การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

คู่มือการวิเคราะห์ความคิดเห็น: การวิเคราะห์ความคิดเห็นคืออะไร ทำไม และทำงานอย่างไร

เขาว่ากันว่าธุรกิจที่ดีต้องรับฟังลูกค้าเสมอ

แต่การฟังหมายถึงอะไรจริงๆ?

ผู้คนพูดถึงธุรกิจของคุณต้องฟังที่ไหนตั้งแต่แรก?

และคุณจะทำอย่างไรไม่เพียงแต่ฟังแต่ได้ยินพวกเขา-เข้าใจพวกเขาอย่างแท้จริง??

นี่คือคำถามที่รบกวนจิตใจเจ้าของธุรกิจ นักการตลาด ผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาธุรกิจ ปีกโฆษณา และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลักอื่นๆ ทุกวัน ไม่นานมานี้เองที่เราเริ่มได้คำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้ทั้งหมดที่เราถามมาหลายปี ทุกวันนี้ เราไม่เพียงแต่สามารถรับฟังลูกค้าของเราและใส่ใจกับสิ่งที่พวกเขาพูดเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของเราเท่านั้น แต่ยังใช้มาตรการแก้ไข รับทราบ และแม้กระทั่งให้รางวัลแก่ผู้ที่มีสิ่งที่ถูกต้องหรือน่ายกย่อง

เราสามารถทำได้ด้วยเทคนิคที่เรียกว่าการวิเคราะห์ความรู้สึก แนวคิดที่มีมาอย่างยาวนาน การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นกลายเป็นคำศัพท์และชื่อที่คุ้นเคยในวงการธุรกิจหลังจากการถือกำเนิดและความโดดเด่นของแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียและบิ๊กดาต้า ทุกวันนี้ ผู้คนต่างแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับประสบการณ์ ความรู้สึก และอารมณ์ที่มีต่อผลิตภัณฑ์และบริการมากขึ้นกว่าเดิม และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นก็ใช้องค์ประกอบนี้เป็นหลัก

หากคุณยังใหม่กับหัวข้อนี้และต้องการสำรวจในรายละเอียดว่าอะไร การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น สิ่งที่คุณอาจมีความหมายสำหรับธุรกิจของคุณ และอื่นๆ คุณมาถูกที่แล้ว เรามั่นใจว่าในตอนท้ายของโพสต์ คุณจะมีข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปดำเนินการได้ในหัวข้อนั้นๆ

มาเริ่มกันเลย

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นคืออะไร?

การวิเคราะห์ความรู้สึกคือกระบวนการอนุมาน ประเมิน หรือทำความเข้าใจภาพลักษณ์ของผลิตภัณฑ์ บริการ หรือแบรนด์ของคุณในตลาด โดยจะวิเคราะห์อารมณ์และความรู้สึกนึกคิดของมนุษย์โดยตีความความแตกต่างในรีวิวของลูกค้า ข่าวการเงิน โซเชียลมีเดีย ฯลฯ. หากฟังดูซับซ้อนเกินไป เรามาปรับแต่งเพิ่มเติมกัน

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การวิเคราะห์ความรู้สึกถือเป็นการขุดความคิดเห็น ด้วยการเพิ่มขึ้นของโซเชียลมีเดีย ผู้คนเริ่มพูดคุยกันอย่างเปิดเผยมากขึ้นเกี่ยวกับประสบการณ์ของพวกเขา ผลิตภัณฑ์และบริการออนไลน์ผ่านบล็อก, vlog, เรื่องราวของโซเชียลมีเดีย, บทวิจารณ์, คำแนะนำ, บทสรุป, แฮชแท็ก, ความคิดเห็น, ข้อความตรง, บทความข่าว และแพลตฟอร์มอื่นๆ. เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้นทางออนไลน์ มันจะทิ้งร่องรอยทางดิจิทัลของการแสดงออกถึงประสบการณ์ของแต่ละคน ตอนนี้ ประสบการณ์นี้อาจเป็นบวก ลบ หรือเฉยๆ ก็ได้

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นการขุดของการแสดงออกและประสบการณ์ทั้งหมดเหล่านี้ทางออนไลน์ในรูปแบบของข้อความ ด้วยกลุ่มตัวอย่างความคิดเห็นและการแสดงออกจำนวนมาก แบรนด์สามารถจับเสียงของผู้ชมเป้าหมายได้อย่างแม่นยำ เข้าใจการเปลี่ยนแปลงของตลาด และแม้กระทั่งรู้ว่ามันอยู่จุดใดในตลาดในหมู่ผู้ใช้ปลายทาง

กล่าวโดยสรุป การวิเคราะห์ความรู้สึกจะนำเสนอความคิดเห็นที่ผู้คนมีต่อแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ บริการ หรือทั้งหมดเหล่านี้

ช่องทางโซเชียลมีเดียเป็นขุมทรัพย์ของข้อมูลเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ และด้วยเทคนิคการวิเคราะห์ง่ายๆ ที่มีประสิทธิภาพ คุณจะรู้ทุกอย่างที่คุณต้องการเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ

ในขณะเดียวกัน เราต้องขจัดความเข้าใจผิดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความรู้สึก การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นไม่ใช่เครื่องมือหรือเทคนิคขั้นตอนเดียวที่จะดึงความคิดเห็นและความรู้สึกรอบ ๆ แบรนด์ของคุณออกมาในทันที ต่างจากที่คิด เป็นการผสมผสานระหว่างอัลกอริธึม เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล ระบบอัตโนมัติ และแม้แต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และต้องมีการใช้งานที่ซับซ้อน

เหตุใดการวิเคราะห์ความรู้สึกจึงมีความสำคัญ

จากมุมมอง มันเป็นของแถมง่ายๆ ที่ผู้คนสามารถพูดคุยเกี่ยวกับแบรนด์หรือธุรกิจของคุณทางออนไลน์ได้ เมื่อพวกเขามีผู้ชมจำนวนหนึ่ง มีโอกาสสูงที่พวกเขาสามารถโน้มน้าวให้ผู้คนอีก 10 คนไว้วางใจหรือข้ามแบรนด์ของคุณ

ด้วยอินเทอร์เน็ตที่มีความโปร่งใสทั้งในด้านดีและไม่ดี เป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจที่จะต้องแน่ใจว่าการกล่าวถึงในเชิงลบนั้นถูกลบออกหรือเปลี่ยนแปลง และมีการฉายภาพที่ดีสำหรับการรับชม สถิติและรายงานยังเปิดเผยว่าลูกค้าวัยหนุ่มสาว (Gen Z ขึ้นไป) ต้องพึ่งพาช่องทางโซเชียลมีเดียและผู้มีอิทธิพลอย่างมากในการซื้อของออนไลน์ ในกรณีดังกล่าว การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นไม่เพียงแต่มีความสำคัญเท่านั้น แต่ยังอาจเป็นเครื่องมือที่สำคัญอีกด้วย

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นประเภทต่าง ๆ มีอะไรบ้าง

เช่นเดียวกับความรู้สึก – การวิเคราะห์ความรู้สึกอาจซับซ้อน นอกจากนี้ยังมีความเฉพาะเจาะจงและมุ่งเน้นเป้าหมายอีกด้วย เพื่อให้ได้ผลลัพธ์และการอนุมานที่ดีที่สุดจากแคมเปญการวิเคราะห์ความรู้สึกของคุณ คุณต้องกำหนดวัตถุประสงค์และเป้าหมายของคุณให้แม่นยำที่สุด มีปัจจัยหลายประการเมื่อพูดถึงความคิดเห็นของผู้บริโภคที่คุณสามารถมุ่งเน้นได้ และสิ่งที่คุณเลือกสามารถส่งผลโดยตรงต่อประเภทของแคมเปญการวิเคราะห์ความรู้สึกที่คุณจะนำไปใช้

เพื่อให้คุณได้แนวคิดคร่าวๆ ต่อไปนี้คือพารามิเตอร์การวิเคราะห์ความคิดเห็นประเภทต่างๆ –

  • กระแสไฟฟ้า – เน้นที่บทวิจารณ์ที่แบรนด์ของคุณได้รับทางออนไลน์ (เชิงบวก เป็นกลาง และเชิงลบ)
  • อารมณ์ความรู้สึก – เน้นอารมณ์ที่ผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณกระตุ้นในใจของลูกค้า (มีความสุข เศร้า ผิดหวัง ตื่นเต้น และอื่นๆ)
  • การเร่งรีบ – มุ่งเน้นไปที่ความฉับไวของการใช้แบรนด์ของคุณหรือค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพให้กับลูกค้าของคุณ (เร่งด่วนและรอได้)
  • ความตั้งใจ – เน้นที่การค้นหาว่าผู้ใช้ของคุณสนใจที่จะใช้ผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์ของคุณหรือไม่

คุณอาจเลือกใช้พารามิเตอร์เหล่านี้เพื่อกำหนดแคมเปญการวิเคราะห์ของคุณ หรือสร้างพารามิเตอร์เฉพาะอื่นๆ ตามเฉพาะกลุ่มธุรกิจของคุณ การแข่งขัน เป้าหมาย และอื่นๆ เมื่อคุณตัดสินใจได้แล้ว คุณสามารถสมัครรับการวิเคราะห์ความคิดเห็นประเภทใดประเภทหนึ่งต่อไปนี้

การตรวจจับอารมณ์

วิธีนี้กำหนดอารมณ์เบื้องหลังการใช้แบรนด์ของคุณเพื่อจุดประสงค์ ตัวอย่างเช่น หากพวกเขาซื้อเครื่องแต่งกายจากร้านอีคอมเมิร์ซของคุณ พวกเขาอาจจะพอใจกับขั้นตอนการจัดส่งของคุณ คุณภาพของเครื่องแต่งกาย หรือช่วงของการเลือกหรือผิดหวังกับพวกเขา นอกเหนือจากอารมณ์ทั้งสองนี้แล้ว ผู้ใช้ยังสามารถเผชิญกับอารมณ์ที่เฉพาะเจาะจงหรือผสมกันในสเปกตรัมได้เช่นกัน การตรวจจับอารมณ์ทำงานเพื่อค้นหาว่าอารมณ์เฉพาะหรือช่วงใดคืออะไร ซึ่งทำได้โดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและศัพท์เฉพาะ

ข้อบกพร่องประการหนึ่งของประเภทนี้คือผู้ใช้มีหลายวิธีในการแสดงอารมณ์ - ผ่านข้อความ อีโมจิ การเสียดสี และอื่นๆ โมเดลของคุณควรได้รับการพัฒนาอย่างมากเพื่อตรวจจับอารมณ์ที่อยู่เบื้องหลังการแสดงออกที่เป็นเอกลักษณ์

การวิเคราะห์แบบละเอียด

รูปแบบการวิเคราะห์ที่ตรงกว่านั้นเกี่ยวข้องกับการค้นหาขั้วที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์ของคุณ ตั้งแต่แง่บวกไปจนถึงเป็นกลางไปจนถึงเชิงลบมาก ผู้ใช้อาจพบคุณลักษณะใดๆ ที่เกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ และคุณลักษณะเหล่านี้อาจมีรูปแบบที่จับต้องได้ในรูปแบบของการให้คะแนน (เช่น - ตามดาว) และแบบจำลองของคุณทั้งหมดต้องทำคือสร้างรูปแบบต่างๆ เหล่านี้ จากการให้คะแนนจากแหล่งต่างๆ

การวิเคราะห์ตามมุมมอง

บทวิจารณ์มักประกอบด้วยผลตอบรับและคำแนะนำที่ดีซึ่งสามารถขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจของคุณในตลาดโดยให้คุณค้นพบช่องโหว่ที่คุณไม่เคยรู้มาก่อน การวิเคราะห์ความรู้สึกตามมุมมองช่วยให้คุณก้าวไปอีกขั้นในการช่วยระบุตัวตนเหล่านั้น

กล่าวง่ายๆ ก็คือ ผู้ใช้มักจะชี้ให้เห็นถึงข้อดีหรือข้อเสียในรีวิวของตน นอกเหนือไปจากการให้คะแนนและการแสดงอารมณ์ ตัวอย่างเช่น บทวิจารณ์เกี่ยวกับธุรกิจการเดินทางของคุณอาจกล่าวถึง “มัคคุเทศก์มีประโยชน์มากและแสดงให้เราเห็นสถานที่ทั้งหมดในภูมิภาคนี้และช่วยเราขึ้นเครื่องด้วย” แต่ก็อาจเป็นได้” พนักงานบริการท่องเที่ยวหยาบคายและเซื่องซึมมาก เราต้องรอหนึ่งชั่วโมงก่อนที่จะได้กำหนดการเดินทางสำหรับวันนั้น”

สิ่งที่อยู่ภายใต้อารมณ์คือประเด็นสำคัญสองประการจากการดำเนินธุรกิจของคุณ สิ่งเหล่านี้สามารถแก้ไขได้ ปรับปรุง หรือรับรู้ผ่านการวิเคราะห์ตามมุมมอง

การวิเคราะห์หลายภาษา

นี่คือการประเมินความเชื่อมั่นในภาษาต่างๆ ภาษาอาจขึ้นอยู่กับภูมิภาคที่คุณดำเนินการ ประเทศที่คุณจัดส่ง และอื่นๆ การวิเคราะห์นี้เกี่ยวข้องกับการใช้การขุดและอัลกอริธึมเฉพาะภาษา นักแปลในกรณีที่ไม่มีมัน คำศัพท์เกี่ยวกับความรู้สึก และอื่นๆ

[อ่านเพิ่มเติม: การวิเคราะห์ความรู้สึกหลายภาษา – ความสำคัญ วิธีการ และความท้าทาย]

มาพูดถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้

การวิเคราะห์ความคิดเห็นทำงานอย่างไร

การวิเคราะห์ความคิดเห็นเป็นการผสมผสานระหว่างโมดูล เทคนิค และแนวคิดทางเทคโนโลยีที่หลากหลาย การปรับใช้ที่สำคัญสองประการในสเปกตรัมของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ได้แก่ NLP และการเรียนรู้ของเครื่อง ในขณะที่คนหนึ่งช่วยในการขุดและจัดการความคิดเห็น อีกคนหนึ่งฝึกฝนหรือดำเนินการเฉพาะเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกจากความคิดเห็นเหล่านั้น ขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูลที่คุณมี คุณสามารถปรับใช้หนึ่งในสามโมดูลการวิเคราะห์ความคิดเห็น ความถูกต้องแม่นยำของแบบจำลองที่คุณเลือกนั้นขึ้นอยู่กับปริมาณของข้อมูลอย่างมาก ดังนั้น แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดคือให้ความสนใจกับมันเสมอ

ตามกฎ

นี่คือที่ที่คุณกำหนดกฎสำหรับโมเดลของคุณด้วยตนเองเพื่อทำการวิเคราะห์ความคิดเห็นเกี่ยวกับข้อมูลที่คุณมี กฎอาจเป็นพารามิเตอร์ที่เราพูดถึงข้างต้น – ขั้ว ความเร่งด่วน มุมมอง และอื่นๆ โมเดลนี้เกี่ยวข้องกับการรวมแนวคิด NLP เช่น พจนานุกรม การแปลงโทเค็น การแยกวิเคราะห์ การแยกส่วน การแท็กส่วนของคำพูด และอื่นๆ

ในรูปแบบพื้นฐาน คำที่โพลาไรซ์ถูกกำหนดหรือกำหนดค่า - ดีสำหรับคำเชิงบวกและไม่ดีสำหรับคำเชิงลบ แบบจำลองจะนับจำนวนคำที่เป็นบวกและลบในข้อความและแยกประเภทความรู้สึกที่อยู่เบื้องหลังความคิดเห็นตามนั้น

ข้อบกพร่องที่สำคัญอย่างหนึ่งของเทคนิคนี้คือ ตัวอย่างของการเสียดสีอาจถูกมองข้ามไปว่าเป็นความคิดเห็นที่ดี โดยบิดเบือนการทำงานโดยรวมของการวิเคราะห์ความรู้สึก แม้ว่าสิ่งนี้จะสามารถแก้ไขได้โดยการสร้างแบบจำลองขั้นสูง แต่ก็ยังมีข้อบกพร่องอยู่

อัตโนมัติ

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในแง่มุมนี้ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ในเรื่องนี้ ไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์และตั้งกฎเกณฑ์ด้วยตนเองเพื่อให้แบบจำลองทำงานได้ แทนที่จะใช้ตัวแยกประเภทเพื่อประเมินข้อความและส่งคืนผลลัพธ์ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการติดแท็กข้อมูลและคำอธิบายประกอบข้อมูลจำนวนมาก เพื่อช่วยให้ตัวแบบเข้าใจข้อมูลที่กำลังป้อน

เป็นลูกผสม

โมเดลที่แม่นยำที่สุด วิธีการแบบไฮบริดผสมผสานสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก - ตามกฎและอัตโนมัติ แคมเปญเหล่านี้แม่นยำกว่า ใช้งานได้จริง และเป็นที่ต้องการของธุรกิจมากกว่าสำหรับแคมเปญวิเคราะห์ความคิดเห็น

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นมีความหมายต่อธุรกิจของคุณอย่างไร?

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นอาจนำมาซึ่งการค้นพบใหม่ๆ เกี่ยวกับธุรกิจของคุณและจุดยืนในตลาด เมื่อจุดประสงค์สูงสุดของการดำรงอยู่ของธุรกิจคือการทำให้ชีวิตของลูกค้าง่ายขึ้น การฟังพวกเขาจะช่วยให้เรานำเสนอผลิตภัณฑ์และบริการที่ดีขึ้นเท่านั้น และในทางกลับกัน ธุรกิจของเราไปข้างหน้า ต่อไปนี้คือประเด็นสำคัญเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่จะช่วยธุรกิจของคุณได้:

  • ช่วยในการตรวจสอบสุขภาพแบรนด์ของคุณในตลาดอย่างมาก จากแดชบอร์ดเดียว คุณจะเข้าใจได้อย่างรวดเร็วว่าสุขภาพแบรนด์ของคุณดี เป็นกลาง หรือเสื่อมถอย
  • ช่วยให้คุณจัดการชื่อเสียงแบรนด์ของคุณได้ดีขึ้นและจัดการกับข้อกังวลและวิกฤต ORM ได้อย่างรวดเร็ว
  • รองรับการพัฒนาแคมเปญการตลาดที่ดีขึ้นโดยให้คุณเข้าใจชีพจรของผู้ชมและแตะเข้าไป
  • การวิเคราะห์การแข่งขันสามารถปรับให้เหมาะสมผ่านการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในระดับที่มีนัยสำคัญ
  • สิ่งสำคัญที่สุดคือสามารถปรับปรุงการบริการลูกค้าเพื่อความพึงพอใจและการตอบสนองที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

กรณีการใช้งานการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ด้วยแนวคิดที่ทรงพลังเช่นนี้ คุณจึงเป็นเพียงการตัดสินใจอย่างสร้างสรรค์ที่ห่างไกลจากการใช้กรณีการใช้งานที่ดีที่สุดของการวิเคราะห์ความรู้สึก อย่างไรก็ตาม มีกรณีการใช้งานที่ผ่านการทดสอบและรับรองจากตลาดหลายกรณีที่กำลังดำเนินการอยู่ในปัจจุบัน ลองดูที่บางส่วนของพวกเขาสั้น ๆ

การตรวจสอบแบรนด์

การวิเคราะห์ความคิดเห็นเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการตรวจสอบแบรนด์ของคุณทางออนไลน์ ปัจจุบันมีช่องทางมากขึ้นที่ลูกค้าสามารถแสดงความคิดเห็นได้ และเพื่อรักษาภาพลักษณ์ของแบรนด์แบบองค์รวม เราจำเป็นต้องใช้วิธีการแบบ Omni-channel ในการตรวจสอบ การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถช่วยให้ธุรกิจของเราแผ่ขยายไปทั่วฟอรัม บล็อก เว็บไซต์สตรีมมิ่งวิดีโอ แพลตฟอร์มพอดแคสต์ และช่องทางโซเชียลมีเดีย และคอยจับตาดูการพูดถึงแบรนด์ บทวิจารณ์ การอภิปราย ความคิดเห็น และอื่นๆ เกี่ยวกับแบรนด์

การตรวจสอบสื่อสังคมออนไลน์

ใช้คนเพียงพันคนในการสร้างเทรนด์แฮชแท็ก ด้วยอำนาจมากมายที่ตกเป็นของโซเชียลมีเดีย เราจึงควรรับฟังสิ่งที่ผู้คนพูดถึงธุรกิจของเราบนแพลตฟอร์มโซเชียลเท่านั้น ตั้งแต่ Twitter และ Facebook ไปจนถึง Instagram, Snapchat, LinkedIn และอื่นๆ การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถทำได้ในทุกแพลตฟอร์มเพื่อรับฟังคำวิจารณ์และคำชื่นชม (การกล่าวถึงในโซเชียล) และตอบกลับตามนั้น สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจของเรามีส่วนร่วมกับผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น นำแนวทางที่มีมนุษยธรรมมาสู่การดำเนินงาน และเชื่อมต่อโดยตรงกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่สำคัญที่สุดในธุรกิจของเรา นั่นคือลูกค้าของเรา

การวิจัยตลาด

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการทำความเข้าใจตลาด ช่องโหว่ ศักยภาพ และอื่นๆ สำหรับความต้องการเฉพาะของเรา ด้วยการวิจัยตลาดที่แม่นยำ ทำให้วัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การขยายธุรกิจ การกระจายความเสี่ยง และการแนะนำผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่มีประสิทธิภาพและผลกระทบมากขึ้น เราสามารถคาดการณ์และประเมินแนวโน้ม เข้าใจการเปลี่ยนแปลงของตลาด ตระหนักถึงความต้องการผลิตภัณฑ์ใหม่ เข้าใจกำลังซื้อและคุณลักษณะอื่นๆ ของกลุ่มเป้าหมายของเรา และอื่นๆ อีกมากมายผ่านการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

แมชชีนเลิร์นนิงใช้ในการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นอย่างไร

แมชชีนเลิร์นนิงใช้ในการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นอย่างไร ดังที่เราได้กล่าวไปแล้ว การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นแนวคิดที่ซับซ้อน และเมื่อคุณมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ คุณอดไม่ได้ที่จะคิดว่าการทำให้กระบวนการทั้งหมดเป็นแบบอัตโนมัติอาจเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการดำเนินการ แน่นอน หากคุณกำลังปรับใช้แนวทางอัตโนมัติในการวิเคราะห์ความรู้สึก การฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างแม่นยำเพื่อผลลัพธ์ที่แม่นยำเป็นสิ่งสำคัญ

นี่คือที่ที่ความซับซ้อนเกิดขึ้น ข้อมูลที่คุณป้อนต้องไม่เพียงแค่จัดโครงสร้างแต่ต้องติดแท็กด้วย เฉพาะเมื่อคุณแท็กข้อมูลที่โมเดลของคุณสามารถเข้าใจโครงสร้างประโยค ส่วนของคำพูด คำโพลาไรซ์ บริบท และพารามิเตอร์อื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับประโยคเท่านั้น เพื่อที่คุณจะต้องทำงานกับปริมาณการติดแท็กเป็นหลักหลังจากปริมาณข้อมูล

เมื่อคุณแท็กข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์หรือแบบจำลองของคุณจะเข้าใจแง่มุมต่างๆ ของข้อความและทำงานโดยอัตโนมัติในการทำความเข้าใจความรู้สึกเบื้องหลังข้อมูลที่คุณป้อน คุณสามารถฝึกข้อมูลของคุณโดยใส่คำอธิบายประกอบบางส่วนของข้อความเพื่อช่วยให้เครื่องระบุสิ่งที่ต้องการ มุ่งเน้นและเรียนรู้จากพารามิเตอร์เฉพาะนั้น คุณต้องเพิ่มข้อมูลเมตาเพื่อกำหนดตัวระบุเพิ่มเติม

หากคุณกำลังวางแผนที่จะใส่คำอธิบายประกอบให้กับข้อมูลของคุณภายในองค์กร คุณต้องมีข้อมูลปริมาณมหาศาลอยู่ในมือก่อน เมื่อคุณมีแล้ว คุณสามารถใช้ปุ่ม แพลตฟอร์ม Shaip เพื่อใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณ. อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้อาจซับซ้อนเนื่องจากคุณต้องทุ่มเททรัพยากรของคุณให้กับงานนี้ หรือขอให้พวกเขาทำงานให้เสร็จลุล่วง

หากเวลาในการออกสู่ตลาดของคุณกำลังจะมาถึงเร็วๆ นี้ และคุณจำเป็นต้องค้นหาแหล่งข้อมูลภายนอกสำหรับความต้องการด้านคำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณ ทรัพยากรอย่างเราที่ Shaip สามารถช่วยทั้งวันได้ ด้วยกระบวนการบันทึกย่อข้อมูลผู้เชี่ยวชาญของเรา เรามั่นใจว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของคุณจะได้รับการป้อนชุดข้อมูลที่แม่นยำที่สุดเพื่อผลลัพธ์ที่แม่นยำ ทีมของเราใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลตามความต้องการและข้อกำหนดของคุณเพื่อมอบผลลัพธ์ที่มุ่งเน้นเป้าหมาย เนื่องจากเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและน่าเบื่อ เราขอแนะนำให้ติดต่อกับข้อกำหนดคำอธิบายประกอบข้อมูลของคุณสำหรับการฝึกอบรมการวิเคราะห์ความคิดเห็น

ออกจากการเข้าถึง ในวันนี้

แบ่งปันสังคม

คุณอาจจะชอบ