Sentiment d'entité fait référence au sentiment ou au ton émotionnel associé à une entité spécifique, telle qu'une personne, un lieu, un produit ou un concept, dans un texte ou une conversation. C'est un moyen d'analyser et de comprendre le sentiment exprimé à l'égard des entités individuelles mentionnées dans un contexte plus large.
L'analyse des sentiments des entités est souvent utilisée dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP) et d'analyse des sentiments pour fournir une compréhension plus fine des opinions et des émotions exprimées dans le texte. Il peut être utile pour les entreprises d'identifier les aspects spécifiques de leurs produits ou services qui sont loués ou critiqués par les clients, afin de les aider à apporter des améliorations ciblées.
Dans certains modèles et outils de PNL, l'analyse du sentiment des entités peut impliquer l'attribution de scores de sentiment ou d'étiquettes à chaque entité mentionnée dans un texte, indiquant si le sentiment est positif, négatif ou neutre.
Sentiment d'entité Cas d'utilisation des API
Vous pouvez utiliser Entity Sentiment dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples de cas d'utilisation courants :
Analyse des commentaires des clients : Les entreprises peuvent utiliser l'analyse des sentiments des entités pour analyser les avis des clients, les réponses à des enquêtes ou les commentaires sur les réseaux sociaux afin de comprendre le sentiment associé aux différents aspects de leurs produits ou services. Cela permet d'identifier les domaines à améliorer et d'évaluer la satisfaction globale des clients.
Avis sur les produits et services : Les plateformes de commerce électronique et les sites Web d'évaluation peuvent utiliser l'analyse des sentiments des entités pour fournir des évaluations de produits ou de services plus détaillées et informatives. Cela permet aux clients d'évaluer rapidement comment les différentes caractéristiques ou aspects d'un produit sont perçus par les autres.
Surveillance de la marque : Les entreprises peuvent suivre les discussions en ligne et les mentions de leur marque sur les réseaux sociaux pour évaluer l'opinion publique. Cela peut aider à gérer la réputation et à comprendre comment la marque est perçue par le public.
Analyse de l'actualité et des médias : Les agences de presse et les entreprises de médias peuvent utiliser l'analyse des sentiments des entités pour comprendre l'opinion publique à l'égard de sujets d'actualité, de personnalités politiques ou d'événements spécifiques. Cela peut aider à façonner le contenu éditorial et à évaluer l'opinion publique.
Étude de marché : Les chercheurs peuvent utiliser l'analyse des sentiments des entités pour analyser les données textuelles issues d'enquêtes, d'entretiens ou de groupes de discussion. Cela peut fournir des informations sur la perception du public à l'égard de divers produits, services ou tendances.
Les meilleures API Entity Sentiment du marché
Lors de la comparaison des API Entity Sentiment, il est crucial de prendre en compte différents aspects, notamment la sécurité des coûts et la confidentialité. v Les experts d'Eden AI ont testé, comparé et utilisé de nombreuses API Entity Sentiment du marché. Voici quelques acteurs qui jouent bien (par ordre alphabétique) :
Amazon Comprehend peut extraire des mots, des phrases, des lieux, des noms, des entreprises, des événements, des sentiments, etc. importants à partir de texte non structuré.
La reconnaissance d'entités personnalisée vous permet de reconnaître de nouveaux types d'entités qui ne sont pas compatibles avec les types d'entités génériques préétablis. Cela vous permet d'isoler les entités propres à votre entreprise pour répondre à vos besoins.
2. Aylien
L'analyse des sentiments au niveau de l'entité (ELSA) d'Aylien prédit de manière fiable l'émotion transmise à propos de chaque entité spécifique dans le texte, même si le sentiment est différent pour chacune d'entre elles.
Lorsqu'une entité est référencée plus d'une fois, l'émotion de chaque mention sera évaluée et une moyenne sera déterminée pour le titre ou le corps. De plus, un score de confiance est attribué pour démontrer le degré de confiance du modèle dans la prédiction.
Entity Sentiment de Google Cloud permet de conclure facilement et rapidement de nombreuses données en texte ouvert. Il peut vous aider à obtenir rapidement et simplement des informations à partir de grandes quantités de données en texte ouvert.
Chaque fois qu'une entité est mentionnée, son sentiment est évalué et exprimé sous forme de score numérique et de valeur de magnitude. Ces résultats sont ensuite combinés pour fournir le score émotionnel global et l'ampleur d'une entité.
Variations de performances de Sentiment d'entité API
Les performances de l'API Entity Sentiment peuvent varier en fonction de plusieurs variables, notamment la technologie utilisée par le fournisseur, les algorithmes sous-jacents, la quantité de données, l'architecture du serveur et la latence du réseau. Vous trouverez ci-dessous quelques écarts de performances typiques entre plusieurs API Entity Sentiment :
Qualité des données de formation : La précision d'une API Entity Sentiment dépend largement de la qualité et de la diversité des données d'entraînement utilisées pour développer le modèle sous-jacent. Les API qui ont été entraînées sur de grands ensembles de données diversifiés sont susceptibles d'être plus performantes que celles dont les données d'entraînement sont limitées ou biaisées.
Support linguistique : Certaines API Entity Sentiment peuvent être plus performantes dans certaines langues que dans d'autres. La qualité de la reconnaissance des entités peut varier considérablement en fonction de la langue, certaines langues offrant un meilleur support et des résultats plus précis que d'autres.
Compréhension contextuelle : La capacité d'une API à comprendre le contexte d'un texte peut avoir un impact sur ses performances. Les API qui peuvent prendre en compte les mots et les phrases environnants lors de l'identification d'entités ont tendance à être plus performantes dans les phrases ou les documents complexes.
Pourquoi choisir Eden AI pour gérer vos Sentiment d'entité API
Les entreprises et les développeurs issus d'un large éventail de secteurs (réseaux sociaux, commerce de détail, santé, finances, droit, etc.) utilisent l'API unique d'Eden AI pour intégrer facilement les tâches Entity Sentiment dans leurs applications basées sur le cloud, sans avoir à créer leurs solutions.
Eden AI propose plusieurs API d'IA sur sa plateforme parmi plusieurs technologies : synthèse vocale, détection du langage, analyse des sentiments, reconnaissance faciale, réponse aux questions, anonymisation des données, reconnaissance vocale, etc.
Nous voulons que nos utilisateurs aient accès à plusieurs moteurs Entity Sentiment et les gèrent en un seul endroit afin qu'ils puissent atteindre des performances élevées, optimiser les coûts et répondre à tous leurs besoins. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser plusieurs API :
Le fournisseur de secours est l'ABC : Vous devez configurer une API fournisseur qui est demandée si et seulement si l'API principale d'Entity Sentiment ne fonctionne pas correctement (ou est en panne). Vous pouvez utiliser le score de confiance renvoyé ou d'autres méthodes pour vérifier l'exactitude du fournisseur.
Optimisation des performances: Après la phase de test, vous serez en mesure de créer une cartographie des fournisseurs afin d'optimiser les performances en sélectionnant le bon fournisseur pour chaque champ (un fournisseur pour le payeur, un pour les dates, un pour le montant, etc.) Chaque donnée que vous devez traiter sera ensuite envoyée à l'API Best Entity Sentiment.
Optimisation du rapport coût-performance : Vous pouvez choisir le fournisseur Entity Sentiment le moins cher qui fonctionne le mieux pour vos données.
Combinez plusieurs API d'IA : Cette approche est requise si vous recherchez une précision extrêmement élevée. Cette combinaison entraîne des coûts plus élevés mais permet à votre service d'IA d'être sûr et précis, car les API Entity Sentiment se valideront et s'invalideront mutuellement pour chaque élément de données.
Comment Eden AI peut vous aider ?
Eden AI a été conçu pour l'utilisation de plusieurs API d'IA. Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises.
Facturation centralisée et entièrement surveillée sur Eden AI pour toutes les API Entity Sentiment.
API unifiée pour tous les fournisseurs : utilisation simple et standard, passage rapide d'un fournisseur à l'autre, accès aux fonctionnalités spécifiques de chaque fournisseur.
Format de réponse standardisé : le format de sortie JSON est le même pour tous les fournisseurs grâce au travail de standardisation d'Eden AI. Les éléments de réponse sont également standardisés grâce aux puissants algorithmes de correspondance d'Eden AI.
Les meilleures API d'intelligence artificielle du marché sont disponibles : les grands fournisseurs de cloud (Google, AWS, Microsoft et moteurs plus spécialisés).
Protection des données : Eden AI ne stockera ni n'utilisera aucune donnée. Possibilité de filtrer pour n'utiliser que les moteurs GDPR.
Vous pouvez consulter la documentation d'Eden AI ici.
Prochaine étape de votre projet
L'équipe d'Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration d'Entity Sentiment. Cela peut être fait en :
Organisation d'une démonstration du produit et d'une discussion pour mieux comprendre vos besoins.
En testant gratuitement la version publique d'Eden AI : toutefois, tous les fournisseurs ne sont pas disponibles sur cette version. Certains ne sont disponibles que sur la version Enterprise.
En bénéficiant du soutien et des conseils d'une équipe d'experts pour trouver la combinaison optimale de prestataires en fonction des spécificités de vos besoins.
Possibilité d'intégration sur une plateforme tierce : nous pouvons développer rapidement des connecteurs.
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