Érzelmek és érzelmek elemzése API

Mi az a hangulatelemzés?

Az érzelemelemzés az általános érzelmek kinyerésének folyamata egy szövegrészletből. Alapvetően arról van szó, hogy meghatározzuk, hogy a szöveg pozitív vagy negatív.

Az olyan generatív AI modellek, mint a ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA 3, Yi 34B és Mixtral 8x7B, nagyon jók a hangulat- és érzelemelemelemzésben.

Képzeljük el például, hogy a programunk a következő Twit-et találja:

Look what's just come on the market in #ValThorens! A recently renovated, charming 6 bed duplex apartment in the heart of the resort with superb views!

Ez egy kereskedelmi Twit, amely egyértelműen pozitív hangulatot mutat.

A hangulatelemzésért felelős természetes nyelvfeldolgozó modell visszaadná a fő hangulatot és annak valószínűségét. Itt egy pozitív hangulatot kapnánk nagy valószínűséggel.

Mi az érzelemelemzés?

Az érzelemelemzés egy vagy több érzelem felismeréséről szól egy szövegrészletből: szomorúság, öröm, szerelem, harag, félelem, meglepetés...

Az érzelemelemzésért felelős természetes nyelvfeldolgozó modell minden egyes érzelmet a valószínűségével együtt adna vissza.

Sentiment analysis and emotion analysis can be achieved with generative AI models like GPT-4 or GPT-3.5 but also but open-source alternatives like LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B, and more. On NLP Cloud you can perform sentiment analysis and emotion analysis either with small and fast models like DistilBERT or with larger generative AI models like LLaMA 3, Mixtral 8x7B, or Yi 34B. tr%

Érzelemelemzés

Miért érdemes használni az érzelem-/mozgáselemzést?

Az érzelem- és érzelemelemelemzés számos helyzetben érdekes lehet. Mondunk néhány példát.

Társadalmi hálózatelemzés

Képzelje el, hogy egy olyan marketingosztályon dolgozik, amely rendszeresen új tartalmakat tesz közzé a közösségi hálózatokon. Lehet, hogy szeretné automatikusan nyomon követni a felhasználói reakciókat, hogy negatív visszajelzések esetén gyorsan beavatkozhasson.

Támogatás

Egyes támogatási kérelmek sürgősebbek lehetnek, mint mások, attól függően, hogy mennyire dühösek a felhasználók. A felhasználó hangulatának automatikus felismerése segíthet a támogatásnak a kritikus jegyek gyorsabb kezelésében.

Közkapcsolatok

Néhány ember hangulatát könnyű felmérni az interneten, de több ezer ember globális hangulatának megértése már más dolog. Az automatizált hangulatelemzés itt a legfontosabb megoldás.

Termékbevezetés

Egy új termék bevezetése után kritikus lehet a gyors reagálás, ha a vásárlók, bloggerek, újságírók rosszul fogadják azt... A hangulatelemzés segíthet ilyen helyzetekben.

Az NLP Cloud mondat/érzéselemző API-ja

Az NLP Cloud egy olyan hangulatelemző API-t kínál, amely lehetővé teszi, hogy a DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, Distilbert Base Uncased Emotion, Prosus AI's Finbert, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B és mások alapján érzéselemzést és érzelemelemelemzést végezzen. Ezek nagyon jó alternatívái a ChatGPT, a GPT-3.5 és a GPT-4 játékoknak. A válaszidő (késleltetés) nagyon alacsony a DistilBERT és a Finbert modellek esetében. A pontosság magasabb az olyan generatív modellekkel, mint a LLaMA 3, a Mixtral 8x7B és a Yi 34B. Használhatja az előre betanított modellt, vagy betaníthatja saját modelljét, vagy feltöltheti saját egyéni modelljeit!

További részletekért lásd a hangulatelemzésről szóló dokumentációnkat. itt. A speciális használathoz lásd a szöveggeneráló API végpontot. itt. És könnyen tesztelheti az érzéselemzést a játszóterünkön.

Az érzelem/érzelem elemzés helyi tesztelése egy dolog, de a megbízható használat a termelésben egy másik dolog. Az NLP Cloud segítségével mindkettőt megteheti!

Próbálja ki az érzelem/érzelem elemzést
ingyen

Gyakran ismételt kérdések

Mi az a hangulatelemzés?

Az érzelemelemzés egy szövegben kifejezett vélemények azonosításának és kategorizálásának számítási folyamata, különösen annak megállapítása érdekében, hogy az író egy adott témához való hozzáállása vagy a szöveg általános kontextuális polaritása pozitív, negatív vagy semleges. Széles körben használják olyan területeken, mint a marketing, a közösségi média és az ügyfélszolgálat a visszajelzések és a közvélemény elemzésére.

Miben különbözik az érzelemelemzés az érzéselemzéstől?

Az érzelemelemzés az emberi érzelmek, például a boldogság, a szomorúság, a harag vagy a félelem szöveges adatokból történő azonosítására és elemzésére összpontosít. Ezzel szemben az érzelemelemzés elsősorban pozitív, negatív vagy semleges érzelmek szerint kategorizálja a szöveget, gyakran figyelmen kívül hagyva a konkrét érzelmeket.

Hogyan kezelik a szarkazmust és az iróniát a hangulatelemzésben?

Az érzéselemzésben a szarkazmust és az iróniát kihívás felismerni, mivel gyakran valami pozitív dolgot mondanak, miközben az ellenkezőjét értik, vagy egy helyzetet váratlanul, a szó szerinti értelmezéssel ellentétes megvilágításban mutatnak be. A szarkasztikus és ironikus kifejezéseket tartalmazó nagy adathalmazokon képzett fejlett technikákat, például kontextuselemzést, nyelvi jellemzők felismerését és gépi tanulási modelleket alkalmaznak ezen árnyalatok azonosítására és helyes értelmezésére.

A hangulatelemzés képes-e felismerni a semleges érzelmeket?

Igen

Hogyan hat az érzelemelemzés az ügyfélszolgálatra és a támogatásra?

Az érzelemelemzés jelentősen javítja az ügyfélszolgálatot és az ügyféltámogatást azáltal, hogy gyorsan azonosítja és kategorizálja az ügyfelek érzelmeit és véleményét a visszajelzéseikből, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy foglalkozzanak a problémákkal, javítsák a szolgáltatásokat és személyre szabott válaszokat adjanak. Ez jobb ügyfél-elégedettséget és lojalitást eredményez azáltal, hogy az ügyfelek által kifejezett érzelmek alapján időben és relevánsan elköteleződik.

Milyen módon használhatják a vállalkozások a hangulatelemzést az adatvezérelt döntések meghozatalához?

A vállalkozások az érzelemelemzés segítségével megérthetik a vásárlók véleményét és a termékeikkel vagy szolgáltatásaikkal kapcsolatos érzelmeket, így javíthatják kínálatukat, testre szabhatják marketingstratégiáikat, és javíthatják az ügyfélkiszolgálást. Emellett az érzelemelemzés betekintést nyújthat a piaci trendekbe és a versenytársak teljesítményébe, lehetővé téve a piaci részesedés és a nyereségesség növelését célzó stratégiai döntések meghozatalát.

Milyen szerepet játszik a hangulatelemzés a közösségi médiafigyelésben?

Az érzelemelemzés döntő szerepet játszik a közösségi médiafigyelésben, mivel segít a vállalkozásoknak és szervezeteknek megérteni a közvéleményt és a márkájukkal, termékeikkel vagy szolgáltatásaikkal kapcsolatos érzelmi reakciókat. Lehetővé teszi a pozitív, negatív és semleges érzelmek azonosítását és értékelését a közösségi médiatartalmakban, lehetővé téve a megalapozottabb és stratégiai döntéshozatalt.

Hogyan javíthatja az érzelemelemelemzés a marketingstratégiákat?

Az érzelemelemzés javíthatja a marketingstratégiákat, mivel lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy valós időben megértsék a fogyasztók érzéseit és véleményét a termékeikkel vagy szolgáltatásaikkal kapcsolatban, ami gyors kiigazításokat vagy célzott üzeneteket tesz lehetővé. Ez a betekintés segíthet a marketingüzenetek hatékonyabb testre szabásában, fokozva az ügyfelek elkötelezettségét és hűségét.

Használható-e a hangulatelemzés a piaci trendek előrejelzésére?

Igen, a hangulatelemzés a piaci trendek előrejelzésére használható a közönség bizonyos termékekkel, szolgáltatásokkal vagy vállalatokkal kapcsolatos hangulatának vagy véleményének elemzésével. Az általános hangulat felmérésével a vállalkozások és a befektetők megalapozottabb döntéseket hozhatnak, és potenciálisan előre jelezhetik a piaci mozgásokat.

Hogyan értékeljük a hangulatelemzés pontosságát?

Az érzelemelemzés pontosságának értékeléséhez általában egy zavarmátrixot használnak olyan mérőszámok kiszámításához, mint a pontosság, a visszahívás és az F1 pontszám, amelyek betekintést nyújtanak abba, hogy a mesterséges intelligencia modell mennyire jól különbözteti meg az osztályokat. A pontosság emellett közvetlenül is értékelhető, ha a helyes előrejelzések számát elosztjuk a modell által készített összes előrejelzés számával.

Milyen nyelveket támogat az Ön AI API-ja az érzések/érzelmek elemzéséhez?

200 nyelven támogatjuk az érzések/érzelmek elemzését.

Kipróbálhatom ingyen az érzés/érzelemelemző API-t?

Igen, mint az NLP Cloud összes modellje, az érzés/érzelem elemzés API végpontja is ingyenesen tesztelhető.

Hogyan kezeli az Ön AI API-ja az adatvédelmet és a biztonságot az érzések/érzelmek elemzése során?

Az NLP Cloud az adatvédelemre összpontosít: nem naplózzuk és nem tároljuk az API-nkban tett kérések tartalmát. Az NLP Cloud megfelel a HIPAA- és a GDPR-szabályozásnak.
Próbálja ki az érzelem/érzelem elemzést
ingyen