情感分析微服务

 

澳门皇冠赌场平台的情感分析微服务使企业能够监控任何类型的书面交流:社交媒体帖子和消息, 电子邮件, 客户服务请求, 调查, 或任何其他类型的“非结构化文本”. 从这些数据中解锁关键的好处,以更好地了解客户的行为.

关键特性

数据集适应性

这种高适应性的解决方案可以使用来源不同的许多不同的数据集进行“训练”, 类型, 长度, 和语言. 作为一个完全可定制的解决方案,没有您无法访问的信息.

动态重新训练

因为新的自由文本数据是基于情绪进行分类的, 可以重新训练底层分类模型,使其准确性随着时间的推移而提高——即使在分析中添加了新的通信通道. 这一切都与常规的情感分类过程同时发生,没有停机时间或计划的模型重新训练.

简单的 & 快速实现和部署

澳门皇冠赌场平台的情感分析微服务作为一个独立的模块运行,可以使用REST API轻松集成, 消息代理, 或其他常用接口. 它可以部署在任何托管模型中(内部/外部/云). 所使用的组件是轻量级的、开源的,并且受到全球支持. 用于开发和测试目的, 该模块作为Docker容器可用,可以在几秒钟内启动. 取决于用于模型训练的数据集, 情感微服务的整个实现可以在几天内完成.

好处

向其他系统添加上下文数据

情感识别可以作为各种系统的前沿增强, 包括推荐引擎, 社交媒体监测平台, 客户参与/细分解决方案, 以及沟通渠道. 不管给定系统的目的是什么, 添加情感元素对于更好地理解客户的意图和提高每位客户对你的品牌的整体体验至关重要.

提高准确性

澳门皇冠赌场平台的ml情感检测模块将情感识别的准确性从70%(使用传统方法时)提高到正确分类消息的95%以上.

解决方案背后的科学

WordNetLemmatizer和自定义标记器用于数据预处理(文本标记化和词元化). 用于实际的情感分析, 有两种不同的方法, 根据精度结果自动选择:

  1. 混合集成分类模型
    情感微服务结合使用了三个独立的分类器. 此外,投票过程决定了检测到的最终情绪. 该方法使用的技术包括贝叶斯分类器, 支持向量机和线性回归. 投票过程由EnsembleVoteClassifier处理.
     
  2. 神经网络模型
    在这个模型中, 自由文本数据首先使用Word2Vec模型向量化,然后通过经过训练的LSTM(长短期记忆)人工神经网络,输出属于给定情感类别的概率.
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