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确定客户对品牌或产品的情绪非常复杂。它涉及大量人工智能和机器学习技术。因此，作为企业主，您需要了解这些技术如何运作。因此，让我们深入探讨如何进行情绪评分以及如何计算它。

什么是情绪评分？
情绪评分使用 AI 工具来确定客户对品牌或产品的感受。NLP （自然语言处理）和 NER（命名实体识别）是情绪评分中最常用的两种 AI 和机器学习技术。

这些技术通过计算文本的极性、进行语义聚类、量化否定、词形还原和标记词性来更全面地分析客户。

这很重要，因为虽然客户情绪评分是以数字表示的频谱给出的，但客户反馈是以陈述形式给出的。这些陈述的规模可以呈指数级增长。随着您通过社交媒体、SEO、引文服务提供商等推广您的品牌，更多的人会与您的品牌互动。这意味着会有更多人对您发表看法。

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因此，这项技术会分析这些陈述并量化所使用的单词和短语。客户情绪分析模型使用自然语言处理，考虑反馈的上下文和反馈中的情绪，并分析来自不同语言的内容。只有经过这种量化，我们才能得到积极情绪分数、消极情绪分数或中性分数。

情绪分析指南
正面、负面或中性
最初，进行情绪评分的方式更为传统。例如，在社交媒体上，企业仅依赖显示点赞、分享和评论数量的分析。虽然这种评分方式提供了一些见解，但也可能产生误导。

算法必须喜欢该内容，它才能在给定的社交媒体平台上表现良好。因此，内容可以在社交媒体上广为流传，不是因为人们喜欢你的业务，而是因为内容符合算法的需求。

利用当前的技术，进行情绪评分可以更好地描绘出市场对您的产品和品牌的看法。通过分析人们的言论，您可以全面了解您的业务。

阅读如何进行情绪分析以改善客户体验？

情绪评分可以简单到将分析结果限定为正面、负面或中性。正面评分意味着人们对您的业务评价良好。网上有很多这样的服务和产品评论，但这里是一个例子。

积极情绪得分
积极情绪得分
负分意味着您的业务面临很多投诉，例如下面的投诉。

负面情绪分数
负面情绪得分
另一方面，中立的情绪意味着客户从未称赞过您的业务，秘鲁电话号码库 也没有抱怨过。相反，他们可能只是陈述了与您的业务相关的事实。这种类型的评论很少见，因为倾向于评论企业的人处于两端。要么非常印象深刻，要么非常失望。



解读情绪
如果你想从一段文字中找出情绪，情感评分就会变得很复杂。例如，“kill”这个词可能根据上下文有不同的含义。

如果客户说：“等待让我难受。”那将是负面评价。但如果他们说：“生意很好。”那将是正面评价。要从文本中解读出这种情绪，需要复杂的机器学习算法。

借助这些复杂的情绪分析算法，情绪评分可以帮助您准确了解业务中哪些因素会引发积极或消极情绪。例如，您可能会在同一个上下文中发现两种情绪。客户可能会称赞一件事，而抱怨另一件事。

通过分析这些评论，您可以确定业务的哪些部分令人印象深刻，哪些部分令人失望。例如，客户可能会说：“食物很棒，但服务很糟糕。”您需要一个复杂、准确的情绪分析工具来解读这条简单评论中的情绪。

情绪评分有点复杂，但使用正确的情绪分析工具，您将获得业务增长所需的宝贵见解。