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讓機器聽懂消費者的“抱怨”

企業(yè)動態(tài)
當(dāng)你身處無聊打開IPhone,與Siri詞不達意的聊天逗樂時,內(nèi)心獨白必然是:呵呵,這個家伙真會搞笑!然而,當(dāng)你在社交平臺上抱怨“新買的蘋果(手機)出故障,糟心”時,卻收到來自水果電商的推送廣告時,卻不得不惱火的說:我們說的不是一個東西,你這個笨蛋!

當(dāng)你身處無聊打開IPhone,與Siri詞不達意的聊天逗樂時,內(nèi)心獨白必然是:呵呵,這個家伙真會搞笑!然而,當(dāng)你在社交平臺上抱怨“新買的蘋果(手機)出故障,糟心”時,卻收到來自水果電商的推送廣告時,卻不得不惱火的說:我們說的不是一個東西,你這個笨蛋!

娛樂排遣時,聽不懂話的機器還稍顯可愛,可是當(dāng)消費者怒火中燒時,機器還聽不懂其中的抱怨,絕對是給消費者添堵。很顯然,很多時候,品牌主在后臺抓取消費者評價時,往往要面臨第二種情況,從而失去及時與消費者溝通的契機。那么,是否可以讓機器聽懂消費者的“抱怨”,而不僅僅是消遣聊天?

日前,中國營銷數(shù)據(jù)技術(shù)公司AdMaster(精碩科技)和南京大學(xué)計算機系共同宣布正式成立自然語言處理(NLP)聯(lián)合實驗室。聯(lián)合實驗室主要針對自然語言處理領(lǐng)域,研究通過機器學(xué)習(xí)完成精準的自然語言語義和情感分析。在此研究之下,機器通過學(xué)習(xí),可以了解在不同語境和情感之下,人類語言所代表的不同含義。

隨著品牌營銷進入數(shù)字時代,分布在社交和電商平臺上的消費者觀點和評論等碎片信息成為品牌掌握消費者洞察的重要渠道。然而,中國漢語言文化的豐富、靈活的應(yīng)用,和龐大的語言體系,加之互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下非規(guī)范化文本、社交化文本的大量使用,一直是自然語言處理的課題難點。

龐大的全網(wǎng)碎片輿情信息,中文語言、詞性、語境和情感的博大精深,及電商和社交平臺的短文本和突發(fā)文本信息,如何讓機器通過通過學(xué)習(xí),能夠自動識別和抽取各種評論信息的真正語義主題和情感,并將這種理解轉(zhuǎn)換成對消費者的服務(wù),顯然是各個品牌主及電商平臺急切想要攻克的課題。或許很快,這一課題,將被攻破。

在聯(lián)合項目的啟動儀式上,AdMaster上海研發(fā)中心總經(jīng)理殷磊介紹了聯(lián)合實驗室已經(jīng)實現(xiàn)的一期研究成果:通過機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)高效的語義主題檢出率、檢出語義主題準確率及主題情感判定準確率。這意味著,在社交數(shù)據(jù)和電商輿情數(shù)據(jù)挖掘中,機器可以更準確的篩選數(shù)據(jù),了解消費者對商品評論的正負面情感,從而幫助品牌主更準確的把握消費者洞察和對外品牌的態(tài)度。

這無疑,顯得意義重大。

網(wǎng)絡(luò)信息快速發(fā)展的時代,爆炸式的信息應(yīng)接不暇,快速準確的信息整合軟件服務(wù)對很多電商企業(yè),科技互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有重要意義。依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來發(fā)展企業(yè)也成為一個重大趨勢,數(shù)據(jù)信息整合服務(wù)面臨迫切提升的階段。因此,AdMaster和南京大學(xué)關(guān)于自然語言處理項目的合作,無疑有著重大意義。它將實現(xiàn)用科技代替?zhèn)鹘y(tǒng)方式耗費人力大、準確率低的人工判斷。并且在多個商品品類中,智能分類出存在差異很大的評論目標及其相關(guān)評論詞,解決基于人工的標注的力不從心和低效率。

據(jù)了解,雙方的聯(lián)合實驗室項目,將把AdMaster在自然語言處理和商業(yè)應(yīng)用技術(shù)、經(jīng)驗和南京大學(xué)在該領(lǐng)域內(nèi)豐富的、***項目學(xué)術(shù)研究經(jīng)驗進行無縫對接,突破技術(shù)瓶頸,創(chuàng)建高效穩(wěn)定的算法,實現(xiàn)在沒有人工標注的前提下,通過機器學(xué)習(xí)自動識別短文本的語義主題和情感,及產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,推動該領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究進入高效的機器學(xué)習(xí)階段,同時進一步提升其應(yīng)用的商業(yè)價值。

也就是說,依靠雙方在國內(nèi)目前領(lǐng)先的自然語言技術(shù)發(fā)展,通過全面、精準、高效的消費者洞察研究和受眾人群分析數(shù)據(jù),從而為企業(yè)創(chuàng)造商業(yè)價值。

人類的感情大半依附語言表達,通過多角度的研究受眾畫像和精準的人群劃分,并依賴于語義主題及其情感判定這一基礎(chǔ)理論模型,未來,機器可以越來越快速和精準的讀懂消費者的抱怨,而品牌主也可以更迅速的做出應(yīng)對反應(yīng)。

責(zé)任編輯:張偉
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