¿Cómo determina YouScan el sentimiento de los mensajes?
YouScan distingue entre tres tipos de sentimiento: positivo, neutro y negativo.El sentimiento se asigna automáticamente por defecto.
La tecnología de detección automática de sentimientos de YouScan se basa en el aprendizaje automático.El algoritmo trata de interpretar el significado de un post de forma similar a como lo haría un humano, y se entrena con datos marcados por humanos.
El sentimiento se determina en relación con su tema de seguimiento en YouScan.El software identifica este tema utilizando su Tópico Consulta de búsqueda.
Por ejemplo, para una consulta del tipo: (Samsung /5 teléfonos) -compra -venta
La herramienta evaluará el contenido del post en relación con Samsung como tema.Así pues, YouScan asignará un sentimiento positivo a una publicación que diga "Samsung fabrica teléfonos excelentes, mientras que otras marcas los fabrican pésimos".
¿Qué puedo hacer si veo que se ha asignado un sentimiento incorrecto a una entrada?
Envíenos ejemplos (mencione enlaces), los analizaremos y mejoraremos la precisión del algoritmo.Asegúrate de cambiar también el sentimiento manualmente, para que el algoritmo pueda aprender de tus ediciones y aumentar constantemente la precisión de su análisis de sentimiento en tu tema.
¿Cómo puedo cambiar manualmente el sentimiento de una entrada?
Para cambiar el sentimiento de una entrada, haz clic en el icono del sentimiento correcto situado en la parte inferior de una mención.Todos los cambios se reflejarán en Analytics y en los datos exportados.
¿Qué grado de precisión tiene el análisis de sentimientos de YouScan?
YouScan determina el sentimiento negativo y positivo con una precisión del 90-95%.
☝️ Los temas con varios sujetos de seguimiento tendrán una peor precisión general del sentimiento.Intente limitar su seguimiento a un único tema de seguimiento (marca, empresa, persona, evento, etc.) por tema.
¿Qué idiomas disponen de detección automática de sentimientos?
Árabe, armenio, azerbaiyano, bengalí, búlgaro, birmano, catalán, chino, croata, checo, danés, neerlandés, inglés, finés, francés, georgiano, alemán, griego, hebreo, hindi, indonesio, italiano, japonés, kazajo, coreano, kirguís, letón, macedonio, malayo, malayalam, mongol, persa, polaco, portugués, rumano, ruso, serbio, esloveno, español, sueco, tayiko, tamil, tailandés, turco, turcomano, ucraniano, urdu, uzbeko y vietnamita.