科学 - 主题背后的科学家

专题由Alyona Medelyan成立,他在自然语言处理中掌握了博士学位,并花了超过15年的研究方法来从文本中提取意义。她在Waikato University的着名机器学习实验室的博士由谷歌赞助。

菲利安的研究博士涵盖了算法可以捕获主题文本的许多方式,并导致毛伊的开放源软件解决方案,该解决方案已被全球数百名研究人员采用。她还发布了几十个同行评审文章由2600多名学者引用。

建立了解反馈

谷歌,亚马逊,微软和IBM的最佳团队发布了众多的自然语言处理解决方案。但是,它们都设计用于分析通用文件,例如新闻文章。将这些NLP API应用于客户或员工的反馈导致令人失望的结果:提取长期关键字列表,但大多数含义都丢失了。

主题是为客户反馈分析构建的,使用最新的深度学习研究和模拟市场研究指南如何从客户反馈创建代码帧:

主题如何实现市场的最高准确性

自下而上的分类生成

唯一会在您的数据中为您提供未知未知的方法。

迭代代码框架结构

主题使用语义相似度连续创建主题并从这些主题构造2级代码帧。

易于添加您的知识

虽然强大,AI算法没有隐含的商业知识。你做!您可以轻松地教导我们的AI对他们有什么事。

专题与其他方法

市场上的其他解决方案通常提供三种方法。这些解决方案需要数月的时间来设置(除了云中),专题在几分钟内提供见解。

方法
它很棒
为什么它失败了
为什么主题更好
词云
例如,可视化单词问题的答案。“哪个词在公司X公司描述了文化?”
Word云导致得出不正确的结论,因为它们不会将单词和短语分组为主题。
无论使用哪些单词都用于表达它们,主题都会识别反馈主题。
分类,文本分类和基于规则的方法
分析在不改变的业务领域反馈的分析,例如'价钱'
分类学会错过“未知安明”,并且难以随着时间的推移而发展。
专题揭示了您不希望您的客户关心的主题。
主题建模
简单地深入了解数据中相关词汇的序列,例如,归属人用来形容员工。
结果很难解释和改变。
基于上下文,可以轻松理解和修改主题结果。

开始使用您的个性化演示

填写表格,与我们的专家联系,以便在行动中看到主题平台。我们将向您展示如何在几分钟内使用主题来查找您的反馈中的可操作洞察力,以及如何在无论反馈频道内获得客户需求的统一视图。