Լեզվի մշակում - Համակարգիչներ, որոնք կարդում և մեկնաբանում են
Սոցիալական մեդիան դարձել է մարդկանց փոխշարժման և հաղորդակցման անբաժանելի մասը: Օրական միլիարդավոր հաղորդագրություններ են փոխանցվում բազմաթիվ հարթակներում՝ անկախ նրանից՝ հրապարակային գրառումներ են արվում, թե ուղղակի հաղորդագրություններ ուղարկվում: Հանրային գործիչները, կազմակերպությունները և այլ կազմակերպություններ հրապարակել են հայտարարություններ և կարծիքներ՝ կապված տարբեր թեմաների հետ, և ուղղորդում են հանրային քննարկումները լայն հասարակության շրջանում: Հաշվի առնելով սոցիալական մեդիայի հաշիվներին ուղղված մեկնաբանությունների և հաղորդագրությունների հսկայական քանակը՝ հնարավոր է հայտնաբերել ընդհանուր տրամադրվածությունը:
Կա հնարավորություն գնահատելու մակրո մակարդակում արտահայտված տրամադրությունը սոցիալական մեդիայի միջոցով: Այս հոդվածը կուսումնասիրի արհեստական բանականությունը և դրա կիրառումը սոցիալական մեդիայում և տեքստային տեղեկատվության այլ աղբյուրներում, որոնք ունեն զգացմունքային ենթատեքստ, և թե ինչպես այն իրականացնել ձեր կազմակերպությունում:
Խնդրի լուծումը արհեստական ինտելեկտի միջոցով
Տեքստային մուտքային տվյալներ ստանալիս տրամադրության վերլուծության համակարգերը սովորաբար տալիս են հետևյալ տիպիկ արդյունքները, որոնք տալիս են հիմքում ընկած տեքստի կատեգորիալ մեկնաբանություն.
- Դրական - Տեքստային բովանդակությունն ունի դրական ենթատեքստ և զգացմունքայնություն
- Չեզոք - Տեքստային բովանդակությունն ունի բացասական ենթատեքստ և զգացմունքայնություն
- Բացասական - Տեքստային բովանդակությունն ունի բացասական ենթատեքստ և զգացմունքայնություն
Կարևոր է նշել, որ մարդիկ բառապաշարները հավաքագրել և խմբագրել են տարիների ընթացքում՝ ընդգծելով, որ արհեստական բանականության համակարգերի լավ աշխատանքի և ցանկալի նպատակների ձեռքբերման համար անհրաժեշտ է բարձրորակ տվյալներ:
Կազմակերպչական մարտահրավերի ակնարկ
Հաշվի առնելով բազմաթիվ հաղորդակցման վերջնակետերը և այն մասշտաբը, որով գործում են կազմակերպությունները, դժվար է հետևել տրամադրությանը ամբողջ կազմակերպության մակարդակով: Աշխատակիցներն ու հաճախորդները կարող են տարածված լինել տարբեր շրջաններում, տարածքներում կամ բաժիններում, որտեղ շահառուներն ու հաճախորդները դրսևորում են դրական տրամադրություն, մինչդեռ մյուսները՝ բացասական: Այսպիսով, դժվար է որոշել տրամադրությունը կազմակերպության գործունեության ամբողջ սպեկտրում:
Կարևոր է հասկանալ կազմակերպության ընդհանուր ընկալումները ինչպես ներքին, այնպես էլ արտաքին մակարդակներում: Ավանդաբար, այս գործառույթը կատարել են հարցումները, թեև դրանք կարող են կողմնակալ լինել՝ կախված դրանք լրացնելու մոտիվացիա ունեցող անհատներից: Սոցիալական մեդիայի և այլ տվյալների աղբյուրների օգտագործումը կարող է նպաստել կազմակերպության զգացմունքային վերաբերմունքի հասկանալուն: Որպես օրինակ՝ բազմազգ և լայնորեն ճանաչված հագուստի ապրանքանիշ, ինչպիսին է Adidas-ը, որը ներկայություն ունի բազմաթիվ երկրներում, գործունեություն է իրականացնում տարբեր լեզուներով և բազմաթիվ տարբեր մշակութային ֆոներում: Տարբեր տարածաշրջաններում հավանաբար կդիտարկվեն զգացմունքային վերաբերմունքի տարբեր մակարդակներ: Բացասական տրամադրվածության բացահայտումը լավ միջոց է դրա պատճառները վերացնելու համար, ինչը հանգեցնում է ավելի շատ վաճառքի և, հետևաբար, նպաստում է շահութաբերության աճին:
Որպես AI մուտքային տվյալներ հասանելի կազմակերպչական տվյալներ
Տրամադրության վերլուծության միջոց հանդիսացող հնարավոր տվյալների աղբյուրների հետևյալ ցանկերը՝
- Սոցիալական մեդիայի հարթակներ, այդ թվում՝ Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
- Հաճախորդների հետ հարաբերությունների կառավարման համակարգեր, ներառյալ Salesforce և Microsoft CRM
- Կազմակերպության աշխատակիցների և հաճախորդների միջև ուղարկված էլեկտրոնային նամակներ և նամակներ
- Call centre համակարգերը, ինչպիսիք են Cisco-ն և Google Voice-ը, ունակ են ապահովել զրույցների գրառումներ
- Կարծիքների ագրեգատորներ, ինչպիսիք են Google-ի և Facebook-ի կարծիքները, որոնք դասակարգում են ցուցակված բիզնեսները 1-5 աստղերի միջև
Որոշ տվյալների խնդիրներ ի հայտ են գալիս, երբ մի քանի աղբյուրներից տեղեկատվությունը համատեղվում է։ Ակնհայտ խնդիր է այն, թե ինչպես ճշգրիտ կապել հաճախորդներին տարբեր տվյալների հավաքածուներում։ Այս դեպքի ուսումնասիրության մեջ մենք առաջարկում ենք դրանք դիտարկել որպես անկախ կազմակերպություններ՝ ողջ կազմակերպության մակարդակով ընդհանուր տրամադրվածությունը պարզելու համար, այլ ոչ թե անհատական մակարդակով թիրախավորելու։ Հաշվի առնելով տեքստային մուտքագրման երկարությունը՝ տվյալների կառուցվածքները պետք է ուշադիր ընտրվեն ինչպես տվյալների բազայի սխեմայում, այնպես էլ տվյալները մշակելու համար օգտագործվող տարբեր սցենարներում:
Ինտեգրման մեթոդաբանություն
Ստորև ներկայացված է այն գործընթացի ընդհանուր ակնարկը, որը մենք կիրականացնենք բարձր մակարդակում՝ կազմակերպության ներսում տեքստային աղբյուրները վերլուծելու համար:
- Բացահայտել տեքստային հղումները և դրանք գրանցող համակարգերը, որոշել, թե որ տեքստն է հարմար թեկնածու վերլուծության համար
- Հանեք տեքստային աղբյուրները REST API-ների միջոցով և փոխանցեք դրանք ամպային հաշվարկների մատակարարին իրական ժամանակում վերլուծության համար
- Փոխանցեք հոսքերը Telemus AI™-ի միջոցով և վերադարձրեք հարստացված տեսահոսքերը անվտանգության մոնիտորինգի համակարգին
- Կարգավորեք անհատականացված ծանուցումներ անվտանգության անձնակազմին հայտնաբերվածի հիման վրա
Հաշվի առնելով, որ Telemus AI™-ը կատարում է աշխատանքի մեծ մասը, կազմակերպությունը կարող է կենտրոնանալ բիզնեսի տրամաբանության և արդյունքների մեկնաբանման վրա, քան տեխնիկական իրագործման վրա:
Կազմակերպչական կիրառություններ
Ձեր կազմակերպության համար այլ հնարավոր կիրառությունների հետևյալ ցանկը՝
- Սկանավորեք կազմակերպության առցանց սոցիալական մեդիա վերջնակետերը և որոշեք ընդհանուր տրամադրությունը:
- Վերահսկեք հաճախորդների գրառումները Salesforce-ի նման CRM համակարգերում՝ գրառումների բովանդակությունը որոշելու համար:
- Սկանավորելով էլեկտրոնային նամակները՝ ստանալու կազմակերպության ողջ տարածքում տրամադրության ընդհանուր ագրեգատ ցուցանիշ:
- Ավտոմատ կերպով մշակել հեռախոսային զրույցների տրանսկրիպտները և բացահայտել ինչպես դրական, այնպես էլ բացասական հաճախորդային փորձառությունները:
- Սկանավորելով կարծիքների ագրեգատոր կայքերում թողնված արձագանքները, ինչպես նաև գնահատականը:
- Թվային միջավայրերի միջոցով իրականացվող հակասոցիալական վարքագծի ավտոմատ հայտնաբերում և դրա դեմ պայքար՝ նախքան սրացումը, ինչը հանգեցնում է օգտատիրոջ փորձառության բարելավմանը:
Քանի որ կազմակերպությունները սովորաբար հասանելիություն ունեն բազմաթիվ տվյալների աղբյուրների, մենք խորհուրդ ենք տալիս դրանք փոխանցել տվյալների լիճ՝ նախքան արհեստական բանականության համակարգի մեջ մուտքագրելը. սա կօգնի ապահովել կրկնելիություն և լսելիություն:
Հնարավոր և իրացված օգուտներ
Կազմակերպության վերաբերյալ ընդհանուր ընկալումների ավելի մանրամասն հասկացությունը և՛ ներսում, և՛ արտերկրում զգալի առավելություններ է տալիս հարաբերությունները նախապես կառավարելու գործում: Արձագանքների մեկնաբանումն ու դրանց հիման վրա գործողություններ կատարելը կարող են ավելի լավ ապրանք կամ ծառայություն տրամադրել բաժնետերերին և հաճախորդներին: Գնալով ավելի թվայնացող աշխարհում կազմակերպությունները պետք է հասկանան, թե ինչ է ասում իրենց թվային հետքը իրենց մասին: Այն ժողովրդագրական կազմի հետագա հասկացությունը, թե որտեղից են գալիս նման արձագանքները, նույնպես կարող է օգնել բարելավել բոլորի փորձառությունները:
Telemus AI™-ը Ավստրալիայում բազայվող արհեստական բանականության ընկերություն է, որը առաջադեմ լուծումներ է մատուցում կառավարությանը և ձեռնարկություններին: Կապվեք մեզ հետ այսօր՝ անվճար խորհրդատվության համար այն մասին, թե ինչպես Telemus AI™-ը կարող է ներկառուցվել ձեր կազմակերպության մեջ:
