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别的上下文特定特征的过时的 NLP 方法。DeepOpinion 的准确率始终比其他供应商高出 15% 到 30%——这就是儿童和成人之间的差异。 我们最近会见了 Stefan，向他询问了有关下一代 AI 支持的 ABSA 工具的最紧迫的问题，以及深度学习方法可以为我们的客户带来哪些价值： 您认为，使用基于方面的情感分析对企业来说主要优势是什么？ ABSA 的主要优势是相关性和精确性。捕获感兴趣对象的细微差别（例如，特定主题、产品、品牌、人员、实体的特征或组件）的可能性无法通过简单的极性情感分析来完成。 其次，ABSA 提供有关客户对话细节的具体细节，而无需耗时的手动处理。我们都知道，不同的特征可以产生不同的情绪反应。当情绪被分解为主题时，更深入的见解就会被揭示——我们可以清楚、立即地了解客户到底在谈论什么，而无需阅读大量评论或帖子。 第三，由于我们现在非常详细地知道人们在谈论什么——好的、坏的和丑陋的——企业主可以在商业战略和战术方面采取直接、迅速的行动！例如，在与酒店业相关的文本中，人们可以轻松地确定负面或正面评论是否与特定属性（即服务、酒店员工、酒店房间或其他客户体验）相关。从这一分析中，人们可以非常清楚地了解需要采取哪些行动。 我们的人工智能文本分析工具可以解决许多用例，例如测量和分析跨不同主题和维度的产品或服务的感知质量、随着时间的推移和针对竞争对手的绩效 KPI​​ 跟踪和基准测试、进行高级客户流失分析、预测和预防、仇恨言论检测，为团队和部门（研究、客户服务、人力资源、销售、商业智能等）等发现重要的可操作的见解和建议。没有理由不提供非常具体详细的数据！ 最后，众所周知，知识就是力量，因此，如果需要数据来向利益相关者或管理层支持其决策理由，则可以轻松地提出与特


定方面相关的个人评论。 基于深度观点的情感分析 (ABSA) 报告 – 酒店案例研究 属性：员工、酒店、位置、房间、清洁度、早餐、物有所值、食品、便利设施、浴室、噪音水平、接待、安全、景观、无线网络、床、公共交通、氛围、晚餐、饮料、维护、活动、付款、家庭友好 为什么您认为极 瑞典 WhatsApp 号码数据 性情感分析不足以产生深刻的、可操作的见解？我们为什么要迁移到 ABSA？ 回答：大多数社交媒体监控工具和社交情报从业者仍然将情绪识别简单地视为句子级极性检测问题。关键问题是大多数情感分析算法使用简单的术语来表达对产品或服务的情感。然而，现实比这更复杂。 语言上的细微差别、句子的复杂性、不同的领域或上下文，都使得将长序列的书面文本简单地简化为简单的赞成或反对情绪变得具有挑战性。 例如， 在分析产品评论中的情绪时



，人们可能不仅对人们是否以积极、中性或消极的极性谈论特定产品感兴趣，而且还对他们关注产品的哪些方面或功能感兴趣。 我可以根据DeepOpinion AI 技术的功能为您提供一些示例，该技术超越了极性情感检测的还原方法： 能力 例子 识别一句话中的多种情绪 “房间漂亮又宽敞（积极情绪），但价格过高（消极情绪）而且太冷（消极情绪）”。 理解复杂的语言问题，例如比较 “如果您在巴黎度过一段时光，La