您可以用这种方式获得的

Joita97088

愤怒——“这是嘲讽，产品损坏，没有发票，我不推荐给任何人！” 人工智能可以利用自然语言处理（ ）和机器学习（ ）快速分析大量语句。 通过识别以下内容来帮助理解语音的语言结构： 使用的关键词和短语——好、伟大、绝望； 说话的语气——积极、消极、中性；乃至 意见的背景 - 它涉及什么产品、发布时间、放置地点。 借助 ，机器能够以接近人类的水平“理解”文本。反过来。

机器学习 用于根据预先建立的情绪或情绪类别（积极、消极、中性）自动对这 国家邮箱列表 些陈述进行分类。在实践中，机器学习模型是在大型数据集上进行训练的，其中人类已经评估了各种意见。经过一段时间的训练后，该模型能够独立、高精度地评估新观点的情绪。但是结果做什么呢？ 电子商务中的情感分析和意见管理 手动分析所有客户意见需要大量的时间和工作。



使用 和 ，您可以轻松分析来自商店的所有数据，并利用这些知识来有效管理评论。因此，第一步是进行良好的情绪分析。 在获得情感分析结果后，人工智能“理解”了每个观点所表达的内容，下一步就是对它们进行细分，即根据其业务重要性进行排列，例如： 根据他们关注的产品类别 - 查看您的商店值得提供哪些产品以及要扩展哪些类别， 意见发表时间 具体问题——例如交货延迟或产品质量。