Интегрированный AI анализ настроений пациентов — обзор

Анализ тональности — это метод, используемый в компьютерной лингвистике (НЛП) для определения эмоционального состояния документа. Иногда его называют извлечением информации. Это популярная стратегия, используемая предприятиями для поиска различных групп заинтересованных сторон в отношении определенного продукта, услуги или концепции.

Как работает анализ настроений ИИ?

  1. Сентиментальная оценка классифицирует текст как положительный, отрицательный или нейтральный, чтобы распознать человеческие мнения и эмоции.
  2. Вообще говоря, он сочетает в себе мощь двух подполей ИИ:
    автоматизированная интерпретация языка (NLP)
    машинное обучение.

  • Используя обработку естественного языка, машины теперь могут понимать человеческий язык (НЛП). Для понимания того, как организован текст, использовались синтаксические и семантические методы (для определения смысла). Лемматизация, токенизация и тегирование частей речи — вот некоторые из этих подходов. После очистки текста с помощью методов НЛП его могут классифицировать алгоритмы машинного обучения.
  • Компьютеры теперь могут обнаруживать закономерности в данных и прогнозировать события благодаря машинному обучению. Таким образом, вместо явных инструкций алгоритмы машинного обучения получают подсказки из примеров, которые им близки (данные для обучения).
  • Если вы хотите, чтобы ваша модель могла классифицировать текст по настроению, вы должны обучить ее на примерах текстовых эмоций. Каждый из этих случаев необходимо классифицировать соответствующим образом. Чтобы повысить точность модели, для каждого тега требуется приличный размер выборки.

Преимущества анализа тональности

  • Улучшите обслуживание клиентов
  • Поиск новых маркетинговых методов
  • Консолидация восприятия СМИ
  • Выручка от продаж растет
  • Информация в реальном времени
  • выявление основных эмоциональных причин

Как мы помогли отрасли здравоохранения с помощью нашего решения для анализа настроений

Обзор решения

  • Мы работали с клиникой Здравоохранение, помогая им понять их опыт пациентов с помощью отзывов, собранных из сообщений пациентов в социальных сетях и онлайн-каталогах.
  • Такая информация, как атрибуты врачей, медсестер, вспомогательного персонала, больничного учреждения и т. д., извлекается из этих обзоров, а заинтересованным сторонам предоставляется полезная информация для улучшения качества обслуживания пациентов.
  • Модель машинного обучения и Анализ настроений пациентов на основе ИИ в здравоохранении обучена обнаруживать и извлекать наиболее распространенные положительные и отрицательные атрибуты, которые имеют наибольшую корреляцию с настроением отзыва.
  • Создал собственный конвейер NLP для выявления и извлечения скрытых объектов в тексте обзора и извлечения предложений, связанных с объектами.
  • Текст, относящийся к скрытым объектам, оценивается с помощью обученного классификатора. Обучил модель обнаруживать и извлекать наиболее распространенные положительные и отрицательные атрибуты, которые имеют наибольшую корреляцию с настроением отзыва.
  • Объекты ранжируются по этим общим положительным и отрицательным атрибутам.

Технологии

Размер рынка: анализ настроений

В изменившейся после COVID-19 бизнес-ландшафте глобальный рынок Sentiment Analytics оценивается в 2,7 миллиарда долларов США в 2020 году и, по прогнозам, достигнет пересмотренного размера в 6,7 миллиарда долларов США к 2027 году, увеличившись в среднем на 14,1% по сравнению с предыдущим годом. период анализа 2020–2027 гг.