L'avis des consommateurs occupe une place centrale dans le développement d'une stratégie d'entreprise. Un commentaire favorable, une réclamation, une remarque, sont autant de données structurées et non structurées à prendre en compte pour l'analyse de sentiments consommateurs.
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... pour charger votre corpus de données en temps réels et organiser les métadonnées associées à chaque document. Les API de Proxem vous offrent la possibilité de connecter n’importe quel outil à notre technologie.
… pour annoter et classifier les données non-structurées et procéder à leur analyse. Proxem Organize permet de construire un analyseur sémantique parfaitement adapté à un corpus ou un cas d’usage grâce, à son moteur d’Intelligence Artificielle optimisé pour la compréhension et le traitement du langage naturel (NLP, NLU).
… pour la fouille de données textuelles et la visualisation des résultats de l’analyse sémantique grâce à des représentations statistiques. Offre la possibilité de croiser plusieurs types d’informations, et de découvrir des signaux faibles, « cachés » dans les corpus de texte.
… pour créer des représentations statistiques. L’ensemble des visualisations créées compose un tableau de bord, permettant de rendre compte à vos collaborateurs de l’ensemble des résultats obtenus.
Interview d'un chef de projet recherche et NLP
Cinq questions pour comprendre comment le traitement du langage naturel opéré par les solutions Proxem Studio tirent parti des retours consommateurs pour accélérer l’innovation et le développement produit dans le secteur de l’énergie.
Aujourd’hui nous avons analysé avec Proxem Studio près de 400.000 verbatims (avis) liés à des rapports de panne ou de maintenance.
Nous sommes à l'ère du Big Data. Cependant, toutes les informations dont nous avons besoin ne sont pas encore à porter de main. L'intelligence artificielle comprendre bientôt parfaitement le langage humain, ce qui permettra aux entreprises de devenir plus intelligentes, innovantes et davantage orientées vers le consommateur.