Utilisez l’analyse de sentiments de données vocales et textuelles comme levier d’action pour votre stratégie d’entreprise.
Au cœur de l’élaboration d’une stratégie d’entreprise se trouve l’importance accordée aux retours des consommateurs. Qu’il s’agisse d’un éloge, d’une réclamation ou d’une observation, ces diverses données, qu’elles soient structurées ou non, constituent des éléments cruciaux à considérer lors de l’analyse des sentiments exprimés par les consommateurs.
Automatisez la compréhension du langage
Détectez et évaluez les impressions de multiples participants tels que consommateurs, bénéficiaires, collaborateurs ou partenaires, tout en plaçant leurs sentiments dans un contexte spécifique.
Découvrez de quelle manière la technologie d’Atlas AI, un programme de traitement de texte avancé, capture, examine les informations textuelles et les place dans un contexte, vous offrant ainsi les données essentielles pour prendre des décisions éclairées et opportunes.
Le NLU au service de votre métier
Le NLU (Natural Language Understanding) permet à une machine de comprendre le langage humain. Nous proposons une application basée sur le NLU pour aider à extraire et comprendre les émotions, intentions et sujets des commentaires des utilisateurs, améliorant ainsi votre capacité à répondre aux besoins à améliorer l’expérience globale des utilisateurs.
Intégrable avec tout l’écosystème
Une solution alimentée par tous types de données
Données vocales
Les données vocales, représentant des signaux sonores, sont une forme non structurée d’information. Nos modèles permettent d’exploiter ces données en utilisant des techniques avancées de traitement du langage audio.
En examinant les propriétés acoustiques, la prosodie et le contenu verbal, le modèle peut extraire des informations cruciales, incluant la reconnaissance vocale, l’analyse du sentiment et l’identification d’entités spécifiques. Cette aptitude facilite l’interprétation approfondie du contenu des données vocales, ouvrant ainsi la porte à une gamme variée d’applications, allant de la transcription automatique à l’analyse sémantique des dialogues.
Données textuelles
Les données textuelles, souvent non structurées, consistent en des informations exprimées sous forme de mots, phrases ou paragraphes. Nos solutions basées sur des modèles de NLU excellent dans l’exploitation de ces données en utilisant des techniques sophistiquées de traitement du langage naturel.
En analysant la syntaxe, la sémantique et le contexte, le modèle peut extraire des significations profondes, des relations et des entités, offrant ainsi une compréhension approfondie du contenu textuel. Cette capacité permet d’obtenir des informations exploitables à partir de données textuelles, améliorant la pertinence et la richesse des analyses fournies.
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