감정 분석

감정 분석 내장 감정 점수, 항목 식별 및 분류 이상 그냥 긍정적 이거나 부정적인 평가 제공 합니다.

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이 서비스의 목적은 텍스트에서 의견을 추출 것입니다. 의견 대표 작가 글 주제와 감정 점수를 어떻게 긍정적으로 분류 하거나 부정적인 저자 그 주제 쪽으로 느낀다. 깊은 언어 분석 저자 토론 주제를 식별 하는 데 사용 됩니다. 이 될 수 있습니다.

  • 엔터티 (브랜드 / 사람/제품/장소...
  • ("지구 온난화", "공공 정책" 또는 "금융 위기")와 같은 개념.

감정 분석 서비스는 또한 뜨 의견 기능을 정확 하 게 감지 하 또는 특성 또는 요소 주제의 논의 되 고. 제품에 대 한이 수 주요 부품 또는 액세서리 예를 들어, "화면"으로 "갤럭시 탭의 화면" 또는 "나의 새로운 iPad 케이스" "사건". 사람이이 활동 또는 태도 그들과 관련 된 수 있습니다. 장소에 대 한 특정 건물 또는 기관 거기 있는 수 있었다.

우리의 분류 서비스와 결합 될 때 이러한 기능이 나 특성 카테고리 분류에서 가져온 의견을 사용할 수 있습니다. 이 주제 사람들이 무엇을 논의 하 고 그리고 그들은 그 주제에 대해 어떻게 느끼는지에 따라 문장의 집합 구조를 강력한 방법을 제공 합니다.

감정 점수 또한 깊은 언어 분석에 근거를 둔다. 더 강렬한 주제, 더 높은 또는 낮은 대 한 작가의 감정을 점수. 이 위해 분석 "매우" 또는 "매우" 어휘 강도 또는 "진짜 로", 처럼 intensifiers 사용 하 여 같은 언어 기능을 검색 합니다. 코멘트 처럼 "이이 컴퓨터에 소프트웨어를 설치 고통!" 그래서 "이이 컴퓨터에 소프트웨어를 설치는 정말 매우 고통 스러운 참으로!" 보다 덜 부정적으로 득점

깊은 언어 분석 정확 하 게 처리 하는 부정 같은 복잡 한 문제: "새로운 니콘 정말 나쁜 전혀 아니다".

복잡 한 언어 문제를 부정 하거나 비교 문장 등의 심리 분석에 중요 한 역할을 처리 하는 서비스. 깊은 언어 분석에서 자동으로이 유형의 현상 처럼 의견의 차이 캡처 처리:

  • "이이 전화는 내 오래 된 전화. 보다 훨씬 낫다"-긍정적인
  • "이이 전화는 내 오래 된 전화. 보다 훨씬 낫다"-부정적인

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감정 분석 서비스 추출 문장 당 하나의 의견에 국한 되지 않습니다. 그것은 실제로 많은 의견 문장을 포함 검색 합니다. 예를 들어 문장에 "이이 전화, 하지만 그것은 매우 너무 비 싸 그리고 끝내 스크린은 충분히 큰" 3 의견 추출 됩니다: "전화 번호" "최고", "전화 번호" "훨씬 너무 비 싸" 및 "화면" + + "아니 충분히 큰".

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