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Servicios de análisis de sentimiento multilingüe

Ahora la IA no sólo escucha, también entiende.

Analice las emociones y los sentimientos humanos interpretando los matices de las reseñas de los clientes, las noticias financieras, las redes sociales, etc.

Clientes destacados

Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.

Existe una demanda creciente de analizar las emociones y los sentimientos humanos para descubrir conocimientos no descubiertos.

Se dice con razón que los buenos negocios siempre escuchan a sus clientes, pero la pregunta es ¿realmente los entienden? Comprender los sentimientos, las emociones o las intenciones humanas a menudo se considera difícil. ¿La solución? Análisis de sentimiento: es una técnica para deducir, medir o comprender la imagen que su producto, servicio o marca tiene en el mercado.

Twitter

De acuerdo con un estudio, 360,000, los tweets se tuitean cada minuto

Correos electrónicos:

40% de los empleados reciben entre 26 y 75 correos electrónicos al día

Los servicios de análisis de sentimientos multilingües para NLP lo ayudan a obtener una gran puntuación en la experiencia del cliente

Solución del mundo real

Analice datos para comprender el sentimiento del usuario

Con el auge de las redes sociales, las personas a menudo comparten sus experiencias con productos y servicios en línea a través de blogs, vlogs, artículos de noticias, historias de redes sociales, reseñas, recomendaciones, resúmenes, hashtags, comentarios, mensajes directos, microinfluencias, etc.

Shaip le ofrece diferentes técnicas, es decir, detección de emociones, clasificación de sentimientos, análisis detallado, análisis basado en aspectos, análisis multilingüe, etc. para descubrir información significativa de las emociones y sentimientos de los usuarios. Le ayudamos a determinar si el sentimiento en el texto es negativo, positivo o neutral. El lenguaje suele ser ambiguo o muy contextual, lo que dificulta enormemente que las máquinas aprendan sin ayuda humana y, por lo tanto, los datos de entrenamiento anotados por humanos se vuelven críticos para las plataformas de aprendizaje automático.

Cómo podemos ayudar

Realice un análisis de sentimiento de texto de, por ejemplo:
- comentario
- revisiones de servicio
- críticas de cine
- quejas / comentarios por correo electrónico
- llamadas y reuniones de clientes
Analice el contenido de las redes sociales, que incluye:
- Tweets
- Facebook Publicaciones
- Comentarios del blog
- Foros -Quora, Reddit
Proporcione datos de análisis de sentimientos multilingües como datos de capacitación para el aprendizaje automático

Beneficios

Analizar y procesar grandes conjuntos de datos
Aproveche la inteligencia humana para determinar con precisión la opinión del cliente
Una fuerza laboral flexible formada por expertos en el dominio
Escale a medida que crece
95% de resultados de calidad garantizada

Beneficios de negocio

Monitorear la salud de la marca
Gestionar la reputación de la marca
Análisis de la competencia
Mejora del servicio al cliente
Mejores campañas de marketing basadas en el pulso de su audiencia

Tipos de parámetros de análisis de sentimiento

Polaridad

se centra en las reseñas que recibe su marca en línea (positivas, neutrales y negativas)

Emociones

se centra en la emoción que su producto o servicio enciende en la mente de sus clientes (feliz, triste, decepcionado, emocionado)

Urgencia

se centra en la inmediatez de utilizar su marca o encontrar una solución eficaz a los problemas de los usuarios (urgentes y esperados)

Intención

se centra en averiguar si sus usuarios están interesados en utilizar su producto o marca o no

Tipos de servicios de análisis de sentimientos

Detección de emociones

Este método determina la emoción detrás del uso de su marca con un propósito. Por ejemplo, si compraron ropa en su tienda de comercio electrónico, podrían estar contentos con sus procedimientos de envío, la calidad de la ropa o la variedad de selecciones o decepcionarse con ellos. Aparte de estas dos emociones, un usuario también podría enfrentar cualquier emoción específica o una combinación de emociones en el espectro. Una de las deficiencias de este tipo es que los usuarios tienen multitud de formas de expresar sus emociones: a través de texto, emojis, sarcasmo y más. El modelo debe estar muy evolucionado para detectar la emoción detrás de sus expresiones únicas.

Análisis detallado

Una forma de análisis más directa implica descubrir la polaridad asociada con su marca. De muy positivo a neutral o muy negativo, los usuarios pueden experimentar cualquier atributo relacionado con su marca y estos atributos pueden tomar una forma tangible en forma de calificaciones (por ejemplo, basadas en estrellas) y todo lo que su modelo necesita hacer es extraer estas diversas formas de calificaciones de diversas fuentes.

Análisis basado en aspectos

Las revisiones a menudo contienen comentarios y sugerencias sólidos, por otro lado, el análisis de sentimientos basado en aspectos lo lleva un paso más allá. Aquí, los usuarios generalmente señalan algunas cosas buenas o malas en sus reseñas, además de las calificaciones y la expresión de emociones. Por ejemplo, el empleado del mostrador de viajes fue extremadamente grosero y letárgico. Tuvimos que esperar una hora antes de tener nuestro itinerario del día ".

Lo que subyace a las emociones son dos conclusiones importantes de sus operaciones comerciales. Estos podrían corregirse, mejorarse o reconocerse mediante análisis basados en aspectos.

Análisis multilingüe

Esta es la evaluación del sentimiento en diversos idiomas. El idioma puede depender de las regiones en las que opere, los países a los que realiza envíos y más. Este análisis implica el uso de minería y algoritmos específicos del lenguaje, traductores en su ausencia, léxicos de sentimientos y más.

Casos de uso clave

Monitorización de Marca

Monitoreo de redes sociales

Voz del cliente

Servicio al cliente

Por qué Shaip

Para implementar eficazmente su iniciativa de IA, necesitará grandes volúmenes de conjuntos de datos de entrenamiento especializados. Shaip es una de las pocas empresas del mercado que garantiza datos de formación fiables y de primer nivel a escala que cumplen con los requisitos reglamentarios / del RGPD.

Capacidades de recopilación de datos

Crea, selecciona y recopila conjuntos de datos personalizados (texto, voz, imagen, video) de más de 100 países de todo el mundo según pautas personalizadas.

Fuerza laboral flexible

Aproveche nuestra fuerza laboral global de más de 30,000 colaboradores experimentados y acreditados. Asignación de tareas flexible y capacidad de la fuerza laboral en tiempo real, eficiencia y monitoreo del progreso.

Calidad

Nuestra plataforma patentada y nuestra fuerza laboral calificada utilizan múltiples métodos de control de calidad para cumplir o superar los estándares de calidad establecidos para recopilar conjuntos de datos de capacitación en IA.

Diversos, precisos y rápidos

Nuestro proceso agiliza el proceso de recopilación a través de una distribución de tareas, administración y captura de datos más fáciles directamente desde la aplicación y la interfaz web.

Seguridad de Datos

Mantenga la total confidencialidad de los datos haciendo de la privacidad nuestra prioridad. Nos aseguramos de que los formatos de datos estén controlados y preservados por políticas.

Especificidad de dominio

Datos curados específicos del dominio recopilados de fuentes específicas de la industria según las pautas de recopilación de datos del cliente.

Recomendaciones

Blog

El qué, el por qué y el cómo del análisis de sentimientos

El análisis de sentimientos es el proceso de deducir, medir o comprender la imagen que su producto, servicio o marca tiene en el mercado. Si esto suena demasiado complicado, vamos a refinarlo más.

Solución:

Datos de entrenamiento de IA para reconocimiento facial

Detecte automáticamente uno o más rostros humanos en función de los puntos de referencia faciales en una imagen o video. Busque en una base de datos existente de rostros humanos para comparar y combinar para construir una plataforma de reconocimiento facial inteligente.

Blog

Reconocimiento de entidad nombrada (NER): el concepto, los tipos y las aplicaciones

Cada vez que escuchamos una palabra o leemos un texto, tenemos la capacidad natural de identificar y categorizar la palabra en personas, lugares, ubicaciones, valores y más. Los humanos pueden reconocer rápidamente una palabra, categorizarla y comprender el contexto.

La creación de PNL clínica es una tarea crítica que requiere una gran experiencia en el dominio para resolverla. Puedo ver claramente que está varios años por delante de Google en esta área. Quiero trabajar contigo y escalarte.

Corporación Google. Director

Durante los últimos 6 meses, hemos colaborado estrechamente con Shaip en las necesidades de etiquetado de nuestra empresa. Durante este tiempo, conocimos a un equipo capacitado que cumplió constantemente con altos estándares y plazos. Manejaron diversas tareas de etiquetado de manera experta, adaptándose a los requisitos cambiantes. Recomendamos ampliamente el trabajo de Shaip y estamos satisfechos con los resultados.

Gestora de Proyectos

Uso de IA para mejorar el rendimiento empresarial a través de la experiencia del cliente

Preguntas más frecuentes (FAQ)

1. ¿Qué es el análisis de sentimientos y cómo funciona?

El análisis de sentimientos, o minería de opiniones, es el proceso de analizar datos de texto o voz para determinar si el sentimiento subyacente es positivo, neutral o negativo. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para interpretar las palabras, el contexto y las emociones expresadas en comentarios o contenido de redes sociales.

2. ¿Por qué es importante el análisis de sentimientos para el contenido de las redes sociales?

Las redes sociales son una plataforma donde los clientes comparten opiniones abiertamente. El análisis de sentimientos ayuda a las empresas a comprender la percepción pública, gestionar su reputación e interactuar eficazmente con los clientes.

3. ¿Cómo utilizan las empresas el análisis de sentimientos para monitorear la reputación de la marca?

Al analizar reseñas, comentarios y menciones, las empresas pueden rastrear el sentimiento público, identificar tendencias negativas de forma temprana y tomar medidas para mejorar su imagen de marca.

4. ¿Qué es el análisis de sentimientos de grano fino y en qué se diferencia del análisis de sentimientos básico?

El análisis detallado de sentimientos proporciona puntuaciones detalladas, como muy positivo o ligeramente negativo, en lugar de categorías generales como positivo o negativo. Esto ayuda a las empresas a comprender los comentarios con mayor precisión.

5. ¿Cómo el análisis de sentimientos basado en aspectos identifica la retroalimentación detallada?

El análisis basado en aspectos se centra en partes específicas de la retroalimentación, como el servicio al cliente o la calidad del producto, para determinar el sentimiento positivo o negativo hacia esos aspectos individuales.

6. ¿Cómo funciona el análisis de sentimientos multilingüe?

El análisis multilingüe utiliza herramientas y traducciones para interpretar el sentimiento en diferentes idiomas, lo que garantiza la precisión para las empresas globales que operan en diversas regiones.

7. ¿Cuáles son los desafíos al analizar un texto ambiguo o sarcástico?

La ambigüedad y el sarcasmo son difíciles de interpretar para las máquinas sin contexto. Los conjuntos de datos de alta calidad anotados por personas ayudan a los modelos a comprender mejor estas complejidades.

8. ¿Cómo mejora el análisis de sentimientos el servicio al cliente?

Ayuda a identificar los puntos débiles de los clientes y a realizar un seguimiento de su satisfacción mediante el análisis de comentarios de llamadas, correos electrónicos y reseñas, lo que permite resoluciones más rápidas y un mejor servicio.

9. ¿Qué industrias se benefician más del análisis de sentimientos?

Industrias como el comercio electrónico, la atención médica, las finanzas y la hospitalidad se benefician al utilizar el análisis de sentimientos para mejorar la experiencia del cliente, gestionar la reputación y perfeccionar los esfuerzos de marketing.

10. ¿Cuánto tiempo lleva crear y entregar un conjunto de datos de análisis de sentimientos?

Los plazos varían según la complejidad, el tamaño de los datos y los idiomas involucrados, pero normalmente se completan en unas pocas semanas.

11. ¿Cuáles son los casos de uso clave para el análisis de sentimientos?

El análisis de sentimientos se utiliza comúnmente para monitorear marcas, escuchar las redes sociales, mejorar el servicio al cliente y crear campañas de marketing específicas.

12. ¿Cuáles son las características de los servicios de análisis de sentimientos de Shaip?

Shaip ofrece análisis de sentimientos escalable y multilingüe con datos de entrenamiento diversos y de alta calidad. Sus servicios cumplen con normativas de privacidad como el RGPD y la HIPAA, y garantizan resultados precisos mediante anotación humana.

13. ¿Cómo garantiza Shaip la calidad de los datos y el cumplimiento de la privacidad?

Shaip utiliza rigurosos procesos de validación y herramientas patentadas para el control de calidad y al mismo tiempo cumple con las regulaciones de privacidad a través de la anonimización de datos y el manejo seguro.

14. ¿Cuáles son las opciones de costo para los servicios de análisis de sentimientos?

Los costos dependen de la complejidad, el tamaño y la personalización del proyecto. Contacte con Shaip para obtener un presupuesto personalizado.