Usindikaji wa Lugha - Kompyuta Zinazosoma na Kufasiri

Mitandao ya kijamii imekuwa sehemu muhimu ya jinsi watu wanavyoshirikiana na kuwasiliana. Bilioni za ujumbe zinatumwa kila siku katika majukwaa mengi, iwe kupostia hadharani au kutuma ujumbe moja kwa moja. Watu mashuhuri, mashirika, na chombo kingine chochote wameshiriki taarifa na maoni yanayohusiana na mada mbalimbali na kuongoza mazungumzo ya umma miongoni mwa umma. Kwa kuzingatia kiasi kikubwa cha maoni na ujumbe unaoelekezwa kwa akaunti za mitandao ya kijamii, inawezekana kugundua hisia za jumla.

Kuna fursa ya kupima hisia zinazotolewa kiwango cha juu kupitia mitandao ya kijamii. Makala hii itachunguza akili bandia na matumizi yake katika mitandao ya kijamii na vyanzo vingine vya habari za maandishi ambazo zina mwelekeo wa hisia ndani yake na jinsi ya kuitekeleza ndani ya shirika lako.

Kutatua Tatizo kupitia Akili Bandia

Kwa kuzingatia kiasi kikubwa cha habari kinachozalishwa na kuhifadhiwa kila siku, baadhi ya pointi za data zina maana kubwa. Itakuwa haiwezekani kwa mtu mmoja au hata bilioni za watu kuzisoma. Teknolojia ya sasa ya kompyuta inaturuhusu kuhifadhi, kupangilia faharasa na kurejesha kiasi kikubwa cha habari. Kihistoria, kumekuwa na changamoto nyingi zaidi katika kutafsiri data na kupata habari na maana muhimu.

Itakuwa na faida kusindika kiasi kikubwa cha taarifa na kuwa na kompyuta zinazotambua data na kutoa maono. Katika miaka ya hivi karibuni, mbinu mbalimbali katika nafasi ya uchambuzi wa maandishi zimeibuka, ambapo nyingi zinatumia akili bandia/kujifunza kwa mashine. Kugundua hisia katika hotuba inahitaji leksikoni za kipimo cha dhahabu zinazotoa muktadha wa pembejeo ya maandishi.

Njia moja kama hiyo ya kuamua hisia za lugha ya maandishi ni kuingiza kamusi kama hilo katika algoriti ya kujifunza bila usimamizi; kwa usahihi, VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) hutumia njia kama hiyo. Njia nyingine nyingi zinategemea mbinu za jadi za kujifunza kwa mashine, ingawa faida ya VADER ni kwamba inaweza kufanya kazi karibu na wakati halisi.

Mifumo ya uchambuzi wa hisia kwa kawaida hutoa matokeo yafuatayo wakati inapewa maingizo ya maandishi ambayo hutoa tafsiri ya kategoria ya maandishi yaliyopo:

Chanya - Maudhui ya maandishi yana mtindo wa chanya na hisia
Tupu - Maudhui ya maandishi yana mwelekeo hasi na hisia
Hasi - Maudhui ya maandishi yana mwelekeo na hisia hasi

Ni muhimu kutambua kwamba watu wamekusanya leksikoni kwa miaka mingi, wakisisitiza kwamba data ya ubora wa juu inahitajika ili mifumo ya akili bandia ifanye kazi vizuri na kufikia malengo yaliyokusudiwa.

Muhtasari wa Changamoto ya Shirika

Tukipewa vituo vingi vya mawasiliano na ukubwa wa kile mashirika kinachoendesha, ni vigumu kufuatilia hisia katika shirika. Wafanyakazi na wateja wanaweza kuwa wametawanywa katika maeneo, sehemu au idara tofauti ambapo wadau na wateja huonyesha hisia chanya wakati wengine huonyesha hisia hasi. Kwa hivyo, ni vigumu kubainisha hisia katika wigo wote wa shirika.

Ni muhimu kuelewa mtazamo wa jumla wa shirika ndani na nje. Kwa kawaida, tafiti zimefanya kazi hii, ingawa hizi zinaweza kuwa na upendeleo kulingana na watu binafsi wanaochochuliwa kuzijaza. Matumizi ya vyombo vya habari vya kijamii na vyanzo vingine vya data vinaweza kuchangia kuelewa hisia za shirika. Kama mfano, chapa ya nguo ya kimataifa na inayotambulika vizuri kama Adidas, ikiwa na uwepo katika nchi nyingi zikifanya biashara kwa lugha mbalimbali katika mandhari tofauti ya kitamaduni. Viwango tofauti vya hisia vitakuwa vyaonekanavyo katika maeneo mbalimbali. Kutambua hisia hasi ni njia nzuri ya kushughulikia sababu zake, na kusababisha mauzo zaidi na, hivyo, kuchangia kwenye mstari wa chini.

Data ya Shirika Inayopatikana kama Ingizo la AI

Orodha zifuatazo za vyanzo vya data vinavyoweza kutumiwa kama njia ya uchambuzi wa hisia:

Majukwaa ya mitandao ya kijamii ikiwemo Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
Mifumo ya usimamizi wa mahusiano ya wateja pamoja na Salesforce, Microsoft CRM
Barua pepe na barua za shirika zinazotumwa kati ya wafanyakazi na wateja
Mifumo ya kituo cha simu kama vile Cisco na Google Voice inaweza kutoa nakala za mazungumzo
Kagua wakusanyaji wa hakiki kama vile hakiki za Google na Facebook zinazoweka daraja biashara zilizoorodheshwa kati ya nyota 1-5

Baadhi ya masuala ya data hujitokeza wakati wa kuunganisha taarifa kutoka vyanzo mbalimbali. Tatizo wazi ni jinsi ya kuunganisha wateja katika seti za data mbalimbali kwa usahihi. Katika mfano huu wa uchunguzi, tunapendekeza kuwahudumia kama vitengo huru ili kugundua hisia za jumla katika shirika nzima na sio kulenga kiwango cha mtu binafsi. Kwa kuzingatia urefu wa ingizo la maandishi, muundo wa data lazima uchaguliwe kwa uangalifu katika mpangilio wa hifadhidata na ndani ya hati mbalimbali zinazotumika kusindika data zenyewe.

Mbinu ya Ushirikiano

Yafuatayo ni muhtasari wa mchakato ambao tungefanya kiwango cha juu ili kuchambua vyanzo vya maandishi ndani ya shirika:

Tambua marejeleo ya maandishi na mifumo inayoyakamata, amua maandishi gani ni mgombea unaofaa kwa uchanganuzi
Toa vyanzo vya maandishi kupitia REST APIs na uzipe kwa mtoa huduma wa kompyuta ya wingu kwa uchambuzi wa wakati halisi
Pitisha malisho kupitia Telemus AI™ na urudishe malisho ya video yaliyoongezwa kwenye mfumo wa ufuatiliaji wa usalama
Sanisha arifa maalum kwa wafanyakazi wa usalama kulingana na kile kinachogundulwa

Tukizingatia Telemus AI™ inashughulikia kazi nyingi, shirika linaweza kulenga mantiki ya biashara na kutafsiri matokeo badala ya utekelezaji wa kiufundi.

Matumizi ya Shirika

Yafuatayo yanaorodhesha matumizi mengine yanayowezekana kwa shirika lako:

Chunguza vituo vya mtandao wa kijamii mtandaoni katika shirika na ubaini hisia jumla.
Fuatilia maoni ya wateja kwenye mifumo ya CRM kama vile Salesforce ili kubainisha maudhui ya maoni hayo.
Kuchunguza barua pepe ili kupata kipimo cha jumla cha hisia katika shirika.
Kusindika otomatiki nakala za mazungumzo ya simu na kutambua uzoefu wa wateja chanya na hasi.
Kuchunguza maoni yaliyoachwa kwenye tovuti za kukusanya hakiki pamoja na kiwango.
Kugundua otomatiki tabia za kinyume na jamii zinazofanywa kupitia vyombo vya kidijitali na kuzipinga kabla hazijapanda ngazi jambo ambalo husababisha uboreshaji wa uzoefu wa mtumiaji.

Kwa kuwa kuna vyanzo vingi vya data ambavyo shirika kwa kawaida huwa na ufikiaji navyo, tunapendekeza kuyaingiza katika ziwa la data kabla ya kuyapeleka katika mfumo wa akili bandia; hii itasaidia kuhakikisha ukinzaji na uwezekano wa ukaguzi.

Faida Zinazowezekana na Zilizotimizwa

Kuelewa kwa kina zaidi maoni ya jumla ya shirima ndani na nje kunatoa faida kubwa katika kusimamia mahusiano kwa njia ya mwendelezo. Kutafsiri na kutekeleza maoni kunaweza kutoa bidhaa au huduma bora kwa wenye hisa na wateja. Katika ulimwengu unaoendelea kuwa wa kidijitali, mashirika yanahitaji kuelewa kile ambacho alama yao ya kidijitali inasema kuhusu wao. Kuelewa zaidi muundo wa kidemografia wa mahali ambapo maoni hayo yanatoka pia kunaweza kusaidia kuboresha uzoefu kwa wote.

Telemus AI™ ni kampuni ya akili bandia iliyoko Australia inayotoa suluhisho za hali ya juu kwa serikali na biashara. Wasiliana nasi leo kwa ushauri wa bila malipo juu ya jinsi Telemus AI™ inavyoweza kuingizwa katika shirika lako.

Lebo

Uchambuzi wa Hisia za Mitandao ya Kijamii