对话的方面或上下文以及领域依赖性

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报、文化情报和高级品牌跟踪的不同方法等领域取得进展。 核心模块 社交聆听 社交媒体营销工具包的一部分 了解社交聆听的相关内容，包括技巧和推荐工具 了解更多 继这次讨论之后，我认为另一个需要我们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解决其缺点的迫切需要，以更精细和更准确地理解客户对话并生成更深入的可操作的见解，激发了人们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。 更简单的极性情感分析（侧重于句子级情感分析）只是将句子的整体情感分为积极、消极和中性极性，而基于方面的情感分析 (ABSA) 则允许更细致的上下文含义。 ABSA 的业务案例非常引人注目，因为它可以精确指出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、银行的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
瑞典 WhatsApp 号码数据 领域依赖性，从客户讨论中捕获了更相关和更详细的见解。 需要制定制胜营销策略的计划吗？ 立即开始使用经过尝试和测试的分步流程来优化您的营销。 现在开始 为什么 ABSA 提出了下一代情感分析工具的愿景 虽然广泛使用的极性情感分析方法当然有其优点，并且可以提供最正确的情感信息的简单视图，但它也有许多缺点，例如： 如果句子没有明确表达明确的感觉/情绪或意见，则无法准确预测情绪， 无法识别句子中给定方面、特征或实体组成部分的特定情感， 无法认识到许多句子可以包含多个方面，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，因此它太宽泛，无法传达句子中体现





的所有情感，并且在许多情况下会不精确地将情感分配给整个句子。 无法认识到同一领域内的方面在语义上接近，而来自不同领域的方面在语义上不同（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）具有不同的含义）。 高级模块 了解社交媒体的最新动态 社交媒体营销工具包的一部分 了解不同的选择来支持您的持续专业发展，并通过跟上社交媒体的发展为您的企业带来优势 了解更多 ABSA 解决了极性情感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。为了更深入地了解客户对话，ABSA 可以确定对每个功能/方面表达的意见是积极、消极还是中立，从而对单个句子中表达的多种情绪提供更细致的理解。 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 分析及其优势，我们最近采访了奥地利因斯布鲁克DeepOpinion的首席执行官兼创始人Stefan Engl 。DeepOpinion为基于人工智能的文本分析解决方案提供世界领先的技术，超越了 ABSA 的国际基准。DeepOpinion因其在文本分析方面的富有远见的工作而引起了我们的注意。它实际上是第一家将文本分析的未来推向市场的商业公司，它采用最新的深度学习方法，而不是无法处理语言细微差