Informazioni sull'analisi del sentiment

L'analisi del sentiment basata sull'intelligenza artificiale di Talkwalker fornisce un modo per analizzare il tono emotivo di un contenuto di contenuti, come un post sui social media o un articolo. Puoi utilizzare le informazioni ottenute dall'analisi del sentiment per semplificare i flussi di lavoro, personalizzare le risposte in base all'urgenza emotiva e aiutare a prendere decisioni strategiche e strategie di gestione delle crisi.

Informazioni sul modello di analisi del sentiment

L'analisi del sentiment di Talkwalker riconosce attualmente 186 lingue e può fornire un'accuratezza complessiva fino al 90%. Il modello di analisi del sentiment basato sull'intelligenza artificiale di Talkwalker combina le seguenti tecniche avanzate per ottenere i migliori risultati:

• Deep learning - Non addestriamo il nostro motore utilizzando i dati dei nostri clienti. Utilizza un set di dati predefinito di decine di milioni di risultati annotati dall'uomo per identificare modelli pertinenti e migliorare i risultati.
• Modelli pertinenti - I nostri algoritmi, che funzionano dietro le quinte, non si limitano a decifrare le singole parole, ma possono capire il significato dietro frasi complete. Ciò consente loro di interpretare le emozioni umane, i tipi di ironia di base e il sarcasmo.
• Reti neurali - Utilizziamo potenti metodi di calcolo che simulano le capacità cognitive umane.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e apprendimento automatico : utilizziamo queste tecniche per determinare il sentiment, riconoscere immagini e video e per assistere nella traduzione automatica, nella creazione di cloud di temi, nei dati demografici e nei cluster di conversazione.

Nota: I modelli di sentiment dell'intelligenza artificiale non vengono addestrati sui dati dei clienti.

Come assegniamo il sentiment

Per le funzionalità che supportano l'analisi del sentiment, puoi scegliere di utilizzare l'intelligenza artificiale per assegnare automaticamente il sentiment e puoi modificare manualmente il sentiment. L'intelligenza artificiale analizza intere frasi (non solo parole chiave) e include tutti i risultati per determinare l'atteggiamento o la reazione contestuale complessiva. È possibile assegnare un solo sentiment a ciascun articolo o post.

Calcoli del sentiment in Inbox 2.0

Utilizziamo il servizio di intelligenza artificiale di TalkWalker per determinare il sentiment positivo, negativo o neutro per i singoli messaggi in una conversazione. Calcoliamo anche un sentiment generale per ogni conversazione. Usiamo gli ultimi cinque messaggi non neutri in una conversazione per calcolare il sentiment per quella conversazione. Per ogni messaggio positivo, aggiungiamo un punto e per ogni messaggio negativo, sottraiamo un punto. Quindi facciamo la media degli ultimi cinque punteggi e utilizziamo il seguente intervallo per calcolare la conversazione sentiment:

• Positivo - Tra 0 e 1.
• Neutro - 0.
• Negativo: tra -1 e 0.

Ad esempio, calcoliamo una conversazione con 1 messaggio negativo, 1 neutro e 3 positivi come positivi. (-1 + 1 + 1 + 1 )/4 = 0,5, che è compreso tra 0 e 1 ed è quindi positivo.

Calcoli del sentiment in Talkwalker

Se i classificatori di intelligenza artificiale fanno parte del pacchetto, è possibile eseguire il training di classificatori di intelligenza artificiale sentiment personalizzati per il progetto.

Il sentiment AI viene applicato ai risultati importati manualmente in Talkwalker. Tuttavia, se si indica il proprio sentiment nel file di importazione, il sentiment automatico non verrà assegnato.

L'intelligenza artificiale globale sentiment è basata sui contenuti, non sul marchio. Per il sentiment basato sul brand, usa i classificatori AI personalizzati.

Rilevamento delle emozioni

Sia sentiment che le emozioni vengono rilevate tramite l'intelligenza artificiale. Tuttavia, vengono calcolati separatamente e vengono utilizzati metodi diversi per i loro calcoli.

Per il rilevamento delle emozioni, seguiamo la struttura delle emozioni di Parrott. Il rilevamento delle emozioni si basa su singole frasi e un articolo può apparire in più categorie di emozioni. Il rilevamento delle emozioni si applica solo ai risultati in cui è possibile identificare le emozioni.

Le emozioni rilevate per un risultato specifico potrebbero non corrispondere necessariamente al sentiment del risultato. Ad esempio, le emozioni gioiose in un post non significano necessariamente che il post sarà classificato come positivo.