留出大量时间了解一天中举办这些活动的合适时间——并为任何问题做好准备。与会者可能会问在这里提前计划的都是非常重要的项目。 在社交分析的帮助下所有英特尔品牌都可以解决这些问题就像人们所说的那样 英特尔品牌可以在社交分析的帮助下进行梳理比如人们在说什么 他们什么时候在线最活跃 潜在消费者可用的时间 预览的力量 拥有这种能力（预览潜在的观众问题/疑虑）也是举办Reddit 问我任何事 AMAs 活动的关键！特别是因为 AMA 对于理解和（不可避免地）托管该平台上的品牌成功至关重要。 在 Instagram 上用户生成的内容 UGC 是惊人的。鼓励追随者制作短视频和图像以支持活动促销或产品可以成为品牌的故事。稍后结合 UCG 来创造品牌亮点为品牌提供了极好的病毒传播机会。 尽可能吸引追随者观看。 但即使在一个社交渠道上也可能有多种方式与您的观众互动。社交分析可帮助您发现哪些是他们最喜欢的和最不喜欢的——因此您始终在说他们的语言。世界充斥着数据。不幸的是对于品牌来说其中大部分是非结构化的并且被扔进了互联网的广阔范围。
那里有大量的消费者
洞察力和市场情报文本分类帮助我们使用人工智能 AI 捕捉它们并理解它们。在这里我们将通过进一步挖掘以下内容来分解文本分类 什么是文本分类。 它为什么如此重要。 文本分类如何为品牌助一臂之力 我们发现了以下统计数据可以为讨论提供背景 世界上 80% 的数据是非结构化的。 据估计到 2025 年全球每天产生的数据将达到463 艾字节。为了更容易理解1 艾字节等于 104 万太字节。 自然语言处理 NLP 是文本分类背后的技术。2017 年 NLP 市场的全球收入为 30 亿美 批量短信阿联酋 元预计到 2025 年将增长 14 倍达到430 亿美元。 潜在有用的数据无处不在善于捕捉这些数据的品牌比那些不善于捕捉这些数据的品牌具有极大的优势。让我们看看文本分类是什么以及它是如何工作的。 趋势分析的重要性 什么是文本分类。 从根本上说文本分类是基于文本的数据集的分类。这可以在文档级别完成例如使用杜威十进制系统对图书馆中的书籍进行分类或者通过分析单个单词的语法上下文来进行粒度分类。
如果这听起来很棒——那
是因为它确实很棒。 在数字频谱上如果没有文本分类互联网就不会像我们所知的那样存在。您在搜索引擎中输入一个词或短语它会扫描互联网的空白以找到您要查找的内容。在商业环境中文本分类工具会搜索数字出版物评论网站博客论坛聊天记录社交媒体等以提供关于您的主题的结构化见解并为您的市场研究提供信息。 从本质上讲文本分类是跨主题 ASB 目录 对基于文本的数字数据进行分类以便为网络上不可估量的数据提供结构。这是通过使用自然语言处理算法的高级人工智能实现的。 然而并非所有使用 NLP 的分析工具都是一样的。能够进行文本分类的顶级 AI 可以将上下文与含义不同的相似单词和短语区分开来。例如这对于验证消费者在社交媒体上对您的产品的看法至关重要。 iphone 情绪分析文本分析器 尽管两个句子都包含好这个词但人类读者很清楚第一句话表达了对 iPhone 的负面看法而第二句话则表达了非常正面的看法。而对于能够进行文本分类的工具来说遗漏这里的差异是不可接受的。 使用 NLP 分析基于文本的数据的顶级工具应该自动理解这些句子之间的区别并准确地分类和提取见解——以及更多。 为什么文本分类很重要。
