Análise de sentimentos, mineração de texto usando aprendizado de máquina em enormes volumes de dados
Sensis , a principal aplicação da Ran para consulta, aproveita o poder do aprendizado de máquina e da mineração de dados em dispositivos móveis. Este é um aplicativo móvel gratuito, que analisa sentimentos em dispositivos móveis.
Sensis combina o poder do aprendizado de máquina e da mineração de dados. Algoritmo único e escalável, este aplicativo altamente útil traz análise de sentimentos sobre celulares e tablets.
No passado, esses algoritmos eram pensados em correr em grandes máquinas com energia incrível. As empresas precisam de resposta rápida e fechada, e Sensis ajuda nessas áreas. Sensis realiza análise de sentimentos em enormes volumes de dados em pequenos dispositivos e tablets.
Como no aprendizado de máquina, o aplicativo foi projetado para aprender. Portanto, após cada execução, o programa está armado com a nova inteligência encontrada e usa isso posteriormente, para que os resultados se tornem horas extras mais precisas.
Algumas características notáveis do Sensis :
. Processos grandes arquivos - Sensis pode processar arquivos grandes até 20 MB. A versão gratuita tem uma limitação do tamanho do arquivo apenas até 5 MB
. Relatórios avançados estão disponíveis sob demanda (mas não na versão gratuita). Este relatório ajuda a entender o desempenho de um determinado ator/ atributo/ variável (durante um período)
. O algoritmo de auto -aprendizado no Sensis usa alguns conceitos avançados de aprendizado de máquina. A análise de sentimentos aprende e aumenta continuamente à medida que mais e mais dados são analisados.
Este aplicativo pode ser aplicável em vários contextos, como:
. Analisando o feedback do cliente para uma ampla gama de indústrias (BPO, call centers, KPO, turismo etc.)
. Durante a avaliação do produto, o aplicativo pode sinalizar sobre quais são os produtos que geraram feedback favorável
. Analisando dados relacionados ao turismo/ viagem (por exemplo, de vários lugares, que são mais procurados, ou baseados em várias instalações, que é boa e que é ruim)
. pode ser usado na análise de sentimentos para o setor de saúde na pesquisa de feedback/satisfação de pacientes/clientes
. Durante o processo de recrutamento durante a triagem de respostas dos candidatos
. analisando respostas de qualquer pesquisa
. para processos de fabricação
. O feedback do cliente pode ser analisado para entender a eficácia das unidades de processamento
. Ao analisar os ensaios médicos, as respostas podem ser analisadas em vários fatores, como geografia, grupos étnicos etc.
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