La inteligencia artificial y los sentimientos

La inteligencia artificial y los sentimientos

Ejemplo de análisis de sentimientos

Entender los sentimientos de la gente no es fácil a menos que expresen sus sentimientos, opiniones y perspectivas. Pero si se dispone de estas plataformas en las que la gente habla libremente de sus pensamientos y preocupaciones, se pueden averiguar fácilmente sus sentimientos. Aquí es donde Cogito entra en la facilidad del análisis de sentimientos.
El análisis de sentimientos es el proceso de determinar las concepciones, juicios, sentimientos, opiniones, puntos de vista, conclusiones y otras nociones hacia cualquier cosa. Es una técnica para analizar textos, imágenes, emojis y otras acciones diversas para saber lo que otras personas piensan sobre un producto, servicio, empresa, marca, o una reacción a un evento específico, movimiento social, etc.
El análisis de sentimientos está desempeñando un enorme papel en la comprensión de las personas pertenecientes a diferentes grupos y sus sentimientos. En el ámbito político, ayuda a saber qué parte de la mayoría está a favor del Gobierno o cuántos se oponen a sus servicios y medidas adoptadas.
Por otro lado, en el mundo empresarial, ayuda a las empresas a conocer mejor a sus clientes. Este recurso resulta útil para que las empresas ofrezcan productos y servicios según las expectativas de sus clientes potenciales y obtengan los resultados adecuados.

La inteligencia artificial y los sentimientos online

El análisis de sentimientos (también conocido como minería de opiniones o IA de emociones) es el uso del procesamiento del lenguaje natural, el análisis de textos, la lingüística computacional y la biometría para identificar, extraer, cuantificar y estudiar sistemáticamente los estados afectivos y la información subjetiva. El análisis de sentimientos se aplica ampliamente a los materiales de la voz del cliente, como las reseñas y las respuestas a las encuestas, los medios de comunicación online y sociales, y los materiales sanitarios para aplicaciones que van desde el marketing hasta el servicio al cliente y la medicina clínica.
Una tarea básica en el análisis de sentimientos es clasificar la polaridad de un texto determinado a nivel de documento, frase o característica/aspecto, es decir, si la opinión expresada en un documento, una frase o una característica/aspecto de la entidad es positiva, negativa o neutra. La clasificación de sentimientos avanzada, «más allá de la polaridad», examina, por ejemplo, estados emocionales como el disfrute, la ira, el asco, la tristeza, el miedo y la sorpresa. [1] Entre los precursores del análisis de sentimientos se encuentra el General Inquirer,[2] que proporcionó pistas para cuantificar patrones en el texto y, por separado, la investigación psicológica que examinó el estado psicológico de una persona basándose en el análisis de su comportamiento verbal[3].

Aprendizaje automático

«¡Eso es malo!» significa algo diferente para personas de distintas generaciones y en distintos contextos. A veces significa que algo es malo, pero en otros usos es una declaración de positividad. Una de las áreas clave del procesamiento del lenguaje natural (PLN), un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), es el análisis de sentimientos, la capacidad de entender los tonos emocionales en el habla y la impresión. Es un área en la que se centran diversas aplicaciones funcionales.
La necesidad más obvia del análisis de sentimientos es el servicio al cliente. En algunos artículos recientes, he hablado de los chatbots. En su versión básica, los sistemas de PNL entienden lo básico de una pregunta y luego responden con una respuesta enlatada, con una frase básica rellenada con palabras clave como el nombre de un cliente o de un producto. Sin embargo, mucha gente se frustra y se enfada rápidamente con los chatbots y los sistemas de distribución automática de llamadas (ACD) que no entienden el malestar de la persona, proporcionando el mismo patrón de respuesta a todas las personas.
Por desgracia, este no es un problema que se limite a los sistemas automatizados. Muchos centros de llamadas tienen personal de asistencia en directo que se limita a unos guiones de llamada muy estrictos, lo que limita su capacidad para atender las preocupaciones y frustraciones de los clientes. Esto significa tanto más tiempo de llamada como una mayor rotación de clientes. La capacidad de analizar las llamadas puede ayudar a la gestión del centro de llamadas.

Análisis de sentimientos de la inteligencia artificial profunda

«¡Eso es malo!» significa algo diferente para personas de distintas generaciones y en distintos contextos. A veces significa que algo es malo, pero en otros usos es una declaración de positividad. Una de las áreas clave del procesamiento del lenguaje natural (PLN), un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), es el análisis de sentimientos, la capacidad de entender los tonos emocionales en el habla y la impresión. Es un área en la que se centran diversas aplicaciones funcionales.
La necesidad más obvia del análisis de sentimientos es el servicio al cliente. En algunos artículos recientes, he hablado de los chatbots. En su versión básica, los sistemas de PNL entienden lo básico de una pregunta y luego responden con una respuesta enlatada, con una frase básica rellenada con palabras clave como el nombre de un cliente o de un producto. Sin embargo, mucha gente se frustra y se enfada rápidamente con los chatbots y los sistemas de distribución automática de llamadas (ACD) que no entienden el malestar de la persona, proporcionando el mismo patrón de respuesta a todas las personas.
Por desgracia, este no es un problema que se limite a los sistemas automatizados. Muchos centros de llamadas tienen personal de asistencia en directo que se limita a unos guiones de llamada muy estrictos, lo que limita su capacidad para atender las preocupaciones y frustraciones de los clientes. Esto significa tanto más tiempo de llamada como una mayor rotación de clientes. La capacidad de analizar las llamadas puede ayudar a la gestión del centro de llamadas.

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