Analiza sentimenta

Analiza sentimenta, koja se često naziva rudarenje mišljenja, je pod-polje obrade prirodnog jezika (NLP) koje analizira tekstualne podatke da bi razaznao sentiment ili emocionalni ton koji je prenet. On kategorizuje osećanja kao pozitivna, negativna ili neutralna na osnovu sadržaja i konteksta teksta. Sentiment Analysis široko koriste preduzeća i organizacije da procene zadovoljstvo klijenata, prate reputaciju brenda i razumeju percepciju potrošača.

Analiza sentimenta koristi mašinsko učenje, statističku analizu i jezička pravila za ispitivanje tekstualnih podataka kao što su pregledi klijenata, objave na društvenim mrežama i odgovori na ankete. Analizom jezika i izraza koji se koriste u tekstu, on identifikuje i izdvaja subjektivne informacije da bi odredio sentiment prema određenim temama, proizvodima ili uslugama. Analiza sentimenta se može izvršiti na različitim nivoima - nivou dokumenta, nivou rečenice ili nivou aspekta, a svaki od njih pruža različite stepene uvida u preneseni sentiment. Uvidi prikupljeni iz sentiment analize pomažu organizacijama da odgovore na zabrinutost klijenata, skroje marketinške strategije i donesu informisane odluke. Uprkos svojim prednostima, Analiza sentimenta može da se suoči sa izazovima kao što su otkrivanje sarkazma, razumevanje konteksta i upravljanje višejezičnom analizom teksta.

Kako vam možemo pomoći?

Naši stručnjaci su željni da nauče o vašim jedinstvenim potrebama i izazovima, i uvereni smo da vam možemo pomoći da otključate nove mogućnosti za inovacije i rast.

Srodne objave bloga

Šta je poreklo podataka: razumevanje, značaj i implementacija

Poreklo podataka odnosi se na životni ciklus podataka: njegovo poreklo, pokrete, transformacije i krajnju upotrebu. Pruža detaljnu mapu putovanja podataka kroz ekosistem organizacije, hvatajući svaki korak, uključujući i način na koji se podaci transformišu, obogaćuju i koriste.

5 koraka za savladavanje istraživačke analize podataka

Istraživačka analiza podataka (EDA) je kritičan korak u procesu nauke o podacima. To uključuje sumiranje glavnih karakteristika skupa podataka, često koristeći vizuelne metode.

Praćenje na serveru: Poboljšanje tačnosti podataka, sigurnosti i performansi

Praćenje na strani servera uključuje prikupljanje i obradu podataka na serveru, a ne korisničkog pretraživača.