感情分析

感情分析は、テキストで表現された意見を識別して分類し、特に感情が肯定的か否定的か中立的かを判断するプロセスです。

感情分析はどのように機能しますか?

語彙ベースの分析. この方法では、肯定的または否定的な感情に関連付けられた定義済みの単語のリストを使用して、テキストの全体的な感情を判断します。
機械学習. 機械学習技術は、ラベル付けされたデータセットでモデルをトレーニングし、学習したパターンに基づいてテキストを肯定的、否定的、または中立的として分類します。
ディープラーニング. ディープラーニングのアプローチでは、ニューラルネットワークを利用して複雑なデータ構造内のコンテキストと感情を理解し、分析の精度を向上させます。
自然言語処理 (NLP). NLP 技術は、テキストを機械が理解できるコンポーネントに分解するのに役立ち、感情検出の全体的な効率を向上させます。

すぐに使用可能. 当社の感情分析ソリューションは、当社製品だけでなく、他の顧客ツールともシームレスに連携して動作します。
完全に安全. 当社の感情分析では、SOC 2 タイプ 1 および 2、GDPR、CPA などの厳格なデータ保護標準を使用して、ユーザーデータがどこにも保存されないようにします。
アップデートとサポート. 当社は、製品の関連性と機能性を保証するために、感情分析の定期的なアップデートと技術サポートを保証します。
数量に依存しない価格設定. 当社は、組織のニーズと要望に応じてカスタマイズされたプランとソリューションを提供します。

100以上の言語に対応

感情分析とは、自然言語処理を使用してテキストデータ内の感情を分析および分類することを指します。

アプリケーションには、顧客フィードバック分析、ブランド監視、世論の測定などがあります。

精度は使用される方法とトレーニングデータの品質によって異なりますが、高度な技術を使用すれば高いレベルに到達できます。

皮肉の検出は、文脈と口調に依存するため、感情分析にとって依然として課題となっています。

多くのツールは特定の言語向けに最適化されていますが、複数の言語をサポートするツールも存在します。

企業は世論を理解することで顧客の好みに関する洞察を得て、サービスを改善することができます。