Análise de sentimentos, mineração de texto usando aprendizado de máquina em enormes volumes de dados

Sensis , a principal aplicação da Ran para consulta, aproveita o poder do aprendizado de máquina e da mineração de dados em dispositivos móveis. Este é um aplicativo móvel gratuito, que analisa sentimentos em dispositivos móveis.

Sensis combina o poder do aprendizado de máquina e da mineração de dados. Algoritmo único e escalável, este aplicativo altamente útil traz análise de sentimentos sobre celulares e tablets.

No passado, esses algoritmos eram pensados ​​em correr em grandes máquinas com energia incrível. As empresas precisam de resposta rápida e fechada, e Sensis ajuda nessas áreas. Sensis realiza análise de sentimentos em enormes volumes de dados em pequenos dispositivos e tablets.

Como no aprendizado de máquina, o aplicativo foi projetado para aprender. Portanto, após cada execução, o programa está armado com a nova inteligência encontrada e usa isso posteriormente, para que os resultados se tornem horas extras mais precisas.

Algumas características notáveis ​​do Sensis :

. Processos grandes arquivos - Sensis pode processar arquivos grandes até 20 MB. A versão gratuita tem uma limitação do tamanho do arquivo apenas até 5 MB

. Relatórios avançados estão disponíveis sob demanda (mas não na versão gratuita). Este relatório ajuda a entender o desempenho de um determinado ator/ atributo/ variável (durante um período)

. O algoritmo de auto -aprendizado no Sensis usa alguns conceitos avançados de aprendizado de máquina. A análise de sentimentos aprende e aumenta continuamente à medida que mais e mais dados são analisados.

Este aplicativo pode ser aplicável em vários contextos, como:

. Analisando o feedback do cliente para uma ampla gama de indústrias (BPO, call centers, KPO, turismo etc.)

. Durante a avaliação do produto, o aplicativo pode sinalizar sobre quais são os produtos que geraram feedback favorável

. Analisando dados relacionados ao turismo/ viagem (por exemplo, de vários lugares, que são mais procurados, ou baseados em várias instalações, que é boa e que é ruim)

. pode ser usado na análise de sentimentos para o setor de saúde na pesquisa de feedback/satisfação de pacientes/clientes

. Durante o processo de recrutamento durante a triagem de respostas dos candidatos

. analisando respostas de qualquer pesquisa

. para processos de fabricação

. O feedback do cliente pode ser analisado para entender a eficácia das unidades de processamento

. Ao analisar os ensaios médicos, as respostas podem ser analisadas em vários fatores, como geografia, grupos étnicos etc.