更深入、可操作、基于廣州展廳設(shè)計(jì)方面的情感分析可為您的營(yíng)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(huì)，該峰會(huì)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(huì)智能實(shí)驗(yàn)室的創(chuàng)始人，她的演講挑戰(zhàn)了觀眾“社會(huì)數(shù)據(jù)智能一團(tuán)糟！讓我們修復(fù)它”。廣州展廳設(shè)計(jì) 強(qiáng)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(biāo)準(zhǔn)、透明度和問責(zé)制、對(duì)社交媒體智能角色的支持不足、當(dāng)前工具的局限性、社交網(wǎng)絡(luò) API 的貶值，但也承認(rèn)了令人振奮的進(jìn)展行業(yè)正在預(yù)測(cè)分析、受眾情報(bào)、文化情報(bào)和高級(jí)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(gè)需要廣州展廳設(shè)計(jì)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(diǎn)以更精細(xì)和準(zhǔn)確地理解客戶對(duì)話并產(chǎn)生更深入的可操作見解，激發(fā)了對(duì)情感分析的興趣和研究。該領(lǐng)域新興的研究熱點(diǎn)之一是細(xì)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(jiǎn)單的極性情緒分析 - 專注于句子級(jí)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(xì)微的上下文含義。ABSA 的商業(yè)案例是引人注目的，因?yàn)樗梢源_定句子中表達(dá)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(shí)體的屬性或組件，例如，計(jì)算機(jī)的屏幕、銀行服務(wù)或酒店房間的溫度。ABSA 勝出，因?yàn)樗ㄟ^反映對(duì)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(xì)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(dāng)然有其優(yōu)點(diǎn)，可以提供最及時(shí)正確的情感信息的簡(jiǎn)單視圖，但它有許多缺點(diǎn)，例如：

無法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)情緒，如果句子沒有明確表達(dá)清楚的感受/情緒或意見，

無法識(shí)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(shí)別許多句子可能包含多個(gè)方面，每個(gè)方面都有不同的極性。由于極性情感分析對(duì)每個(gè)句子使用單個(gè)情感分?jǐn)?shù)，因此無法傳達(dá)一個(gè)句子中包含的所有情感，并且在許多情況下會(huì)不準(zhǔn)確地將情感分配給整個(gè)句子。

無法識(shí)別同一領(lǐng)域內(nèi)的方面在語(yǔ)義上是接近的，而來自不同領(lǐng)域的方面在語(yǔ)義上是不同的（例如，飲料領(lǐng)域與計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī) -其中“溫暖”的含義在不同的領(lǐng)域（例如茶和計(jì)算機(jī)）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(diǎn)。本質(zhì)上，ABSA 可以通過識(shí)別相關(guān)實(shí)體、提取其特征/方面來反映對(duì)話的領(lǐng)域、上下文和場(chǎng)景。對(duì)于深入了解客戶對(duì)話至關(guān)重要，ABSA 可以確定對(duì)每個(gè)特征/方面表達(dá)的意見是積極的、消極的還是中性的，從而對(duì)單個(gè)句子中表達(dá)的多種情緒提供更細(xì)致入微的理解。

使用最新的深度學(xué)習(xí)方法增強(qiáng)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(jì)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(guó)際基準(zhǔn)。DeepOpinion因其在文本分析方面的遠(yuǎn)見卓識(shí)而引起廣州展廳設(shè)計(jì)的注意。它實(shí)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(yǔ)言細(xì)微差別的上下文特定特征的過時(shí) NLP 方法，將文本分析的未來推向市場(chǎng)的商業(yè)公司。深度觀點(diǎn)在準(zhǔn)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。