감성 분석을 위한 최고의 인공 지능 도구

17/12/2023 3 최소 읽기

감성 분석은 소셜 미디어, 리뷰 또는 댓글의 맥락에서 텍스트의 감정적 어조를 식별, 추출 및 정량화하는 프로세스입니다. 감성 분석의 목표는 텍스트가 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 판단하는 것입니다. 이 기술은 마케팅, 뉴스 및 고객 서비스 분야에서 자주 사용됩니다.

인공 지능 도구를 사용한 감성 분석은 기업과 연구자들이 고객 의견과 피드백에 대한 인사이트를 얻기 위해 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 다음은 감성 분석에 일반적으로 사용되는 10가지 인공 지능 도구입니다:

HubSpot Service Hub

HubSpot의 Service Hub 제품에 포함된 고객 피드백 구성 요소는 정성적 설문조사 응답의 분석과 이해를 용이하게 합니다. 고객 리뷰의 정서를 파악하는 순 추천 지수(NPS®) 설문조사를 사용하여 응답을 세분화하고 긍정 또는 부정 여부를 결정합니다. 조사 결과는 그래프와 차트가 포함된 사용하기 쉬운 대시보드에 표시되어 소비자 만족도에 대한 폭넓은 그림을 제공합니다.

Idiomatic

Idiomatic은 고유한 비즈니스를 기반으로 소비자 감정 분석을 위한 모델을 생성합니다. Idiomatic의 감정 라벨은 고객이 의견을 제공하는 특정 채널에 따라 조정됩니다.

Idiomatic에는 각 데이터 소스 유형(앱 리뷰, 서비스 요청 등)에 대한 다양한 감성 분석 모델이 포함되어 있습니다. 따라서 보다 정확하게 채널별 감성을 추적할 수 있습니다.

Talkwalker

” Quick Search”는 광범위한 고객 지원 플랫폼의 구성 요소인 감성 분석 도구입니다.

사람들이 회사의 소셜 미디어 계정에 대해 어떻게 느끼는지 정확히 알 수 있기 때문에 이 도구는 소셜 미디어 채널과 함께 사용할 때 가장 효과적입니다.

Reputation

Reputation 플랫폼은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 실시간으로 트렌드와 문제를 파악하고 고객 정서를 세분화하여 댓글을 분석합니다.

Repustate

Repustate의 고급 텍스트 분석 API는 고객 반응에 대한 정확한 감정 분석을 제공합니다.

이 소프트웨어는 속어를 인식할 수 있습니다. 또한 이모티콘을 평가하여 메시지의 의미를 파악할 수 있습니다.

Brand24

Brand24는 브랜드 또는 기타 비즈니스 관련 주제에 대한 감성을 자동으로 분석하는 미디어 모니터링 도구입니다.

소셜 미디어, 블로그, 포럼, 웹사이트, 뉴스 사이트, 사용자 리뷰, 동영상, 팟캐스트 및 기타 소스 등 일반 대중이 액세스할 수 있는 인터넷에서 멘션을 수집합니다.

Brand24는 정교한 머신러닝 알고리즘과 자연어 처리 기술을 사용하여 실시간으로 콘텐츠를 분석하여 텍스트의 각 단어가 나타내는 감성을 파악합니다.

MeltWater

Meltwater의 감성 분석은 정교한 자연어 처리 알고리즘을 사용하여 기사, 소셜 미디어 메시지 및 기타 온라인 콘텐츠에서 전달되는 감성을 평가합니다.

텍스트 처리, 문맥 이해, 어휘 기반 분석, 점수 및 가중치 부여, 집계 및 요약 등의 기능을 포함하는 종합적인 감성 분석이 Meltwater 제품군에서 제공됩니다.

LexaLytics

소비자가 비즈니스에 특정 방식으로 반응하는 이유를 설명하는 텍스트 분석 도구는 Lexalytics에서 제공합니다.

자연어 처리를 사용하여 텍스트를 파싱한 후 감정 분석을 수행하여 고객이 의도한 메시지를 파악합니다.

마지막으로 Lexalytics는 추출한 데이터를 가독성 있고 배포 가능한 디스플레이로 조합하여 프로세스를 마무리합니다.

SentiSum

SentiSum으로 모든 고객의 소리 인사이트를 중앙 집중화하여 조직 내 다른 팀과 공유할 수 있습니다.

SentiSum의 지능형 인공 지능은 고객이 자신을 표현하는 방식을 자동으로 학습하고 Zendesk, Dixa, Hubspot 및 Intercom과 같은 최고의 지원 플랫폼과 통합하여 고객 감정에 대한 정확한 인사이트를 제공합니다.

Critical Mention

이 목록의 다른 도구와 달리 중요 언급은 회사에 대해 언급된 뉴스 기사 및 기타 출판물을 조사합니다. 이러한 방식으로 빠르게 대중에게 알려지고 있는 기사의 기저에 깔려 있는 감성을 확인할 수 있습니다.