更深入、可操作、基于廣州展廳設(shè)計方面的情感分析可為您的營銷策略和規(guī)劃提供哪些好處？最近參加了社交數(shù)據(jù)峰會，該峰會聚集了來自領(lǐng)先品牌和組織的杰出演講者，討論數(shù)字洞察、社交聆聽和情感分析的最新發(fā)展。

第一位演講者是社會智能實驗室的創(chuàng)始人，她的演講挑戰(zhàn)了觀眾“社會數(shù)據(jù)智能一團糟！讓我們修復(fù)它”。廣州展廳設(shè)計 強調(diào)了社交智能行業(yè)面臨的一些需要解決的主要挑戰(zhàn)，例如缺乏標準、透明度和問責制、對社交媒體智能角色的支持不足、當前工具的局限性、社交網(wǎng)絡(luò) API 的貶值，但也承認了令人振奮的進展行業(yè)正在預(yù)測分析、受眾情報、文化情報和高級品牌跟蹤方面的不同方法。

繼本次討論之后，在我看來，另一個需要廣州展廳設(shè)計關(guān)注的領(lǐng)域是情感分析。情感分析的戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)重要性以及迫切需要解決其缺點以更精細和準確地理解客戶對話并產(chǎn)生更深入的可操作見解，激發(fā)了對情感分析的興趣和研究。該領(lǐng)域新興的研究熱點之一是細粒度的基于方面的情感分析（ABSA），也稱為基于特征或?qū)傩缘那楦蟹治觥?/span>

更簡單的極性情緒分析 - 專注于句子級情緒分析，只是將句子的整體情緒分類為積極、消極和中性極性，而基于方面的情緒分析 (ABSA) 允許更細微的上下文含義。ABSA 的商業(yè)案例是引人注目的，因為它可以確定句子中表達的特定領(lǐng)域的特定特征或方面的情感極性，其中特征或方面代表實體的屬性或組件，例如，計算機的屏幕、銀行服務(wù)或酒店房間的溫度。ABSA 勝出，因為它通過反映對話的方面或上下文以及域依賴性，從客戶討論中捕獲了更多相關(guān)和詳細的見解。

什么 ABSA 提供下一代情緒分析工具的愿景

雖然廣泛使用的極性情感分析方法當然有其優(yōu)點，可以提供最及時正確的情感信息的簡單視圖，但它有許多缺點，例如：

無法準確預(yù)測情緒，如果句子沒有明確表達清楚的感受/情緒或意見，

無法識別句子中給定方面、特征或?qū)嶓w組成部分的特定情緒，

無法識別許多句子可能包含多個方面，每個方面都有不同的極性。由于極性情感分析對每個句子使用單個情感分數(shù)，因此無法傳達一個句子中包含的所有情感，并且在許多情況下會不準確地將情感分配給整個句子。

無法識別同一領(lǐng)域內(nèi)的方面在語義上是接近的，而來自不同領(lǐng)域的方面在語義上是不同的（例如，飲料領(lǐng)域與計算機領(lǐng)域）。

無法理解領(lǐng)域和領(lǐng)域的上下文（例如，溫暖的茶、溫暖的計算機 -其中“溫暖”的含義在不同的領(lǐng)域（例如茶和計算機）之間具有不同的含義）。

ABSA 解決了極性情緒分析的所有這些缺點。本質(zhì)上，ABSA 可以通過識別相關(guān)實體、提取其特征/方面來反映對話的領(lǐng)域、上下文和場景。對于深入了解客戶對話至關(guān)重要，ABSA 可以確定對每個特征/方面表達的意見是積極的、消極的還是中性的，從而對單個句子中表達的多種情緒提供更細致入微的理解。

使用最新的深度學(xué)習(xí)方法增強情感分析

為了更好地了解 ABSA 分析及其好處，廣州展廳設(shè)計為基于 AI 的文本分析解決方案提供世界領(lǐng)先的技術(shù)，該技術(shù)超過了 ABSA 的國際基準。DeepOpinion因其在文本分析方面的遠見卓識而引起廣州展廳設(shè)計的注意。它實際上是第一家通過采用最新的深度學(xué)習(xí)方法而不是無法處理語言細微差別的上下文特定特征的過時 NLP 方法，將文本分析的未來推向市場的商業(yè)公司。深度觀點在準確度上始終優(yōu)于其他供應(yīng)商 15% 到 30% - 這是兒童和成人之間的差異。