비스에 대해 어떻게 생각하는지 알아볼 수 있습니다. 또한 이러한 모든 분석이 실시간으로 이루어지므로 보다 민첩한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
트위터에 감성 분석 API를 통합하여 특정 주제에 대한 의견을 마이닝할 수 있습니다. 압두르 라술(Abdur Rasool) 등이 수행한 이 연구에서는 트위터에서 텍스트를 마이닝하여 아디다스와 나이키에 대한 머신러닝 감성 분석을 수행했습니다. 두 브랜드의 전체 감성지수를 머신러닝 기법으로 계산한 후 비교했습니다.
분석 결과 나이키와 아디다스의 감성어 분포는 비슷했으며, 전반적으로 긍정적인 감성이 대다수였고 중립적인 감성이 많았습니다. 그러나 아디다스가 나이키보다 긍정적인 감성이 약간 더 높았습니다(27.2% 대 24.5%). 이는 어떤 회사에서 일하느냐에 따라 좋은 징조일 수도 있고 나쁜 징조일 수도 있습니다.
감성 분석 도구에 따라 중립적이거나 부정적인 감성을 가진 사용자를 찾아내어 긍정적인 브랜드 홍보대사로 전환할 수 있습니다. 전반적으로 감성 분석은 브랜드 이미지 개선을 위한 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있는 정보를 제공합니다.
회사 규모에 따라 수백, 심지어는 수천 매일 브랜드와 관련된 소셜 미디어 멘션의 수입니다. 이 중 일부는 문의, 불만 또는 기타 부정적인 메시지일 수 있습니다.
소셜 미디어 참여가 부족하거나 느리면 충성도가 높은 고객과 고객 생애 가치를 잃을 수 있습니다. 더 나쁜 경우 부정적인 입소문이 퍼져 다른 사람들의 구매를 방해할 수도 있습니다.
이러한 PR 위기가 발생하면 감성 분석 도구를 사용하면 위기가 너무 커지기 전에 이를 관리할 수 있습니다.
2014년, 익스피디아 캐나다는 "겨울 탈출: 공포" 크리스마스 광고. 이 영상에서 한 아버지는 밖에서 거센 눈보라가 치는 줄 알았는데 사실은 바이올린을 연습하는 딸의 비명 소리에 겁에 질려 있었습니다.
불쾌할 정도로 시끄럽고 키가 맞지 않는 비명소리는 몇 차례 방영된 후 견딜 수 없게 되었습니다. 심지어 이 광고는 세계 주니어 하키 선수권 대회 기간에도 상영되었지만 좋은 반응을 얻지 못했습니다.
많은 캐나다인이 소셜 미디어로 몰려들었습니다. 광고의 끔찍한 사운드 선택에 대해 비판하기라는 댓글과 함께 "최악의 광고, 너무 과장되어 짜증나서 이 광고가 너무 짜증나서 익스피디아를 이용하지 않을 것 같습니다."
익스피디아 캐나다는 즉시 광고를 중단하고 속편 두 편을 공개하여 부정적인 여론에 대응했습니다. 그 중 하나는 바이올린을 집 밖으로 던지는 아버지의 모습을 담았습니다. 다른 속편에서는 첫 번째 광고에 대해 댓글을 단 실제 소셜 미디어 사용자를 초대하여 바이올린을 부수도록 했습니다.
익스피디아 캐나다의 사례에서 볼 수 있듯이, 감성 분석을 통해 당혹스러운 사고나 홍보 위기를 마케팅 기회로 전환하고 결과적으로 브랜드 인지도를 높일 수 있습니다.
감성 분석은 소비자의 태도와 의견을 이해하는 것과 관련이 있기 때문에 일반적으로 시장 조사. 오피니언 마이닝은 일반적으로 데이터의 해석 및 분석 단계에서 발생합니다. 마케팅 조사 프로세스.
보다 구체적으로, 시장 조사원은 포커스 그룹과 인터뷰를 통해 수집한 데이터 세트에서 의견을 채굴합니다. 조사 참여자가 왜 그런 말을 했는지 더 깊이 파고들면 그들의 정확한 문제, 요구, 욕구를 발견할 수 있습니다.
거의 데이터 전사 그리고 데이터 수집 소프트웨어 는 감성 분석 도구와 함께 제공되며, 이것이 바로 차별화 요소 중 하나입니다. Speak를 사용하면 하나의 중앙 집중식 미디어 데이터베이스에서 대규모 트랜스크립션을 생성하고 텍스트 및 감성 분석 도구를 사용하여 이러한 정확한 데이터 세트를 분석할 수 있습니다.
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소규모 비즈니스를 위한 시장 조사에서도 수십 개의 정성적 데이터 세트를 분석해야 할 수 있습니다. 각 세션이 30분 동안 50명의 참가자를 인터뷰했다고 가정하면 검토해야 할 녹취록은 25시간 분량입니다.
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이를 통해 개선이 필요한 주요 영역을 빠르게 파악할 수 있습니다. 보다 정확한 분석을 위해 Speak의 대시보드에서는 개별 문장의 감정까지 보고하여 개선이 필요한 특정 영역을 집중적으로 분석할 수 있습니다.
워드 클라우드는 빈도와 관련성에 따라 텍스트 구절에서 가장 중요한 단어, 주제, 구문을 강조 표시할 수 있는 좋은 방법입니다. 텍스트 데이터에서 워드 클라우드를 생성하여 더 심층적인 분석을 위해 이해하기 쉬운 시각적 분석을 만들어 보세요. 사용해 보기 무료 단어 구름 생성기 를 사용하여 데이터에서 자동으로 인사이트를 시각화할 수 있습니다.
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또한, 소셜 미디어에서 불만 사항에 답변하면 고객 옹호도를 25%까지 높일 수 있습니다..
고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어를 사용하면 고객 문의에 즉시 응답할 수 있습니다. 감성 분석 API와 함께 사용하면 고객과의 상호작용을 대규모로 분석하고 고객이 제품 및 서비스에 대해 어떻게 느끼는지 파악할 수 있습니다.
또한 감성 분석은 제품과 서비스에서 눈에 띄지 않는 문제도 밝혀냅니다. 측면 기반 감성 분석을 통해 어떤 기능을 개선하거나 유지해야 하는지 파악할 수 있습니다.
전반적으로 제품은 마케팅 믹스에서 가장 중요한 요소이며, 감성 분석은 제품의 품질을 한 단계 더 끌어올리는 데 도움이 됩니다.
Adobe는 전 세계 크리에이티브 전문가들이 사랑하는 광범위한 소프트웨어 제품군입니다. 주목할 만한 도구로는 Adobe XD(UI/UX 디자인), Adobe Photoshop(그래픽 편집기), Adobe Lightroom(사진 편집기) 등이 있습니다. 특히 Adobe XD의 트위터 고객 서비스는 매우 인상적입니다. 트위터는 블로그에서 이들을 칭찬했습니다..
고객 문의에 적극적으로 대응함으로써 Adobe XD(및 기타 Adobe 트위터 계정)는 트위터에서 크리에이티브로 구성된 긴밀한 커뮤니티를 성공적으로 구축할 수 있었습니다.
예를 들어 @AdobeXD 는 약 12만 명의 팔로워를 보유하고 있으며, 이는 인상적인 수치이지만 Adobe의 다른 트위터 계정에 비해서는 여전히 왜소합니다, 라이트룸 (180만 팔로워) 및 포토샵 (320만 팔로워).
Adobe의 일반 고객 서비스 트위터 계정입니다, @AdobeCare의 경우 실제로 트위터에서 회사와 관련이 있을 수 있는 주제에 대한 언급을 샅샅이 뒤집니다, 포토샵. 눈치 채셨겠지만 고객이 실제로 AdobeCare에 태그를 지정한 적은 없습니다.
하지만 AdobeCare는 사전 감정 분석과 소셜 리스닝 소프트웨어를 통해 놀라운 속도로 고객 문의에 대응할 수 있습니다.
감정 분석은 금융 분야, 특히 투자자와 데이 트레이더 사이에서도 활용되고 있습니다. 투자자들은 자주 시장 심리 - 금융 시장이나 기업에 대한 투자자들의 일반적인 감정입니다.
금융 시장은 변동성이 크고 항상 예기치 않게 변하기 때문에 빨리 부자가 되고자 하는 초보 트레이더는 실패할 수 있습니다. 노련한 투자자는 트레이딩 심리학 를 통해 시장 심리를 분석하고 수익성 있는 트레이딩을 할 수 있습니다.
이러한 변동성에 영향을 미치는 두 가지 주요 요인은 뉴스 이벤트(정치, 새로운 법률, 산업 관련, 기업 실적)와 소셜 미디어 댓글입니다.
투자자는 감정 분석 도구를 활용하여 금융 시장의 전반적인 감정을 실시간으로 파악하고 주가 변동에 대한 예측을 할 수 있습니다.
예를 들어 소셜 미디어 인플루언서인 카일리 제너가 이 트윗을 올린 후 SNAP의 주가는 71티피트 하락하여 시장 가치로 환산하면 13억 4천만 달러의 손실이 발생했습니다. 당시 카일리 제너의 팔로워 수는 3,900만 명이었으니 트윗 하나가 시장 심리와 주가에 큰 영향을 미친 것은 당연한 일이었습니다.
감정 분석 소프트웨어는 급격한 감정 하락을 즉시 보고하여 투자자가 주가가 더 급락하기 전에 주식을 매도할 수 있는 충분한 시간을 제공합니다.
정치인과 정부 기관은 종종 일반 대중, 유권자, 심지어 경쟁자의 의견을 파악하기 위해 감성 분석을 사용합니다. 감성 분석을 사용하면 수백만 명의 시민으로부터 불만 사항을 즉시 추출하고 이를 해결하여 정치적 지지를 이끌어낼 수 있습니다.
버락 오바마 대통령의 2012년 재선 캠페인의 일환으로, 오바마 포 아메리카는 다음과 같은 정서 분석 도구를 활용했습니다. 캠페인 웹사이트에서 570만 개의 메시지를 채굴합니다.. 알고리즘은 다음과 같은 문의의 단어에 태그를 지정했습니다. 투표 또는 기여도 사전 주어진 어휘(주어진 단어에 감성을 부여하는 목록)를 기반으로 합니다.
아세안(동남아시아국가연합) 회원국인 말레이시아는 2018년에 14번째 총선을 실시했습니다. 집권당은 우파와 중도주의 정당의 주요 연합인 바리산 나시날(Barisan Nasional)이었습니다.
그러나 파카탄 하라판(중도 좌파 정당 연합)은 14대 총선에서 기적적으로 승리하여 바리산 나시알을 압승으로 물리쳤습니다. 61년 만에 처음으로 말레이시아가 다른 정당의 통치를 받게 되었기 때문에 여러 가지 감정이 교차했습니다.
여러 연구자 는 확률론적 방법인 나이브 베이즈 방법(Naive Bayes Method)을 기반으로 새 여당에 대한 시민들의 수용도에 대한 감성 분석을 실시했습니다. 연구진은 한 달 동안 트윗과 관련 해시태그를 추출하여 전체 감성어를 계산했습니다.
파카탄 하라판에 대한 대중의 감정은 긍정 301표, 중립 411표, 부정 291표로 거의 긍정에 가까운 것으로 나타났습니다.
새 정부는 취임 100일 만에 빠르게 업무를 시작하고 민심을 다시 분석했습니다. 이후 487,000명의 응답자를 대상으로 한 설문 조사에 따르면 대중의 감정은 "부정적이기보다는 긍정적"이며, 부정적 감정은 교통과 부패에 기울어져 있는 것으로 나타났습니다.
따라서 정서 분석은 기업뿐만 아니라 정부도 국민의 요구에 더 잘 부응할 수 있는 기회를 창출합니다. 정서 분석이 없으면 근본적인 문제를 무시하고 매출, 대중의 지지 또는 조직과 관련된 기타 지표를 놓칠 수 있습니다.
감성 분석 도구에는 직접 구축하거나, 기성 소프트웨어를 구입하거나, 공급업체에서 맞춤 제작하는 세 가지 옵션이 있습니다. 어떤 방법을 선택하든, 감성 분석 도구를 선택하기 전에 스스로에게 물어봐야 할 몇 가지 질문이 있습니다.
첫째, 알고리즘은 얼마나 복잡해야 하나요? 다양한 유형의 감성 분석 소프트웨어가 있으며, 각기 다른 기술을 사용하여 텍스트를 분석합니다. 고급 도구는 풍자, 이모티콘 및 기타 언어적 뉘앙스를 더 정확하게 인식할 수 있지만 비용이 더 많이 듭니다.
다음, 평가판을 사용하시나요? 비즈니스에서 감성 분석을 구현하는 가장 좋은 방법은 직접 사용해 보는 것입니다. 감성 분석 모델마다 정확도가 다르며 특정 요구 사항에 맞게 학습되지 않았을 수도 있습니다.
또한 스스로에게 물어보세요. 감정 분석 도구가 프로젝트의 범위와 예산에 맞는지 확인합니다. 종합적인 감성 분석 소프트웨어는 초기 자본과 유지 관리 비용이 더 많이 듭니다. 트윗 분석이든 고객 피드백 분석이든 비즈니스 목표에 맞는 솔루션을 선택하여 ROI를 극대화하세요.
마지막으로, 부가 가치 서비스가 있나요? 효과적인 감성 분석 소프트웨어는 다양한 텍스트 분석 도구를 결합하여 텍스트 데이터를 보다 종합적으로 분석할 수 있습니다. 또한 감정 분석 API 에 통합할 수 있습니다. 마케팅 소프트웨어 를 스택에 추가합니다.
감성 분석은 매우 복잡한 프로세스이므로 대부분의 옵션에 대한 비용을 지불해야 합니다. 일부 플랫폼은 커밋하기 전에 플랫폼을 테스트해 볼 수 있는 평가판을 제공하기도 하는데, 이러한 도구는 연간 수백, 수천 달러에 달하는 고가일 수 있기 때문입니다.
물론 대기업이라면 이러한 비용은 무시할 수 있는 수준입니다. 하지만 이제 막 시작했거나 단순히 감성 분석 도구의 기능을 실험해보고 싶다면 어떻게 해야 할까요?
Speak에서는 데이터 트랜스크립션, 감성 분석, API 통합을 위한 올인원 솔루션을 제공합니다. 또한 사용자가 모든 무료 분석 도구 - 감성 분석, 개체 인식, 워드 클라우드 메이커를 통해 인기 있는 키워드를 식별합니다.
또한 7일 평가판 더 많은 실험을 하고 싶다면 신용 카드가 필요하지 않습니다. 모든 도구를 이용하려면 무료로 가입하기만 하면 됩니다!
조직에 감성 분석을 사용하고자 하는 경우 다음과 같은 다양한 플랜이 있습니다. 월 $$19.99부터 시작. 또한 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공하여 연구 및 분석 작업을 쉽게 확장할 수 있습니다.
더 자세히 알고 싶으시다면, 문의해 주시면 감성 분석을 통해 비즈니스 수익을 개선하고, 브랜드 인지도를 높이고, 워크플로를 최적화할 수 있도록 도와드리겠습니다.
다음과 같이 미리 만들어진 감정 분석 엔진이 많이 있습니다. 말하기) 보통 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태로 제공됩니다. 반면에 오픈 소스 라이브러리를 사용하거나 아래의 튜토리얼을 따라 자신만의 감성 분석 솔루션을 구축할 수도 있습니다.
감성 분석 도구를 구매하거나 구축할지 여부를 결정하는 데는 주로 다음이 포함됩니다. 비용, 전문성 및 시간.
감성 분석 솔루션을 구매하면 시간을 절약할 수 있고 컴퓨터 과학 지식이 필요하지 않습니다. 이러한 사전 학습된 모델은 일반적으로 트위터, Slack, Trello 및 기타 Zapier 통합과 같은 인기 있는 타사 앱과의 통합과 함께 제공됩니다. 또한 이러한 감성 분석 엔진은 공급업체가 대신 관리해 주기 때문에 사용자가 직접 관리할 필요가 없습니다.
반면에 직접 감성 분석 모델을 구축하면 필요에 따라 맞춤 설정할 수 있습니다. 시간과 노력이 있다면 온라인 리소스를 통해 스스로 학습하여 처음부터 감성 분석 모델을 구축할 수 있습니다.
나만의 감성 분석 솔루션을 구축하거나 이 주제에 대해 더 자세히 알고 싶다면 아래에서 유용한 리소스와 튜토리얼을 확인하세요.
장점
✅ 더 저렴
✅ 시간과 노력 절약
API 및 Zapier 통합 제공
데이터 과학이나 코딩 지식이 필요하지 않습니다.
단점
❌ 특정 요구 사항에 적합하지 않을 수 있습니다.
장점
✅ 프로젝트 범위와 목표에 맞게 맞춤 설정 가능
✅ 간단한 감정 분석 모델을 직접 수행할 수 있습니다.
단점
엔진 구축 및 훈련에 시간이 걸립니다.
❌ 초기 투자 및 유지보수 비용 포함
감성 분석은 사람들이 어떤 주제에 대해 어떻게 느끼는지에 대한 개요를 제공합니다. 하지만 완벽하지는 않으며 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 감성 분석의 주요 한계는 다음과 같습니다:
감성 분석에서 극성이라는 용어는 단어나 문장이 긍정, 부정 또는 중립적인 정도를 나타냅니다. 양극화된 단어는 긍정 또는 부정으로 쉽게 분류할 수 있습니다. 예를 들어 좋은 은 긍정적인 감정을 나타내는 반면 나쁜 는 부정적인 감정을 나타냅니다.
그러나 단어나 문장을 얼마나 긍정적으로 표현할지 결정할 때 문제가 발생합니다. 예를 들어 "음식은 끔찍했습니다." 및 "음식은 매우 끔찍했습니다.' 모두 부정적인 감성을 분명히 나타내지만, 특정 감성어 점수를 매기는 것은 분석 모델과 사람에 따라 주관적입니다.
감성은 주관적이기 때문에 사람마다 같은 문장에 대해 서로 다른 감정 점수를 부여할 수 있습니다.
사람들은 문맥 속에서 의견을 표현하며, 문맥을 제거하면 그 말의 의미가 달라집니다. 이러한 문맥에는 동의어 사용, 아이러니하고 비꼬는 댓글, 밈, 심지어 이모티콘까지 포함됩니다.
예를 들어, "왜 이제서야 이걸 하는 거죠? 😠😠" 는 부정적인 감정을 분명히 나타냅니다. 하지만 이 댓글에 다른 메시지가 이어진다면 감성은 완전히 달라질 것입니다."저 쓰레기는 진작에 응분의 대가를 치렀어야 합니다.".
이 후속 메시지는 더 많은 맥락을 제공하고 이전 문장을 완전히 바꿉니다. 갑자기 지연에 대한 부정적인 불만이 아니라 누군가가 마침내 자신의 행동에 대한 처벌을 받게 된 것을 축하하는 메시지가 됩니다.
많은 감성 분석 모델은 미리 정해진 목록에 따라 특정 단어에 감성 점수를 할당하는 방식으로 작동합니다. 하지만 문장에 감정 단어가 포함되어 있지 않다고 해서 감정을 표현하지 않는 것은 아니며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
예를 들어, "레드미 직원은 진짜 스마트폰을 원한다면 안드로이드 대신 아이폰을 사야 한다고 말했습니다." 에는 양극화된 단어가 포함되어 있지 않으며 중립적인 감정 점수를 생성할 수 있습니다. 그러나 이 문장은 안드로이드폰에 대한 부정적인 감정을 분명히 나타냅니다.
풍자, 문맥 및 기타 감정 분석 문제를 정확하게 식별하려면 머신러닝 감정 분석 모델을 훈련시켜야 합니다. 이 훈련에는 사람처럼 개선하고 학습할 수 있도록 수많은 텍스트 문서를 엔진에 공급하는 것이 포함됩니다.
단점은 알고리즘이 인간 수준의 정확도를 달성하려면 오랜 시간과 많은 양의 데이터가 필요하다는 것입니다. 또한 기계에 입력되는 데이터 세트에 오류나 부정확성이 있으면 기계가 나쁜 습관을 학습하게 되어 결과적으로 부정확한 감정 점수를 생성할 수 있습니다.
각 문화권에는 고유한 방언과 하위 방언이 있으며, 각 방언에는 약간 다른 의미를 가진 비슷한 단어가 포함되어 있습니다. 이러한 뉘앙스를 이해하지 않고 감정을 해독하면 부정확한 분석 결과를 초래할 수 있습니다.
예를 들어, "갈래, 친구?'라는 질문은 미국에서라면 도발이 되겠지만 다른 나라에서라면 여행에 대한 순수한 질문이 될 것입니다.
2021년에만 메리엄-웹스터 영어 사전에 520개 이상의 단어를 추가했습니다. 이러한 단어 중 상당수(예: FTW, TBH, 아미라이트)는 온라인 문화에서 유래한 단어입니다. 다른 단어들은 정의가 조정되었습니다.
예를 들어, "돌파구'는 갑작스러운 발견(긍정적 감성어) 또는 백신 접종을 완료한 사람이 바이러스에 감염된 경우(부정적 감성어)를 의미할 수 있습니다.
고대부터 과학자와 학자들은 항상 언어학에 매료되어 왔습니다. 이해에 대한 그들의 헌신적인 연구 덕분에 왜 어떤 사람이 무언가를 말하면 과학과 소비자 행동에 많은 발전이 이루어졌습니다.
세계는 지금 4차 산업혁명 AI, 빅데이터, 머신러닝이 우선시되는 시대가 도래할 것입니다. 이처럼 빠르게 발전하는 머신 기술은 의료, 법률, 마케팅 등 모든 산업에 영향을 미칠 것입니다.
게다가, 음성-텍스트 변환 의 사용은 구글과 아마존이 주도하면서 점점 더 보편화되고 있습니다. 실제로 한 연구에 따르면 전체 스마트폰 사용자의 절반이 음성 검색 기술을 사용할 것입니다..
음성 및 서면 텍스트는 모든 조직에서 중요한 데이터입니다. 더 구체적으로 말하면 의도 음성 또는 서면 텍스트 뒤에 숨어 있는 의미는 조직의 생존을 위해 점점 더 중요해지고 있습니다.
따라서 조직이 고객에 대한 심층적인 인사이트를 얻고 고객의 요구를 충족하는 더 나은 제품을 개발하기 위해 노력함에 따라 감성 분석 도구에 대한 수요가 증가할 것입니다. 문제는 귀사에서도 비즈니스에 감성 분석을 활용할 것인가, 아니면 경쟁업체에 뒤처질 것인가 하는 것입니다.
감성 분석은 많은 저널 기사, 서적, 온라인 리소스를 통해 학습할 수 있는 잘 연구된 주제입니다. 아래에서 나만의 감성 분석 모델을 구축하거나 더 자세히 알아보고 싶은 분들을 위해 유용한 리소스를 선별해 보았습니다.
감성 분석 모델을 개발하려면 NLP와 머신 러닝 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Python, Javascript 또는 R을 사용해야 합니다. 어떤 언어가 더 나은지에 대한 논쟁이 계속되고 있습니다. 를 사용하는 것이 좋습니다. 초보자라면 파이썬을 사용하세요.
30년 전 파이썬이 만들어진 이래 코딩 커뮤니티는 모든 기술 수준에 맞는 방대한 라이브러리, 문서, 가이드, 동영상 튜토리얼을 축적해 왔습니다. 이러한 방대한 Python 리소스 모음은 개발 프로세스를 가속화하여 매우 정확한 알고리즘을 구축함으로써 필요한 비용과 전반적인 노력을 줄여줍니다.
하지만 프로그래머마다 선호하는 방식이 다르기 때문에 Python, Javascript, R을 사용하여 감성 분석 모델을 구축하는 튜토리얼 목록을 아래에 정리해 두었습니다.
프로그래밍 경험이 있는 분들을 위해 Speak API에 대한 광범위한 문서텍스트 편집기에 복사하여 붙여넣을 수 있는 코드 줄이 포함되어 있습니다. 감정 분석 외에도 Speak Ai를 통합하여 음성을 텍스트로 변환하고 브라우저에 퍼가기.
Pycharm을 사용한 Python NLTK - NLTK는 광범위한 기능을 갖춘 가장 인기 있는 Python 라이브러리 중 하나입니다. 위키 강좌, 프로젝트, FAQ 등이 포함되어 있습니다. 이 동영상 튜토리얼에서는 프로그래밍 텍스트 편집기인 Pycharm을 사용하여 단계별 예제를 자세히 설명합니다.
Google Colab을 사용한 Python NLTK - 이 동영상 튜토리얼에서는 Google Colab을 사용하여 나이브 베이즈 감정 분석 알고리즘을 만드는 방법을 알려드립니다. Google의 이 플랫폼을 사용하면 누구나 브라우저에서 코드를 작성할 수 있습니다.
Google Colab을 사용한 트위터 감성 분석 - 이 튜토리얼에서는 트윗에서 의견을 채굴하기 위해 특별히 감성 분석 모델을 만드는 방법을 설명합니다.
텐서플로우 및 Google Colab을 사용한 감정 분석 - 이 동영상 튜토리얼은 감성 분석 모델을 처음부터 구축하는 방법에 대한 자세한 단계별 가이드를 제공합니다. 사용되는 Python 라이브러리는 다음과 같습니다. 텐서플로는 머신 러닝 및 딥 러닝 프레임워크에서 널리 사용되는 라이브러리입니다.
Node.js로 감정 분석 앱 구축하기 - 이 튜토리얼은 이해하기 쉬운 단계별 가이드로, 복사하여 붙여넣기할 수 있는 코드를 제공하여 개발 과정을 쉽게 진행할 수 있도록 도와줍니다.
Kaggle로 R에서 감정 분석을 구축하는 방법 - Kaggle은 관련 데이터 집합, 경연 대회, 교육 과정, 활발한 포럼을 갖춘 데이터 과학자 온라인 커뮤니티입니다.
감성 분석 기계는 단어 목록과 관련 감성을 담은 어휘집을 제공함으로써 학습합니다. 이 목록은 수작업으로 코딩해야 하며 한 언어의 방대한 단어 수를 고려할 때 컴파일하는 데 오랜 시간이 걸립니다.
다행히도, Kaggle에는 공개적으로 사용 가능한 감정 어휘집이 있습니다. in 81개 언어. Kaggle은 프로그래머를 위한 커뮤니티로 유용한 코딩, 자연어 처리 및 머신 러닝 리소스가 많이 포함되어 있습니다.
저희는 코스 이력서에 강조 표시할 수 있는 수료증을 받을 수 있습니다. Kaggle은 Python, 머신 러닝, SQL, NLP, 머신 러닝 및 게임 AI에 대한 모든 기술 수준에 맞는 과정을 제공합니다.
Kaggle은 또한 992개 이상의 공개적으로 사용 가능한 감정 분석 데이터 세트. 이러한 데이터 세트는 트위터, 아마존 리뷰, 금융 뉴스 등 광범위한 감정 분석 주제에 걸쳐 있습니다.
전반적으로, Kaggle 는 특히 초보자를 위한 코딩 자료를 찾을 수 있는 곳입니다. 데이터 과학에 능숙하다면 최대 $150,000의 상금이 걸린 코딩 대회에 참가할 수도 있습니다.
위에서 언급한 사전 외에도 데이터 과학 커뮤니티에서 일반적으로 사용하는 사전은 다음과 같습니다. VADER, 텍스트 블롭및 센티워드넷 사전. 이 사전은 다음에서 무료로 다운로드할 수 있습니다. GitHub는 개발자들이 협업하여 소프트웨어를 구축할 수 있는 인기 플랫폼입니다.
VADER: VADER(Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning)는 소셜 미디어 메시지 감성을 위한 규칙 기반 어휘집입니다. 데이터 과학자들이 VADER를 선호하는 이유는 다음과 같은 정확성 때문입니다. 인간 평가자보다 더 정확한 평가.
TextBlob: 텍스트 블롭 은 텍스트 데이터를 처리하기 위한 Python(2 및 3) 라이브러리로, 태그 지정, 명사-구문 추출, 분류, 번역 등과 같은 일반적인 NLP 작업을 수행할 수 있는 API가 함께 제공됩니다.
센티워드넷: 센티워드넷은 다음을 기반으로 하는 어휘 리소스입니다. 워드넷영어 단어의 의미 관계에 대한 방대한 데이터베이스입니다. 이 단어들은 의미 관계(동의어, 동의어, 별명)를 클릭하기 전에 감성을 나타내는 수치 점수가 할당됩니다.
감성 분석 및 자연어 처리 분야에 대해 더 자세히 알아보고 싶다면 "" 를 읽어보는 것을 추천합니다.감정 분석: 의견, 감정 및 감정 채굴하기" Bing Liu의 글입니다.
빙 리우는 저명한 컴퓨터 공학 교수로 감정 분석, 자연어 처리, 머신 러닝, 데이터 마이닝에 관한 학술 논문을 정기적으로 발표하고 있습니다.
이 분야의 사고 리더인 그는 주제에 대한 폭넓은 지식과 기술적인 NLP 주제를 이해하기 쉽게 설명하는 능력으로 데이터 과학자들 사이에서 높은 평가를 받고 있습니다.
감성 분석으로 넘어가기 전에 자연어 처리의 기초를 다지는 것이 좋습니다. 감성 분석은 자연어 처리의 하위 집합이므로 두 가지를 함께 학습해야 합니다.
이 무료 온라인 강좌 는 자연어 처리에 대한 개요를 제공하고 수료 시 인증서를 수여합니다. 4개의 모듈이 있으며, 각 모듈에는 트윗의 감성 분석을 수행하기 위한 신경망 훈련 등 NLP 모델을 만드는 데 필요한 실습이 포함되어 있습니다.
또한 다음을 적극 권장합니다. 머신 러닝 과정 나만의 감성 분석 모델을 만들고 싶다면 이 과정을 수강하세요. 이 과정에서는 가장 일반적인 프로그래밍 언어인 Python과 R로 머신러닝 알고리즘을 만드는 방법을 배우게 됩니다.
매우 저렴하고 44시간 분량의 강의 자료가 포함되어 있어 부담스러울 수 있지만, 잘 짜여진 강의는 머신러닝을 한 입 크기로 세분화하여 제공합니다.
예산이 문제가 되지 않는다면 온라인으로 등록하는 것을 권장합니다. 딥러닝을 통한 자연어 처리 과정을 수강할 수 있습니다. 수업료는 $1,595이며 10주 프로그램 동안 매주 10~14시간의 시간을 투자해야 합니다. 수료 후에는 이력서에 강조 표시할 수 있는 자격증도 받게 됩니다.
온라인 강좌가 마음에 들지 않는다면 YouTube 동영상 시리즈 스탠포드 대학교의 컴퓨터 과학 및 언어학 교수인 댄 주라프스키와 크리스토퍼 매닝이 자연어 처리에 대해 설명합니다.
감성 분석은 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 텍스트 데이터에서 감성(긍정성, 감정, 느낌)을 추출하는 프로세스입니다. 머신러닝과 NLP 기술이 빠르게 발전함에 따라 크고 작은 기업들이 시장에서 입지를 다지기 위해 감성 분석을 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
감성 분석과 오피니언 마이닝의 활용 분야는 매우 다양합니다. 조직은 시장 조사, 고객 서비스, 금융 시장, 정치, 소셜 미디어 시장 등에서 감성 분석을 사용할 수 있습니다.
감성 분석이 완벽하지는 않지만, 대규모 온라인 텍스트 데이터를 분석하는 데는 여전히 매우 효과적입니다. 그러나 감성 분석 모델은 이미 사람 평가자만큼 정확하거나 그보다 더 신뢰할 수 있는 수준입니다.
감성 분석 모델이 대량의 텍스트에서 100%에 가까운 정확도로 의견을 마이닝하는 것은 시간 문제일 뿐입니다. 이는 업무 프로세스를 최적화하고 팀이 고객에 대해 더 깊이 이해할 수 있도록 지원하는 것으로 입증된 기술입니다.
자세한 내용을 알고 싶으시다면 7일 평가판 신용 카드가 필요하지 않거나 문의하기 를 통해 감정 분석 솔루션으로 조직을 한 단계 더 발전시킬 수 있는 방법에 대해 논의해 보세요.
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녹음을 텍스트로 변환하는 방법 코드가 필요 없는 트랜스크립션 도구를 사용하면 단 두 단계만으로 오디오 녹음을 텍스트로 변환할 수 있습니다. 찾기
YouTube 동영상을 트랜스크립트하는 방법 YouTube 동영상을 mp4로 변환할 필요 없이 트랜스크립트할 수 있습니다. 말하기 URL을 업로드하기만 하면 됩니다.
2분 안에 오디오 및 비디오를 텍스트로 변환하는 방법(2022 가이드) Speak Ai로 오디오 및 비디오를 텍스트로 변환하는 방법을 알아보세요.
텍스트 분석을 위한 완벽한 가이드(2022) 텍스트 분석(또는 텍스트 마이닝)은 자연어 처리 기술을 사용하여 청크에서 주요 인사이트를 추출하는 것을 말합니다.
자연어 처리란 무엇인가요? 최종 가이드 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 정확하게 이해하는 방법을 연구하는 광범위한 분야입니다.
2021년 시장 조사를 수행하는 방법에 대한 간단한 가이드 시장 조사를 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 간단한 단계를 알아보세요,
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