Что такое оценочная экспертиза?

Оценочное обследование – это роботизированная процедура разбиения информации о содержании и упорядочивания предположений как отрицательных, положительных или непартизанских. По большей части, помимо разграничения оценки, эти рамки позволяют вычленить качества артикуляции, например:

Экстраординарность: если выступающий выражает положительную или отрицательную оценку,

Тема: что обсуждается,

Держатель ощущений: человек или вещество, которое передает ощущения.

В настоящее время исследование предположений является темой необычайно высокого класса и улучшения, так как имеет множество удобных применений. Организации используют изучение понятий, чтобы естественным образом исследовать обзорные реакции, предметные аудиты, онлайн-замечания о жизни и т.д., и таким образом получить значительные знания о своих марках, предметах и администрациях.

Например, один из наших клиентов использует концептуальный анализ для того, чтобы разбить более 4000 опросов и лучше понять, как их клиенты увидели их товар. Они обнаружили, что клиенты, как правило, были в восторге от оценки, но в то же время очень сильно переживали за свою клиентскую поддержку

“Ведь в этом случае, как и в других случаях, они не могут быть уверены в том, что они не будут в курсе, что их клиенты не будут в курсе, что они не будут в курсе, что они не будут в курсе, что их клиенты не будут в курсе”.

Степень сдачи экзамена на ощупь

Экспертиза мнения может применяться при различных степенях расширения:

Исследование на уровне архива получает предположение об общей записи или прохождении.

Экспертиза мнения на уровне вынесения приговора получает предположение об одиночном предложении.

Рассмотрение заключения на уровне под-присяжных получает предположение о подвыражениях в предложении.

Виды оценки Расследование

Существует множество видов и видов экспертизы мнений и SA-устройств – от рамок, которые делают акцент на крайности (положительные, отрицательные, беспристрастные), до рамок, которые распознают чувства и чувства (яростные, веселые, трагические и т.д.) или различают ожидания (например, заинтригованный v. не заинтригованный). В сопроводительной области мы распространим наиболее значимые.

Мелкозернистый экзамен на заключение

В какой-то момент вам может дополнительно захотелось бы быть все более точным в отношении степени крайности ощущения, чтобы вместо того, чтобы просто обсуждать положительные, беспристрастные или негативные оценки, вы могли бы подумать о сопутствующих занятиях:

Очень положительные

Положительный

Impartial

Отрицательный

Очень негативный

Это, как правило, подразумевает тщательное расследование предположений. Это может быть, например, отнесено к 5-звездочному рейтингу в ходе аудита, например: Крайне положительный = 5 звезд и отрицательный = 1 звезда.

Несколько рамок также дают различные виды крайностей, различая, связано ли положительное или отрицательное понятие с каким-либо конкретным чувством, например, возмущение, неприятность или стресс (например, отрицательные чувства) или удовлетворение, любовь или возбуждение (например, положительные чувства).

Чувство открытия

Ощущение того, что находка направлена на выявление таких чувств, как блаженство, разочарование, возмущение, несчастье и тому подобное. Многочисленные системы распознавания чувств прибегают к словарям (например, расположение слов и чувств, которые они передают) или сложным вычислениям ИИ.

Одним из недостатков обращения к словарям является то, что манера выражения чувств у людей сильно колеблется, поэтому они делают лексические вещи, которые они используют. Несколько слов, которые обычно выражают негодование, например, какашки или убийство (например, в вашем предмете немного дерьма или ваш клиент убивает меня), могут также выражать радость (например, в таких писаниях, как “Это дерьмо” или “Вы забиваете его”).

Угловая оценка Экзамен

Обычно, препарируя предположение в предметах, например, в предметах, вы можете быть заинтересованы не только в том, общаются ли люди с конструктивной, беспристрастной или неблагоприятной крайностью по поводу предмета, но и дополнительно в том, о каких конкретных точках зрения или основных моментах предмета говорят люди. Именно об этом и идет речь в ходе угловой оценочной экспертизы. В нашей прошлой модели:

“Срок службы батарей этой камеры слишком короток”.

В предложении передается негативное отношение к камере, однако, точнее, к сроку службы аккумулятора, который является специфическим компонентом камеры.

Целевое исследование

Целенаправленное расследование, по сути, признает, что людям нужно делать с книгой, а не то, что они утверждают с ее содержанием. Взгляните на сопроводительные модели:

“Ваша забота о клиенте – фиаско”. Меня задержали на 20 минут”.

“Возможно, я захочу понять, как вытеснить патрон”.

“Сможете ли вы помочь мне с округлением этой конструкции?”

У человека нет проблем с разграничением возражения в основном сообщении, запроса в последующем содержании, и ходатайства в третьем сообщении. Как бы то ни было, у машин может быть несколько вопросов, чтобы отличить их. То тут, то там из содержания можно сделать вывод о предлагаемом виде деятельности, однако в некоторых случаях для того, чтобы побудить к нему, требуется некоторая логическая информация.

Мультилингвистический экзамен на чувство

Проверка языковых ощущений может быть непростым делом. Как правило, требуется большая предварительная обработка, при которой используются различные активы. Большая часть этих средств доступна в Интернете (например, словарь понятий), но необходимо сделать множество других (например, интерпретировать корпоративные вычисления или вычисления для обнаружения шума). Использование доступных активов требует тонны столкновения с кодом и может занять много времени для их актуализации.

Почему исследование заключений имеет большое значение?

Оценивается, что 80% мировой информации неструктурировано и не рассортировано заранее. Подавляющее большинство из них происходит из контент-информации, похожей на сообщения, билеты, разговоры, жизнь в Интернете, исследования, статьи и записи. Эти записи, как правило, являются хлопотными, утомительными и дорогостоящими для того, чтобы разобраться, понять и отсортировать.

Низкоуровневые рамки исследований позволяют организациям понять этот океан неструктурированного контента с помощью компьютеризации деловых форм, получения значительных объемов знаний и щадящей подготовки длинных массивов информации вручную, в конце концов, за счет повышения эффективности групп.

Часть аспектов изучения чувств включает в себя сопровождающие их аспекты:

Универсальность:

Сможете ли вы представить себе физическую работу с большим количеством твитов, обсуждений помощи клиентам или опросов клиентов? Просто существует избыток информации для физической обработки. Чувство исследования позволяет продуктивно и практично обрабатывать информацию в масштабах.

Постоянное изучение:

Мы можем использовать изучение ощущений, чтобы распознать основные данные, которые позволяют постоянно учитывать ситуацию в явных ситуациях. Возникает ли экстренная PR-ситуация в онлайн-сети? Яростный клиент, который будет бить? Система оценочного исследования может помочь вам быстро распознать подобные обстоятельства и сделать шаг вперед.

Надежные критерии:

Люди не смотрят четкие критерии для оценки предположения немного содержания. Оценивается, что различные люди, возможно, совпадают примерно в 60-65% случаев при вынесении заключения по конкретному кусочку содержания. Это абстрактное мероприятие, на которое сильно влияют близкие домашние встречи, созерцания и убеждения. Используя единую систему наклонных расследований, организации могут применять схожие критерии ко всей своей информации. Это снижает количество промахов и улучшает согласованность информации.

Посмотрите на случаи использования и области применения, чтобы увидеть примеры организаций и ассоциаций, которые используют экспертизу мнения для разнообразных целей.

Расчеты по расследованию заключений

Существует множество методик и расчетов для выполнения рамок экспертизы мнений, которые могут быть делегированы:

Принимать решения в отношении рамок, которые позволяют проводить наклонные экзамены, в зависимости от множества физически сформулированных рекомендаций.

Программируемые рамки, которые зависят от методов искусственного интеллекта для получения информации.

Фреймворки половинного типа, которые объединяют как основанные на правилах, так и запрограммированные подходы.

Методологии, основанные на правилах

Как правило, методологии, основанные на правилах, характеризуют множество правил в неком скриптовом языке, который распознает субъективность, крайность или субъект чувств.

Принципы могут использовать различные источники информации, например, сопровождающие их:

Великолепные методы NLP, такие как морфологический поиск, токенирование, маркировка грамматических форм и парсинг.

Различные средства, например, словари (например, расположение слов и словосочетаний).

Существенным случаем стандартного использования является сопроводительный:

Характеризовать два способа расположения слов, наполненных энергией (например, отрицательные слова, например, ужасные, самые ужасные, ужасные и т.д., а также положительные слова, например, великие, лучшие, отличные и т.д.).

Учитывая содержание:

Подсчитать количество положительных слов, которые появляются в содержании.

Проверьте количество отрицательных слов, которые появляются в содержании.

На офф шанс, что количество положительных слов появляется больше, чем количество отрицательных слов возвращает положительное предположение, а затем снова, возвращает отрицательное чувство. Что-то другое, верните беспристрастность.

Этот каркас очень доверчив, так как в нем не учитывается то, как слова объединяются в группы. Дальнейшая подготовка может быть сделана, однако, эти рамки очень быстро становятся умопомрачительными. Их может быть трудно поддерживать, так как можно ожидать, что новые правила будут включать поддержку новых артикуляций и жаргон. Кроме того, включение новых правил может привести к нежелательным результатам из-за ассоциации с прошлыми правилами. Впоследствии эти рамки требуют значительной заинтересованности в физической доводке и поддержании принципов.

Программные подходы

Программируемые стратегии, несмотря на основанные на правилах рамки, не зависят от физически созданных стандартов, но все же от методов ИИ. Задача исследования оценки обычно демонстрируется как проблема характеристики, когда классификатор подкрепляется книгой и возвращает сравнительную классификацию, например, положительную, отрицательную или беспристрастную (в случае, если проводится исследование конечностей).

Указанный классификатор искусственного интеллекта, как правило, может быть актуализирован с сопровождающими его достижениями и частями