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大谷翔平
blogs.itmedia.co.jp/nomuran
前回のプレスリリースでは、対話という、解析と生成を巧みに組み合わせて文脈を作る自然言語処理技術を発表しました。 今回は、高精度ネガポジAPI, 感情解析APIを正式発表して解析屋としてハイエンドを目指すとともに、背景知識(常識)、前提・目的、作業仮説など、人間ならではの分析手段、素材を組み合わせたサービスです。リリースした「印象・感4分析」サービスと呼びます。 上記素材を駆使して、適切な印象分析、感情・感覚・感想・感性の表現をソーシャルのテキスト(口コミ)やWeb・ブログ記事、そしてお客様の声など、消費者・ユーザの声全般から抽出し、分析することで: ・定量分析 ・定性分析 を同時にこなし、広く、且つ、深い洞察を行ったハイエンドの分析レポートが、Output=納品物として出てまいります。 従来、分析結果が見当もつかない、予測できない、誰も着手していなかったような、でも気になるテーマ、、といっ
サービス品質の評価を直接左右するのは、顧客の事前の期待値との落差である、と前々回に予告しました。そう、品質評価者は、工場の検査担当要員ではなく、徹頭徹尾、ユーザであり、顧客であるのだ、と頭に入れておく必要があります。 ←クリックして拡大できます。 昨日、JRのサービスを例に説明したように、世界に冠たる、時間に正確な日本の鉄道を例に、「サービスへの期待」と、「サービスの経験(事実)」との差分を表現してみました。 「サービスへの期待」は、サービス内容の特徴、個々人のニーズ、口コミの影響、過去の体験、企業イメージ、から形成されます。赤字にしたのは、ソーシャルメディアに載りやすい、ソーシャルメディアによって良くも悪くも変化する要素です。 「サービスの経験(事実)」は、サービスの結果、サービスのプロセスです。サービスの良さ、コストパフォーマンスを信じて購買した結果、実際にはどうであったか。その結果と
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