-
-
O компании
Обеспечьте безопасность, соответствие нормативным требованиям и соответствие вашему бренду — с помощью модерации на основе искусственного интеллекта и экспертных знаний, масштабируемых по мере вашего роста.
Правильно сказано, что хороший бизнес всегда прислушивается к своим клиентам, но вопрос в том, действительно ли они их понимают? Часто считается трудным понять человеческие чувства, эмоции или намерения. Решение? Анализ настроений - это метод определения, оценки или понимания имиджа вашего продукта, услуги или бренда на рынке.
Согласно исследованию, 360,000 Твиты публикуются каждую минуту.
40% Сотрудники получают от 26 до 75 электронных писем в день.
Ваши клиенты ежедневно делятся своими чувствами — в отзывах, сообщениях в социальных сетях, заявках в службу поддержки и записях телефонных разговоров. Сервисы анализа настроений преобразуют эти необработанные отзывы в размеченные обучающие данные, чтобы ваши модели ИИ научились распознавать эмоции, мнения и намерения так же, как это сделал бы человек.
Shaip помогает вам создавать модели анализа настроения, которые действительно работают в реальных условиях. Наши специалисты-аннотаторы размечают ваши текстовые и голосовые данные на более чем 60 языках, улавливая нюансы — сарказм, диалект и смысл на уровне аспектов — которые стандартные модели, как правило, упускают.
фокусируется на обзорах, которые ваш бренд получает в Интернете (положительных, нейтральных и отрицательных)
фокусируется на эмоциях, которые вызывает ваш продукт или услуга в умах ваших клиентов (счастливые, грустные, разочарованные, взволнованные)
фокусируется на оперативности использования вашего бренда или поиске эффективного решения проблем пользователей (срочных и ожидаемых)
фокусируется на выяснении, заинтересованы ли ваши пользователи в использовании вашего продукта или бренда или нет
Специалисты Shaip помечают детально проработанные эмоции — радость, грусть, гнев, разочарование, возбуждение, нейтральное состояние — в тексте, сообщениях чата и голосовых записях.
Мы присваиваем оценка эмоциональному настрою от очень позитивного до очень негативного, включая нейтральные и неоднозначные случаи для более детального обучения модели.
Аннотирование на основе аспектов позволяет определить, на что реагируют клиенты — персонал, доставка, цены, производительность приложения — и какое настроение связано с каждым аспектом.
Shaip поддерживает аннотирование эмоциональной окраски текста на более чем 50 языках с помощью региональных аннотаторов, которые понимают сленг, иронию и местные идиомы.
Аннотирование настроения в записях телефонных разговоров, аудиозаписях IVR и расшифровках разговоров с использованием ИИ с указанием тона, эмоций и намерений.
Эксперты-аннотаторы помечают саркастический, ироничный и неоднозначный текст, чтобы модели могли научиться различать поверхностный смысл и истинное намерение.
Полярность отзывов о товарах, маркировка источников возврата и обратная связь на уровне аспектов в описаниях товаров.
Аннотации отзывов пациентов и определение тональности клинических записей, выполненные сотрудниками, прошедшими обучение по вопросам соблюдения HIPAA.
Анализ настроений на основе финансовых новостей, отчетов о прибылях и комментариев аналитиков для моделей торговых сигналов и оценки рисков.
Тон телефонных звонков, классификация жалоб и оценка усилий клиента для моделей оценки качества обслуживания.
Отзывы внутри приложения, анализ настроений в заявках в службу поддержки и анализ открытого текста NPS.
Разметка тональности голосовых вызовов и расшифровка стенограмм чат-ботов для обучения и контроля качества.
Анализ отношения к упоминанию бренда на таких платформах, как X, Reddit, новостные сайты и сайты с отзывами.
Мониторинг общественного мнения, выявление дезинформации и анализ отзывов граждан.
В ходе короткого консультационного звонка мы согласовываем языковые параметры, категории эмоционального состояния, цели проекта, ожидаемую точность и объем данных.
Мы создаём рекомендации по аннотированию, адаптированные к вашим бизнес-задачам, и обеспечиваем согласованность в нестандартных случаях до начала аннотирования.
Первоначальная партия данных проверяется для подтверждения качества аннотаций, уточнения рабочих процессов и обеспечения согласованности в рамках проекта.
Процессы аннотирования выполняются с использованием защищенных инструментов и структурированных процедур для обеспечения согласованности, масштабируемости и своевременной доставки.
Для обеспечения высокой точности аннотаций и надежности результатов проводятся многочисленные проверки качества и экспертные обзоры.
Итоговые наборы данных предоставляются в предпочитаемой вами структуре и формате, готовые к бесшовной интеграции в ваши рабочие процессы искусственного интеллекта/машинного обучения.
Мониторинг бренда
Социальный мониторинг СМИ
Голос клиента
Служба поддержки
Для эффективного развертывания вашей инициативы AI вам потребуются большие объемы специализированных наборов данных для обучения. Shaip - одна из немногих компаний на рынке, которая обеспечивает надежные данные обучения мирового класса в масштабе, соответствующем нормативным требованиям и требованиям GDPR.
Создавайте, курируйте и собирайте настраиваемые наборы данных (текст, речь, изображения, видео) из более чем 100 стран по всему миру на основе настраиваемых правил.
Используйте нашу глобальную команду из 30,000+ опытных и сертифицированных участников. Гибкое распределение задач и мониторинг потенциала, эффективности и прогресса персонала в реальном времени.
Наша запатентованная платформа и квалифицированный персонал используют несколько методов контроля качества, чтобы соответствовать или превосходить стандарты качества, установленные для сбора наборов данных для обучения ИИ.
Наш процесс упрощает процесс сбора за счет более простого распределения задач, управления и сбора данных непосредственно из приложения и веб-интерфейса.
Сохраняйте полную конфиденциальность данных, делая конфиденциальность нашим приоритетом. Мы гарантируем, что форматы данных контролируются и сохраняются в соответствии с политикой.
Кураторские данные по предметной области, собранные из отраслевых источников на основе рекомендаций по сбору данных о клиентах.
Компания Shaip помогла одной компании, занимающейся искусственным интеллектом, разработать решение для анализа эмоций и настроений в речи, используя многоязычные аудиоданные и аннотации из колл-центра. Проект позволил улучшить распознавание эмоций, получить более глубокое понимание потребностей клиентов и повысить производительность модели ИИ.
Анализ настроений - это процесс определения, оценки или понимания имиджа вашего продукта, услуги или бренда на рынке. Если это звучит слишком сложно, давайте доработаем его дальше.
Автоматическое обнаружение одного или нескольких человеческих лиц на основе лицевых ориентиров на изображении или видео. Выполните поиск в существующей базе данных человеческих лиц, чтобы сравнить и сопоставить их, чтобы создать интеллектуальную платформу распознавания лиц.
Каждый раз, когда мы слышим слово или читаем текст, у нас появляется естественная способность идентифицировать и классифицировать слово по людям, месту, местоположению, ценностям и т. д. Люди могут быстро распознавать слово, классифицировать его и понимать контекст.
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Анализ настроений, или добыча мнений, представляет собой процесс анализа текстовых или голосовых данных для определения того, является ли стоящее за ними настроение положительным, нейтральным или отрицательным. Он использует обработку естественного языка (NLP) для интерпретации слов, контекста и эмоций, выраженных в отзывах или контенте социальных сетей.
Социальные сети — это платформа, где клиенты открыто делятся мнениями. Анализ настроений помогает компаниям понимать общественное восприятие, управлять своей репутацией и эффективно взаимодействовать с клиентами.
Анализируя отзывы, комментарии и упоминания, компании могут отслеживать общественные настроения, выявлять негативные тенденции на ранних этапах и принимать меры по улучшению имиджа своего бренда.
Детальный анализ настроений дает подробные оценки настроений, например, очень позитивные или слегка негативные, а не широкие категории, например, позитивные или негативные. Это помогает компаниям понимать обратную связь с большей точностью.
Аспектный анализ фокусируется на определенных частях отзывов, таких как обслуживание клиентов или качество продукции, чтобы определить положительные или отрицательные настроения по этим отдельным аспектам.
Многоязычный анализ использует инструменты и переводы для интерпретации настроений на разных языках, обеспечивая точность для глобальных компаний, работающих в различных регионах.
Двусмысленность и сарказм трудно интерпретировать машинам без контекста. Высококачественные наборы данных, аннотированные людьми, помогают моделям лучше понимать эти сложности.
Он помогает выявлять проблемные места клиентов и отслеживать удовлетворенность клиентов, анализируя отзывы по звонкам, электронным письмам и отзывам, что позволяет быстрее находить решения и улучшать обслуживание.
Такие отрасли, как электронная коммерция, здравоохранение, финансы и гостиничный бизнес, получают выгоду от использования анализа настроений для улучшения качества обслуживания клиентов, управления репутацией и совершенствования маркетинговых мероприятий.
Сроки зависят от сложности, размера данных и используемых языков, но обычно они завершаются в течение нескольких недель.
Анализ настроений обычно используется для мониторинга бренда, анализа социальных сетей, улучшения обслуживания клиентов и создания целевых маркетинговых кампаний.
Shaip предлагает масштабируемый многоязычный анализ настроений с разнообразными высококачественными данными для обучения. Их услуги соответствуют правилам конфиденциальности, таким как GDPR и HIPAA, и обеспечивают точные результаты благодаря аннотации человеком.
Shaip использует строгие процессы проверки и фирменные инструменты для контроля качества, соблюдая при этом правила конфиденциальности посредством анонимизации данных и безопасной обработки.
Стоимость зависит от сложности, размера и настройки проекта. Свяжитесь с Shaip для индивидуального расчета.
