· 

Анализ тональности текстов с помощью машинного обучения

  Анализ тональности текстов на основе технологий  машинного обучения

В течение трёх дней с 7 по 9 февраля текущего года в Москве прошла открытая конференция по искусственному интеллекту (ИИ). В рамках программы по изучению естественного языка и речи представитель портала «Спутник» рассказал о возможностях анализа тональности текстов на основе технологий глубокого машинного обучения.

 

Как работает

 

До эпохи искусственного интеллекта компании тратили значительные временные и финансовые ресурсы, чтобы находить и отвечать на комментарии пользователей. Это делалось вручную: долго, затратно, неэффективно. Новые технологии заметно преуспели в деле обработки текста с целью анализа тональности. Теперь открылись уникальные возможности для коммерческих компаний. Благодаря автоматическому отслеживанию активности пользователей в сети можно определять тональность или по-научному «эмоциональную окрашенность» комментариев как в общем, так и по выбранным критериям.

 

Самообучающиеся нейронные сети с оригинальной архитектурой позволяют создавать модели для анализа текстовой информации. Например, можно своевременно получать информацию о бренде и отзывы о продуктах, чтобы оперативно реагировать на мнение клиентов. Новые технологии «Спутника» делают более эффективными коммуникации с целевой аудиторией, улучшают лояльность, укрепляют корпоративный имидж.

 

 

Что получит бизнес

 

Нахождение уровня тональности текстового контента поможет:

  • Перейти на более высокий уровень аудита текста на русском языке, в том числе анализ жаргона, проверка сленга, исследование эмодзи, юморных выражений, саркастических высказываний.
  • Работа с отдельными аспектами пользовательских отзывов. Кроме выявления общей ситуации в плане удовлетворенности работой компании в целом, предоставляется возможность для установления конкретных деталей по услугам (продуктам), которые вызывают восхищение, либо неудовлетворенность.

 

 

Где применяется

 

Технология анализа «градуса» текстов будет полезна для онлайн-отслеживания пользовательского мнения в виде комментариев на сайтах и в соцсетях, для обратной связи по обращениям и жалобам, для анализа диалогов между техподдержкой и клиентами компаний.

 

 

 

 

Оригинальный контент для сайта от профессионального копирайтера


 

 

 

 

© WaterMillSky 2012-2018