Standupcodeのディープラーニングによる感情分析を活用して、同等のオープンソースモデルよりも30%高い精度*を実現します。
当社の高度なソリューションは、-1から1までの感情を解読および定量化し、同じ文の異なる部分の異なる感情を検出するため、実用的な洞察に基づいた情報に基づいた意思決定を推進し、ブランドの評判を最適化し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。
テキストから最大28の異なる感情を検出できる、Standupcodeのディープラーニングによる感情分析でビジネスを強化します。顧客満足度を高め、世論を測定し、ユーザーエクスペリエンスを豊かにするためのゲームチェンジャーです。
Standupcodeのエンティティ認識機能は、標準のオープンソースNERツールをはるかに超えています。同じテキスト内で、通常のエンティティ、数値エンティティ、および意味を認識できます。
カプチーノを「ホットドリンク」として、MacBookを「電子機器」として識別しながら、テキストからメールID、電話番号、科学的測定値を抽出します。可能性は無限大です。
命題検出
隠れた命題を明らかにし、テキスト分析に深みを与えます。文タイプ検出
文タイプを分類し、コンテンツのニュアンスをより深く理解します。構文解析
形態素解析、品詞タグ付け、依存関係タグ付けにより、テキストの文法構造を解き明かします。共参照解析
テキスト内の相互に参照する部分を特定することで、テキストの関係性を解明します。言語検出
あらゆるテキストの主要言語を特定し、グローバルなコミュニケーション活動を強化します。顧客のフィードバック
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