让机器听懂消费者的“抱怨”

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当你身处无聊打开IPhone,与Siri词不达意的聊天逗乐时,内心独白必然是:呵呵,这个家伙真会搞笑!然而,当你在社交平台上抱怨“新买的苹果(手机)出故障,糟心”时,却收到来自水果电商的推送广告时,却不得不恼火的说:我们说的不是一个东西,你这个笨蛋!

当你身处无聊打开IPhone,与Siri词不达意的聊天逗乐时,内心独白必然是:呵呵,这个家伙真会搞笑!然而,当你在社交平台上抱怨“新买的苹果(手机)出故障,糟心”时,却收到来自水果电商的推送广告时,却不得不恼火的说:我们说的不是一个东西,你这个笨蛋!

娱乐排遣时,听不懂话的机器还稍显可爱,可是当消费者怒火中烧时,机器还听不懂其中的抱怨,绝对是给消费者添堵。很显然,很多时候,品牌主在后台抓取消费者评价时,往往要面临第二种情况,从而失去及时与消费者沟通的契机。那么,是否可以让机器听懂消费者的“抱怨”,而不仅仅是消遣聊天?

日前,中国营销数据技术公司AdMaster(精硕科技)和南京大学计算机系共同宣布正式成立自然语言处理(NLP)联合实验室。联合实验室主要针对自然语言处理领域,研究通过机器学习完成精准的自然语言语义和情感分析。在此研究之下,机器通过学习,可以了解在不同语境和情感之下,人类语言所代表的不同含义。

随着品牌营销进入数字时代,分布在社交和电商平台上的消费者观点和评论等碎片信息成为品牌掌握消费者洞察的重要渠道。然而,中国汉语言文化的丰富、灵活的应用,和庞大的语言体系,加之互联网环境下非规范化文本、社交化文本的大量使用,一直是自然语言处理的课题难点。

庞大的全网碎片舆情信息,中文语言、词性、语境和情感的博大精深,及电商和社交平台的短文本和突发文本信息,如何让机器通过通过学习,能够自动识别和抽取各种评论信息的真正语义主题和情感,并将这种理解转换成对消费者的服务,显然是各个品牌主及电商平台急切想要攻克的课题。或许很快,这一课题,将被攻破。

在联合项目的启动仪式上,AdMaster上海研发中心总经理殷磊介绍了联合实验室已经实现的一期研究成果:通过机器学习实现高效的语义主题检出率、检出语义主题准确率及主题情感判定准确率。这意味着,在社交数据和电商舆情数据挖掘中,机器可以更准确的筛选数据,了解消费者对商品评论的正负面情感,从而帮助品牌主更准确的把握消费者洞察和对外品牌的态度。

这无疑,显得意义重大。

网络信息快速发展的时代,爆炸式的信息应接不暇,快速准确的信息整合软件服务对很多电商企业,科技互联网企业都有重要意义。依托互联网技术来发展企业也成为一个重大趋势,数据信息整合服务面临迫切提升的阶段。因此,AdMaster和南京大学关于自然语言处理项目的合作,无疑有着重大意义。它将实现用科技代替传统方式耗费人力大、准确率低的人工判断。并且在多个商品品类中,智能分类出存在差异很大的评论目标及其相关评论词,解决基于人工的标注的力不从心和低效率。

据了解,双方的联合实验室项目,将把AdMaster在自然语言处理和商业应用技术、经验和南京大学在该领域内丰富的、***项目学术研究经验进行无缝对接,突破技术瓶颈,创建高效稳定的算法,实现在没有人工标注的前提下,通过机器学习自动识别短文本的语义主题和情感,及产业化应用,推动该领域学术研究进入高效的机器学习阶段,同时进一步提升其应用的商业价值。

也就是说,依靠双方在国内目前领先的自然语言技术发展,通过全面、精准、高效的消费者洞察研究和受众人群分析数据,从而为企业创造商业价值。

人类的感情大半依附语言表达,通过多角度的研究受众画像和精准的人群划分,并依赖于语义主题及其情感判定这一基础理论模型,未来,机器可以越来越快速和精准的读懂消费者的抱怨,而品牌主也可以更迅速的做出应对反应。

责任编辑:张伟
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