Интегрированный AI анализ настроений пациентов — обзор
Анализ тональности, часто известный как извлечение информации, представляет собой метод, используемый в обработке естественного языка (NLP) для определения эмоционального тона документа. Это распространенный метод, используемый организациями для выявления и группировки идей, касающихся определенного продукта, услуги или идеи.
Как работает анализ настроений ИИ?
- Анализ настроений классифицирует данный текст как положительный, отрицательный или нейтральный для автоматического определения мнений и эмоций.
- В целом он сочетает в себе силу двух ветвей ИИ:
- Обработка естественного языка (NLP)
- Машинное обучение
- Обработка естественного языка позволила машинам понять человеческий язык (НЛП). Он использует синтаксические и семантические приемы для понимания организации текста (для определения смысла). Некоторые из этих методов включают тегирование частей речи, токенизацию и лемматизацию.
- После того, как текст был очищен с помощью методов НЛП, алгоритмы машинного обучения могут его классифицировать.
- Машинное обучение и позволяет компьютерам выявлять закономерности в данных и прогнозировать результаты. Алгоритмы машинного обучения получают сигналы от сравнимых с ними экземпляров, а не от явных инструкций (данные для обучения).
- Вы должны обучить свою модель экземплярам текстовых эмоций, если хотите, чтобы она могла классифицировать текст в соответствии с настроением. Каждый из этих примеров должен быть помечен соответствующей категорией. Для повышения точности модели требуется репрезентативный размер выборки для каждого тега.
Преимущества анализа тональности
- Улучшите обслуживание клиентов
- Поиск новых маркетинговых методов
- Консолидация восприятия СМИ
- Выручка от продаж растет
- Информация в реальном времени
- выявление основных эмоциональных причин
Как мы помогли отрасли здравоохранения с помощью нашего решения для анализа настроений
Обзор решения
- Мы работали с клиникой Здравоохранение, помогая им понять их опыт пациентов с помощью отзывов, собранных из сообщений пациентов в социальных сетях и онлайн-каталогах.
- Такая информация, как атрибуты врачей, медсестер, вспомогательного персонала, больничного учреждения и т. д., извлекается из этих обзоров, а заинтересованным сторонам предоставляется полезная информация для улучшения качества обслуживания пациентов.
- Модель машинного обучения и Анализ настроений пациентов на основе ИИ в здравоохранении обучена обнаруживать и извлекать наиболее распространенные положительные и отрицательные атрибуты, которые имеют наибольшую корреляцию с настроением отзыва.
- Создал собственный конвейер NLP для выявления и извлечения скрытых объектов в тексте обзора и извлечения предложений, связанных с объектами.
- Текст, связанный со скрытыми объектами, оценивается с помощью обученного классификатора. Обучена модель для обнаружения и извлечения наиболее распространенных положительных и отрицательных атрибутов, которые имеют наибольшую корреляцию с настроением отзыва.
- Объекты ранжируются по этим общим положительным и отрицательным атрибутам.
Технологии
Размер рынка: анализ настроений
В изменившейся после COVID-19 бизнес-ландшафте глобальный рынок Sentiment Analytics оценивается в 2,7 миллиарда долларов США в 2020 году и, по прогнозам, достигнет пересмотренного размера в 6,7 миллиарда долларов США к 2027 году, увеличившись в среднем на 14,1% по сравнению с анализом. период 2020–2027 гг.