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现在我们已经帮助您了解了基础知识，让我们分解一下情绪分析过程以获得更清晰的理解。

1. 数据收集
谨慎对待这一步是有意义的，因为此后发生的一切都取决于收集和注释数据的质量。您可以通过以下方式执行此操作：

API
根据平台收集并上传所有公开可用的数据，例如实时 API、新闻 API 和 Facebook API。Amazon 评论、Yelp 或 Kaggle 等开源存储库也可能有帮助。

手动的
您可以将情感分析 API 上的CRM 工具中的数据作为 .csv 文件上传。

2. 数据处理
数据处理的方式取决于数据是文本、图像、音频还是视频。视频数据处理的方式如下：

语音转文本软件将视频中的音频转录出来。
该平台提取并分析视频中的字幕，目的是在这个过程中不会忽略任何潜在的重要实体。
下一步是通过光学字符识别来识别和捕获图像和文本数据。
然后，智能扫描仪进行深度扫描以识别视频中出现的任何徽标。
最后，平台识别并提取所有文本。
數據處理
数据处理
3. 数据分析
此阶段包含多个子任务，具体如下：

训练
准备经过预处理、手动标记和分类的数据集是训练模型进行情绪分析的关键步骤。它还使模型能够将分类的训练数据与错误分类的数据进行比较。

自定义标签
该模型需要为品牌提及或产品名称等数据 美国电话号码库 添加自定义标签。标签准备就绪后，模型将接受训练以自动筛选带有这些标签的文本。



主题分类
接下来是对与您的产品相关的特定主题或话题的文本进行分类和标记。

例如，“这里的千层面味道好极了”被标记为主题“食物”。

情绪分析
在此阶段，该工具会根据 -100 到 +100 的等级对每个方面和主题进行分离、分析和评分。然后，它会计算不同方面的总分，以解读受众对品牌的情绪。

阅读情绪追踪：如何了解客户的想法？

4.数据可视化
现在是时候将分析见解转化为具有视觉吸引力的图表和图表等可操作的报告了。这些各方面的报告使理解哪怕是最细微的细节也变得轻而易举。

大多数先进的情绪分析工具都配有直观的仪表板，具有无数的可视性功能。它可以帮助您在设计增长战略时充分利用结果。