Pemprosesan Bahasa - Komputer yang Membaca dan Mentafsir

Media sosial telah menjadi sebahagian penting daripada cara orang berinteraksi dan berkomunikasi. Berbilion mesej dihantar setiap hari merentasi pelbagai platform, sama ada mengepos secara umum atau menghantar mesej secara langsung. Tokoh awam, organisasi, dan entiti lain telah berkongsi kenyataan dan pendapat berkaitan pelbagai topik dan wacana awam secara langsung dalam kalangan orang awam. Memandangkan kuantiti komen dan mesej yang banyak dihalakan kepada akaun media sosial, adalah mungkin untuk mengesan sentimen keseluruhan.

Terdapat peluang untuk mengukur sentimen yang dinyatakan pada tahap makro melalui media sosial. Artikel ini akan meneroka kecerdasan buatan dan aplikasinya kepada media sosial dan sumber lain maklumat teks yang mempunyai nuansa sentimen di dalamnya dan cara untuk melaksanakannya dalam organisasi anda.

Menyelesaikan Masalah melalui Kecerdasan Buatan

Memandangkan jumlah maklumat yang dijana dan disimpan setiap hari adalah sangat banyak, sesetengah titik data mengandungi pandangan yang luas. Adalah mustahil bagi seorang individu atau bahkan berbilion orang untuk membacanya. Teknologi pengkomputeran semasa membolehkan kita menyimpan, mengindeks dan mendapatkan kembali sejumlah besar maklumat. Secara historisnya, terdapat lebih banyak kesukaran untuk mentafsir data dan memperoleh maklumat serta pandangan yang berguna.

Adalah berfaedah untuk memproses sejumlah besar maklumat dan meminta komputer mengimbas data serta memberikan cerapan. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pelbagai teknik dalam ruang analitik teks telah muncul, di mana kebanyakannya menggunakan kecerdasan buatan/pembelajaran mesin. Mengesan sentimen dalam pertuturan memerlukan leksikon standard emas yang menyediakan konteks input teks.

Salah satu pendekatan untuk menentukan sentimen bahasa teks ialah memasukkan leksikon tersebut ke dalam algoritma pembelajaran tanpa pengawasan; khususnya, VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) menggunakan pendekatan sedemikian. Pelbagai kaedah lain bergantung pada teknik pembelajaran mesin yang lebih tradisional, walaupun kelebihan VADER ialah ia boleh beroperasi dalam hampir masa nyata.

Sistem analisis sentimen biasanya menghasilkan output tipikal berikut apabila diberi input teks yang memberikan tafsiran kategori terhadap teks asal:

Positif - Kandungan teks mempunyai nada positif dan sentimentaliti
Neutral - Kandungan teks mempunyai nada negatif dan sentimentaliti
Negatif - Kandungan teks mempunyai nada negatif dan sentimentaliti

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa manusia telah mengkurasi leksikon selama bertahun-tahun, menekankan bahawa data berkualiti tinggi diperlukan untuk sistem kecerdasan buatan agar berfungsi dengan baik dan mencapai objektif yang diinginkan.

Gambaran Keseluruhan Cabaran Organisasi

Memandangkan berbilang titik akhir komunikasi dan saiz apa yang dikendalikan oleh organisasi, sukar untuk menjejaki sentimen merentasi organisasi. Pekerja dan pelanggan mungkin tersebar merentasi wilayah, kawasan atau jabatan yang berbeza di mana pihak berkepentingan dan pelanggan menyatakan sentimen positif manakala yang lain mewakili sentimen negatif. Oleh itu, menentukan sentimen merentasi keseluruhan spektrum operasi organisasi adalah sukar.

Adalah penting untuk memahami persepsi organisasi umum secara dalaman dan luaran. Secara tradisinya, tinjauan telah menjalankan fungsi ini, walaupun ini boleh berat sebelah berdasarkan individu yang bermotivasi untuk mengisinya. Penggunaan media sosial dan sumber data lain boleh menyumbang kepada pemahaman sentimen organisasi. Sebagai contoh, jenama pakaian multinasional dan terkenal seperti Adidas, dengan kehadiran merentasi pelbagai negara menjalankan perniagaan dalam pelbagai bahasa merentasi banyak latar belakang budaya yang berbeza. Tahap sentimen yang berbeza kemungkinan besar akan diperhatikan merentasi pelbagai wilayah. Mengenal pasti sentimen negatif adalah cara yang baik untuk menangani punca-puncanya, menghasilkan lebih banyak jualan dan, oleh itu, menyumbang kepada keuntungan bersih.

Data Organisasi Tersedia sebagai Input AI

Berikut ialah senarai sumber data berpotensi yang boleh digunakan sebagai kaedah analisis sentimen:

Platform media sosial termasuk Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
Sistem pengurusan hubungan pelanggan termasuk Salesforce, Microsoft CRM
E-mel dan surat organisasi yang dihantar antara pekerja dan pelanggan
Sistem pusat panggilan seperti Cisco dan Google Voice mampu menyediakan transkrip perbualan
Pengumpul ulasan seperti ulasan Google dan Facebook yang meletakkan kedudukan perniagaan tersenarai antara 1-5 bintang

Sesetengah isu data muncul apabila menggabungkan maklumat daripada pelbagai sumber. Masalah yang ketara ialah cara untuk memautkan pelanggan merentasi pelbagai set data dengan tepat. Dalam kajian kes ini, kami mencadangkan untuk menganggap mereka sebagai entiti bebas untuk menemui sentimen agregat merentasi seluruh organisasi dan tidak disasarkan pada tahap individu. Memandangkan panjang input teks, struktur data mesti dipilih dengan teliti dalam skema pangkalan data dan dalam pelbagai skrip yang digunakan untuk memproses data itu sendiri.

Metodologi Integrasi

Berikut ialah gambaran keseluruhan proses yang akan kami lakukan pada tahap tinggi untuk menganalisis sumber teks dalam sesebuah organisasi:

Kenal pasti rujukan tekstual dan sistem yang menangkapnya, tentukan teks mana yang merupakan calon yang sesuai untuk analisis
Mengekstrak sumber teks melalui REST API dan menyalurkannya kepada penyedia pengkomputeran awan untuk analisis masa nyata
Jalankan suapan melalui Telemus AI™ dan kembalikan suapan video tambahan kembali ke sistem pemantauan keselamatan
Sediakan amaran tersuai kepada kakitangan keselamatan berdasarkan apa yang dikesan

Memandangkan Telemus AI™ mengendalikan kebanyakan kerja, organisasi boleh memberi tumpuan kepada logik perniagaan dan mentafsir keputusan dan bukannya pelaksanaan teknikal.

Aplikasi Organisasi

Berikut menyenaraikan potensi aplikasi lain untuk organisasi anda:

Imbas titik akhir media sosial dalam talian merentas organisasi dan tentukan sentimen keseluruhan.
Pantau nota pelanggan pada sistem CRM seperti Salesforce untuk menentukan kandungan nota tersebut.
Mengimbas e-mel untuk mendapatkan metrik agregat keseluruhan sentimen merentas organisasi.
Memproses transkrip perbualan telefon secara automatik dan mengenal pasti pengalaman pelanggan yang positif dan negatif.
Mengimbas maklum balas yang ditinggalkan di laman web pengumpul ulasan serta penarafan.
Mengesan secara automatik tingkah laku antisosial yang dilakukan melalui medium digital dan menentangnya sebelum ia meningkat membawa kepada peningkatan pengalaman pengguna.

Memandangkan terdapat banyak sumber data yang biasanya boleh diakses oleh organisasi, kami mengesyorkan untuk memasukkannya ke dalam tasik data sebelum disalurkan ke dalam sistem kecerdasan buatan; ini akan membantu memastikan kebolehulangan dan kebolehdengaran.

Manfaat Berpotensi dan Direalisasikan

Pemahaman yang lebih terperinci tentang tanggapan umum sesebuah organisasi baik dalam mahupun luar negara memberikan manfaat yang ketara dalam menguruskan hubungan secara proaktif. Mentafsir dan bertindak ke atas maklum balas boleh menyediakan produk atau perkhidmatan yang lebih baik kepada pemegang saham dan pelanggan. Dalam dunia yang semakin digital, organisasi perlu memahami apa yang dikatakan oleh jejak digital mereka tentang mereka. Pemahaman lanjutan tentang komposisi demografi dari mana maklum balas sedemikian diterima juga boleh membantu meningkatkan pengalaman untuk semua.

Telemus AI™ ialah syarikat kecerdasan buatan berpangkalan di Australia yang menyediakan penyelesaian termaju kepada kerajaan dan perusahaan. Hubungi kami hari ini untuk perundingan percuma tentang cara Telemus AI™ boleh disepadukan ke dalam organisasi anda.

Tag

Kajian Kes Analisis Sentimen Media Sosial