Sentiment Analysis

Технология автоматического определения тональности текста в социальных сетях. Выявление эмоционально окрашенной лексики в постах, комментариях, отзывах.

Технология позволяет выявить эмоциональную оценку автора: негативная, нейтральная, положительная. Анализ текста определяет более 30 базовых эмоций: грусть, удивление, гнев и т.д.

Об алгоритме

Задача решается методами машинного обучения (классификация). Как правило, используется три вида алгоритмов, известных, как лучшие решения в отрасли (state of the art) для различных модификаций задачи:

  • NB-SVM (state of the art 2012).
  • Convolutional Neural Networks (state of the art 2015).
  • LSTM / GRU (state of the 2015).

В продуктах

Другие технологии

  • User Interests Mining

    Определение интересов пользователей социальных сетей на основе поведения. Более 250 различных интересов

  • Customer Profiling

    Определение социально-демографического портрета пользователя социальной сети

  • Social Network Search

    Поиск клиентов компании в социальных сетях по телефону и/или email-у для проведения исследований и рекламы

  • Topic Categorization

    Категоризация текстов по более чем 200 различным тематикам, таким как «спорт», «недвижимость», «финансы» и т.д.

  • Profile Matching

    Определение профилей одного пользователя в различных социальных сетях и объединение информации

  • User Data Matching

    Используется для связывания профилей пользователей соцсети с данными о пользователях в произвольной форме

  • Look-alike

    Поиск пользователей социальных сетей, которые похожи на клиентов бизнеса или определенную аудиторию