更深入、可操作、基于广州展厅设计方面的情感分析可为您的营销策略和规划提供哪些好处？最近参加了社交数据峰会，该峰会聚集了来自领先品牌和组织的杰出演讲者，讨论数字洞察、社交聆听和情感分析的最新发展。
第一位演讲者是社会智能实验室的创始人，她的演讲挑战了观众“社会数据智能一团糟！让我们修复它”。广州展厅设计 强调了社交智能行业面临的一些需要解决的主要挑战，例如缺乏标准、透明度和问责制、对社交媒体智能角色的支持不足、当前工具的局限性、社交网络 API 的贬值，但也承认了令人振奋的进展行业正在预测分析、受众情报、文化情报和高级品牌跟踪方面的不同方法。
继本次讨论之后，在我看来，另一个需要广州展厅设计关注的领域是情感分析。情感分析的战略和业务重要性以及迫切需要解决其缺点以更精细和准确地理解客户对话并产生更深入的可操作见解，激发了对情感分析的兴趣和研究。该领域新兴的研究热点之一是细粒度的基于方面的情感分析（ABSA），也称为基于特征或属性的情感分析。
更简单的极性情绪分析 - 专注于句子级情绪分析，只是将句子的整体情绪分类为积极、消极和中性极性，而基于方面的情绪分析 (ABSA) 允许更细微的上下文含义。ABSA 的商业案例是引人注目的，因为它可以确定句子中表达的特定领域的特定特征或方面的情感极性，其中特征或方面代表实体的属性或组件，例如，计算机的屏幕、银行服务或酒店房间的温度。ABSA 胜出，因为它通过反映对话的方面或上下文以及域依赖性，从客户讨论中捕获了更多相关和详细的见解。
什么 ABSA 提供下一代情绪分析工具的愿景
虽然广泛使用的极性情感分析方法当然有其优点，可以提供最及时正确的情感信息的简单视图，但它有许多缺点，例如：
无法准确预测情绪，如果句子没有明确表达清楚的感受/情绪或意见，
无法识别句子中给定方面、特征或实体组成部分的特定情绪，
无法识别许多句子可能包含多个方面，每个方面都有不同的极性。由于极性情感分析对每个句子使用单个情感分数，因此无法传达一个句子中包含的所有情感，并且在许多情况下会不准确地将情感分配给整个句子。
无法识别同一领域内的方面在语义上是接近的，而来自不同领域的方面在语义上是不同的（例如，饮料领域与计算机领域）。
无法理解领域和领域的上下文（例如，温暖的茶、温暖的计算机 -其中“温暖”的含义在不同的领域（例如茶和计算机）之间具有不同的含义）。
ABSA 解决了极性情绪分析的所有这些缺点。本质上，ABSA 可以通过识别相关实体、提取其特征/方面来反映对话的领域、上下文和场景。对于深入了解客户对话至关重要，ABSA 可以确定对每个特征/方面表达的意见是积极的、消极的还是中性的，从而对单个句子中表达的多种情绪提供更细致入微的理解。
使用最新的深度学习方法增强情感分析
为了更好地了解 ABSA 分析及其好处，广州展厅设计为基于 AI 的文本分析解决方案提供世界领先的技术，该技术超过了 ABSA 的国际基准。DeepOpinion因其在文本分析方面的远见卓识而引起广州展厅设计的注意。它实际上是第一家通过采用最新的深度学习方法而不是无法处理语言细微差别的上下文特定特征的过时 NLP 方法，将文本分析的未来推向市场的商业公司。深度观点在准确度上始终优于其他供应商 15% 到 30% - 这是儿童和成人之间的差异。
