حول أداة محلل المشاعر
يقرأ محلل المشاعر النص ويخبرك إن كانت نبرته إيجابية أو محايدة أو سلبية، مع درجة ثقة لكل احتمال. حلّل رسالة واحدة، أو الصق مئات المراجعات وشاهد المزاج العام بنظرة واحدة.
كيف تعمل الأداة
تشغّل الأداة نموذج اللغة RoBERTa من Cardiff NLP. دُرّب مسبقًا على نحو 124 مليون منشور على وسائل التواصل الاجتماعي ثم ضُبط لتصنيف المشاعر. ولأنه تعلّم من كتابات حقيقية غير رسمية، فهو يفهم العامية والرموز التعبيرية وإشارات السخرية والرسائل القصيرة أفضل من الأساليب القديمة القائمة على قوائم الكلمات التي تكتفي بعدّ الكلمات "الجيدة" و"السيئة".
وعلى عكس أساليب الكلمات المفتاحية، يقرأ النموذج الجملة كاملة في سياقها. فعبارة "Not bad at all" تُصنَّف إيجابية، وعبارة "I wanted to love this" تُصنَّف سلبية في الغالب. يحصل كل سطر على ثلاثة احتمالات مجموعها 100%، ويصبح أعلاها هو التصنيف.
استخداماتها
- مراجعات العملاء: اعثر على العملاء غير الراضين بين مئات المراجعات في متاجر التطبيقات أو Amazon أو Google.
- إجابات الاستبيانات: قيّم الملاحظات المفتوحة دون قراءة كل إجابة أولًا.
- رصد وسائل التواصل: تحقق من تفاعل الناس مع إطلاق منتج أو حملة.
- تذاكر الدعم: امنح الأولوية للرسائل الأكثر سلبية.
- الكتابة: تأكد من أن بريدك الإلكتروني أو إعلانك يُقرأ بالنبرة التي تقصدها.
نصائح لأفضل النتائج
- في وضع الدفعة، ضع مراجعة واحدة في كل سطر. يُقيَّم كل سطر على حدة.
- النموذج مضبوط للنصوص الإنجليزية القصيرة غير الرسمية. يُفضَّل تقسيم المستندات الرسمية الطويلة إلى فقرات.
- انظر إلى الدرجات لا التصنيفات فقط. فالنتيجة الإيجابية بنسبة 51% رسالة مختلطة.
- صدّر إلى CSV ورتّب حسب الدرجة السلبية في جدول البيانات لإنشاء قائمة متابعة.
آمنة لبيانات العملاء الحقيقية: يعمل النموذج بالكامل في متصفحك، لذا لا تُرسل الأسماء ورسائل البريد وتفاصيل الطلبات الموجودة في مراجعاتك إلى أي واجهة برمجية خارجية أبدًا.