Анализ настроений для обратной связи с клиентами: пример использования текстовых аннотаций

Мы в Macgence понимаем важность точных и надежных текстовые аннотации. В следующем тематическом исследовании мы расскажем, как мы помогли компании, занимающейся обработкой отзывов клиентов, улучшить алгоритм анализа настроений. Пользовательские аннотации искусственного интеллекта Macgence, развернутые с использованием мер контроля качества, позволили обеспечить точный анализ настроений, а также глубокую информацию для клиента. Они даже заметили повышение операционной эффективности.

Проблема

Из-за неточного анализа настроений нашему клиенту было трудно получить достоверную информацию. 

Основной причиной этого была низкая точность существующей модели анализа настроений. Эти модели дают менее точные результаты, часто из-за отсутствия аннотаций, специфичных для предметной области, и из-за ограниченности обучающих данных. 

Кроме того, у них был гигантский объем данных отзывов клиентов, и ручное аннотирование таких данных было бы утомительной и трудоемкой задачей. Качество результатов после ручного аннотирования по-прежнему остается под вопросом.

Разрешение

Наш подход к этой задаче включал в себя комбинированный процесс ручного и автоматического аннотирования данных, поскольку объем данных отзывов клиентов был довольно большим.

Наши эксперты обучили свою модель анализа настроений с помощью алгоритмов машинного обучения и методов обработки естественного языка (НЛП).

Чтобы повысить точность и надежность модели обработки отзывов клиентов, аннотированные данные использовались для тонкой настройки существующей модели анализа настроений.

Результаты и отличные отзывы клиентов

1. Увеличение операционной эффективности:

Наш оптимизированный процесс аннотирования в сочетании с нашими строгими мерами контроля качества значительно сократил время и усилия, необходимые для ручного аннотирования. В результате это улучшение привело к значительному повышению эффективности работы модели.

2. Расширенный анализ настроений:

Более того, с помощью наших пользовательских аннотаций алгоритм анализа настроений клиента показал гораздо более высокую точность и надежность. Соответственно, это привело к лучшему пониманию клиентов.

3. Улучшенная обработка отзывов клиентов:

Благодаря расширенному анализу настроений наш клиент смог получить более глубокие знания из отзывов клиентов. Это, в свою очередь, помогло ему принимать более обоснованные решения по расширению бизнеса.

Будучи лидером в области решений AI & ML, Macgence предоставляет свои услуги по всему миру. Используя наш опыт в области текстовой аннотации, мы гарантируем улучшенный анализ настроений отзывов клиентов. Мы обеспечиваем точность и надежность аннотаций с помощью наших индивидуальных процессов аннотации, автоматизированных инструментов и мер контроля качества.

Приложения Текстовая аннотация

Распознавание речи

Например, аннотирование текстовых транскрипций с помощью временных меток и информации о говорящем имеет решающее значение для обучения моделей преобразования речи в текст. Это необходимо для разработки голосовых помощников и служб транскрипции.

Обнаружение эмоций

Кроме того, аннотирование текста с указанием эмоциональных состояний (радость, гнев, грусть и т. д.) применяется при анализе отзывов клиентов, мониторинге социальных сетей и взаимодействии человека с компьютером.

Обобщение документа

Более того, аннотирование ключевых предложений или фраз, которые инкапсулируют основные идеи документа, имеет жизненно важное значение. Это помогает в разработке моделей для автоматического реферирования текста.

Классификация текста

Маркировка текстов в соответствии с предопределенными категориями (например, спам против не спама, категоризация тем). Такие методы также используются в фильтрации электронной почты, категоризации новостей и модерации контента.

Путь Макгенса

TAT

Следовательно, в вашем распоряжении будут доступны соответствующие требованиям высококачественные данные, которые также обладают преимуществами настройки и могут быть быстро доставлены.

КАЧЕСТВА

Наша команда Набор данных перед поставкой проходит строгую двухуровневую проверку качества

СОБЛЮДЕНИЕ

Мы соблюдаем обязательные требования HIPAA и GDPR.

ТОЧНОСТЬ

Кроме того, мы обеспечиваем точность около 98% для различных типов аннотаций и наборов данных моделей.

НЕТ. РЕШЕННЫХ СЛУЧАЕВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

Наконец, у нас есть опыт в самых разных вариантах использования.

Предыдущий блог

Следующий блог