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智能业务:自动情绪分析居于首位

随着多种新的产品不断涌现,现实生活节奏很快而且很有活力。营销机构正通过检测市场和收集消费者意见来创造财富。就现在而言,反馈分析是一个独立的领域,可以说是一个拥有一系列产品和服务的新兴产业。而且这些服务的价格非常高昂。

那供应商有可能降低价格吗?

毫无疑问,总是有机会开始对个人活动进行反馈收集和分析。民意调查,在线调查我们都知道这些是怎么做的…

然而,在这种时候我们可以把注意力放到某些无约束的资源。通常来说,所有的产品都会在社交网络上被讨论。人们会把他们买的商品的照片放到网上,通过写评论来分享他们对商品的看法和交换意见。这种信息是非常有价值的,因为它是相对客观的,最新的,而且是免费对公众开放的。

那供应商如何有效的利用这种资源呢?

这个挑战是有点复杂,但是是可以去应对的。在任何情况下,供应商会考虑通过获取个人app数据来分析反馈意见,或者在某些自能电子商务解决方案的帮助下将新的工具整合到已有的客户资源管理系统中。

那么,什么是管理和分析数据的流程呢?

1.信息聚合
首先,必须要把人们的所有意见,评论和有关的言论放到一个数据库里。这里我们就需要推特应用程序界面,脸书应用程序界面等工具了。多亏了这些社交网络,第三方应用程序总能获得公共信息并进行免费搜索。总之,总是会有搜索引擎应用程序能够收集到那些与我们提到过我们关注的产品或者服务的相关网页。

2.情绪分析
信息收集只是最开始的一步。应该通过已经定义好的评估标准彻底地分析收集到的信息。在电脑语言学中这一过程可以被称作情绪。我们要创造的分析系统必须寻求能够在某种程度上触发分析系统的对情绪的判断。

新的消息是在这里我们将会避免创造人工智能。在计算机语言学领域,利用现有的云解决方案是完全足够的。举个例子,我们可以看到类似IBM,微软以及谷歌等巨头的可用的解决翻案。有时候,考虑那些不具备那么大雄心的但也具有情绪分析特点的提供者也是合理的。

智能业务:自动情绪分析居于首位

那分析已存储的信息的过程是怎样的呢?

这里我们需要一个理论解释。首先,一个语言学应用程序界面允许获取评价对象。事实上, 这些对象或者某些组成元件部分是被人们评价或者讨论的。组成部分是非常有意思的。至于说到移动通讯行业,一个情绪分析器由以下部分组成:过滤,骨架,任意性,工效学方面,用户界面等。

正如你所见,这些是可以被用户感受的评价种类和话题。这个信息是与情绪价值伴随在一起的,会形成积极的和消极的评论。所以,供应商放开了对个人情感评价的程度和频率的可能性,它可以是正面的或者负面的关于某个确切物品的评价。

但是对于供应商来说,他们对评价短语非常有兴趣。例如,他们想要知道人们对于某个评估物品到底会写什么。情绪分析器将所有的评价短语分为正面的和负面的评价两类,这就是为什么供应商能看到他的产品的正面和反面。对于移动通讯行业评估来说,短语可以是下面这样:

智能业务:自动情绪分析居于首位

3.形成报告
保存的数据应该被编译成可更新的报告。供应商将会对追踪人们随时间段变化而发生的意见变化很有兴趣。而且,在新产品发布,广告活动和特价优惠期间,新的信息也是需要的。

结论:

因此,上述提到的程序以及它们的工具能够很好的分析用户的意见和评价,检测产品或者服务的优点和不足之处。而且,与寻求第三方公司帮忙追踪产品意见和报告用户反馈相比,它们的使用似乎要更舒服,更有效,更经济。

关于作者:

Yana Yelina是一个在EffectiveSoft网站的设计与开发专家,一个自定义的软体开发资讯公司,拥有在不同的业务领域的专业知识的250 +专家。你可以联系作者:contact@effectivesoft.com。

原文链接:http://www.BIgdatanews.com/profiles/blogs/smart-business-automated-sentiments-analysis-on-top

数据分析网翻译小组翻译,翻译成员——江伟。

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