4 文本和情感分析应用的真实示例 让我们深入研究一些实际的例子，以了解公司或工具如何使用文本和情感分析来简化数据处理和决策。 Belron – 使用 Qualaroo 的 AI 情绪分析引擎获取反馈数据 Belron是最大的汽车挡风玻璃制造商之一，其客户成功团队致力于提供卓越的客户体验。 该团队使用 Qualaroo 的 NPS 调查来收集来自在线和店内访客的客户反馈。
使用 Qualaroo 的内置文本和情绪分析引擎分析数据，从原始反馈中提取有价值的实时见解。它节省了人工工作量，因此团队可以更专注于根据反馈采取行动。 了解 Qualaroo 的实际应用 情绪分析处理数据并 加纳电报数据 将其归类为用户情绪，范围从 -1（负面）到 1（正面）。此外，Word Cloud 文本分析引擎会突出显示关键短语和单词，以帮助了解客户在反馈中谈论的内容。
找到摩擦点，以简化现有和未来客户的体验。 这就是 Belron 保持 80 高 NPS 分数的原因。 使用 Qualaroo 构建强大的客户反馈循环。开始试用以探索全部功能。 Google NLP API 接下来是 Google 的 NLP API，这是一个基于云的数据分析平台，可为您的数据提供文本和情感分析。
数据可以是搜索查询、聊天记录、客户反馈、社交媒体帖子、文本文档或其他文本信息。 旅游媒体集团 作为酒店业的一部分，旅游媒体集团非常依赖口碑来推广品牌和吸引新客户。 通过观察各种社交媒体渠道上用户生成的评论的大量情况，该公司更新了其用于分析数据的旧系统。 他们在自己的终端实施了一个基于方面的情绪分析系统。它有助于分析和跟踪所有社交媒体互动，包括口语单词和短语、行业术语、表情符号、代码转换、点赞和主题标签。