Sprout 的聆听工具使用社交媒体情绪分析来识别社交内容、消息和表情符号中的情绪,并更好地了解客户。
人工智能社交聆听的挑战
人工智能社交聆听改变了游戏规则,但这并不是一件容易的事。社交聆听 孟加拉国 WhatsApp 列表 工具经常面临常见的挑战,其中可能包括:
过滤错误
人工智能社交聆听工具需要收集和分析分散在社交网络中的数百万条社交对话。除非该工具具有强大的机器学习算法,否则提炼这些海量数据可能会充满挑战。
社交聆听可能并不总是能正确理解客户反馈的情绪。除非该工具接受过讽刺或讽刺的短语和习语的培训,否则它可能会误解消息。
不准确的见解
人类语言的复杂性和社交信息的书写方式通常会给社交聆听工具带来问题。他们通常无法理解双重否定或表情符号。此外,该工具可能由于数据大小和社交网络限制而受到限制,导致无法提供可操作的结果。
克服人工智能社交聆听挑战
为了克服这些问题,AI工具需要强大的NLP和ML算法、广泛的数据集成和强大的聚合能力。这意味着什么?让我们深入了解一下。
自然语言处理
NLP 算法结合了情感分析、命名实体识别 (NER) 和语义等多种技术,以理解社交对话的上下文和细微差别,包括俚语和文化参考。这支持有效的过滤,使像 Sprout 这样的工具能够通过我们的查询生成器等功能提供准确的结果。