感情分析API

センチメント分析とは何か?

センチメント分析は、テキストのブロックから一般的なセンチメントを抽出するプロセスです。基本的には、テキストが肯定的か否定的かを判断することである。

ChatGPT、GPT-3.5、GPT-4、LLaMA 3、Yi 34B、Mixtral 8x7Bのような生成AIモデルは、センチメント分析と感情分析を実行するのに非常に優れています。

例えば、我々のプログラムが次のようなTwitを見つけたとしよう:

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!

これは明らかにポジティブな感情を示すコマーシャル・ツイットである。

感情分析を担当する自然言語処理モデルは、主な感情とその可能性を返します。ここでは、高い可能性で肯定的なセンチメントが得られます。

感情分析とは何か?

感情分析とは、テキストのブロックから、悲しみ、喜び、愛、怒り、恐怖、驚き...といった1つまたは複数の感情を検出することである。

感情分析を担当する自然言語処理モデルは、各感情をその尤度とともに返す。

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%

センチメント分析

なぜ文章/動作分析を使うのか?

センチメントや感情の分析は、様々な場面で興味深いものになる。いくつか例を挙げてみよう。

ソーシャル・ネットワーク分析

あなたがソーシャルネットワークに定期的に新しいコンテンツを投稿するマーケティング部門で働いていると想像してください。ネガティブなフィードバックがあった場合に素早く介入するために、ユーザーの反応を自動的にモニターしたいと思うかもしれません。

サポート

サポートリクエストの中には、ユーザーの怒り具合によって、他のものよりも緊急度が高いものがあるかもしれません。ユーザーの感情を自動的に検出することで、サポートはより迅速に重要なチケットに対処することができます。

広報活動

インターネット上の数人のセンチメントを測るのは簡単だが、数千人のグローバルなセンチメントを理解するのはまた別のことだ。自動化されたセンチメント分析は、ここでの重要なソリューションです。

製品発表

新製品を発表した直後は、顧客、ブロガー、ジャーナリストなどからの評判が悪い場合に素早く対応することが重要な場合がある。センチメント分析は、そのような状況で役立ちます。

NLPクラウドの文章/感情分析API

NLP Cloud は、DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2、Distilbert Base Uncased Emotion、Prosus AI の Finbert、LLaMA 3、Mixtral 8x7B、Yi 34B などに基づいて、すぐにセンチメント分析と感情分析を実行できるセンチメント分析 API を提案します。これらはChatGPT、GPT-3.5、GPT-4の非常に良い代替品です。DistilBERTとFinbertモデルの応答時間(レイテンシ)は非常に低い。精度は、LLaMA 3、Mixtral 8x7B、Yi 34Bのような生成モデルで高くなります。事前に訓練されたモデルを使用するか、独自のモデルを訓練するか、独自のカスタムモデルをアップロードすることができます!

詳しくは、センチメント分析に関するドキュメントをご覧ください。 これ. 高度な使用法については、テキスト生成APIエンドポイント これ. センチメント分析を簡単にテスト 私たちの運動場で。

感情/情動分析をローカルでテストすることは一つのことですが、本番で確実に使用することはまた別のことです。NLPクラウドを使えば、その両方を行うことができます!

よくある質問

センチメント分析とは何か?

センチメント分析とは、特定のトピックに対する書き手の態度や、テキストの全体的な文脈の極性が肯定的か、否定的か、中立的かを判断するために、特にテキストの一部で表現された意見を識別し、分類する計算プロセスである。マーケティング、ソーシャルメディア、カスタマーサービスなどの分野で、フィードバックや世論を分析するために広く使用されている。

感情分析はセンチメント分析とどう違うのですか?

感情分析は、テキストデータから、喜び、悲しみ、怒り、恐怖などの人間の感情の範囲を特定し、分析することに焦点を当てている。対照的に、感情分析は主にテキストを肯定的、否定的、または中立的な感情に分類し、多くの場合、関連する特定の感情を見落とします。

皮肉や皮肉はセンチメント分析でどのように扱われるのか?

センチメント分析では、皮肉や皮肉を検出することは困難である。なぜなら、皮肉や皮肉は、反対の意味を持ちながら肯定的なことを言ったり、文字通りの解釈とは対照的な予期せぬ光の中で状況を提示したりすることが多いからである。このようなニュアンスを識別し、正しく解釈するために、文脈分析、言語的特徴認識、皮肉や皮肉を含む大規模なデータセットで学習した機械学習モデルなどの高度な技術が採用されています。

センチメント分析は中立的な感情を検出できるか?

はい

センチメント分析はカスタマーサービスやサポートにどのような影響を与えるのか?

センチメント分析は、フィードバックから顧客の感情や意見を迅速に特定・分類することで、顧客サービスとサポートを大幅に向上させ、企業が懸念事項に対処し、サービスを改善し、対応をパーソナライズすることを可能にします。これにより、顧客が表明した感情に基づいてタイムリーかつ適切なエンゲージメントを確保し、顧客満足度とロイヤルティを向上させます。

データ主導の意思決定を行うために、企業はどのような方法でセンチメント分析を活用できるのだろうか?

企業はセンチメント分析を活用することで、製品やサービスに対する顧客の意見や感情を理解し、サービスの改善、マーケティング戦略の調整、顧客サービスの向上を図ることができます。さらに、センチメント分析は、市場動向や競合他社のパフォーマンスに関する洞察を提供し、市場シェアや収益性を高めるための戦略的な意思決定を可能にします。

ソーシャルメディア・モニタリングにおいて、センチメント分析はどのような役割を果たすのか?

センチメント分析は、企業や組織がブランド、製品、サービスに対する世論や感情的な反応を理解するのを支援することで、ソーシャルメディアモニタリングにおいて重要な役割を果たしています。ソーシャルメディアコンテンツの肯定的、否定的、中立的な感情を識別し評価することで、より多くの情報に基づいた戦略的な意思決定を可能にします。

センチメント分析はマーケティング戦略をどのように改善するのか?

センチメント分析は、企業が自社の製品やサービスに対する消費者の感情や意見をリアルタイムで理解することで、マーケティング戦略を改善し、迅速な調整や的を絞ったメッセージの発信を可能にします。この洞察は、マーケティングメッセージをより効果的に調整し、顧客エンゲージメントとロイヤルティを高めるのに役立ちます。

センチメント分析は市場動向の予測に使えるか?

そう、センチメント分析は、特定の製品、サービス、企業に対する大衆の気分や意見を分析することで、市場動向を予測するために使用することができる。全体的なセンチメントを測定することで、企業や投資家は市場の動きを予測し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。

センチメント分析の精度を評価するには?

センチメント分析の精度を評価するために、一般的に混同行列を使用して、AI モデルがクラス間をどの程度区別するかについての洞察を提供する、精度、リコール、F1 スコアなどのメトリクスを計算します。さらに、精度は正しい予測の数をモデルによって行われた予測の総数で割ることによって直接評価することができます。

感情/情動分析のために、御社のAI APIはどのような言語をサポートしていますか?

200ヶ国語の感情分析をサポートしています。

感情分析APIを無料で試すことはできますか?

はい、NLPクラウドのすべてのモデルと同様に、感情/情動分析APIエンドポイントは無料でテストできます。

御社のAI APIは、感情/情動の分析プロセスにおいて、データのプライバシーとセキュリティをどのように扱っていますか?

NLPクラウドは設計上データプライバシーに重点を置いています。NLPクラウドはAPIでお客様が行ったリクエストの内容を記録したり保存したりしません。NLPクラウドはHIPAAとGDPRの両方に準拠しています。