Sherpa.ai Content Analysis AI analiza el contenido del texto para extraer información valiosa

Sherpa.ai Content Analysis AI proporciona una solución fácil para resumir, interpretar y extraer información.

  • Análisis de sentimientos: Determina la carga de sentimiento de una oración, párrafo o texto. Este modelo de IA combina técnicas de PLN y ML para asignar puntuaciones de opinión ponderadas a un texto. De esta manera, un texto puede caracterizarse por su carga emocional general (positiva, neutral o negativa) y por una combinación de características de sentimiento (polaridad, valencia, excitación).
  • Extracción de temas latentes: Los temas latentes se refieren a grupos de conceptos extraídos de un corpus de documentos que se ajustan a algunas descripciones abstractas de temas de alto nivel. La extracción de temas latentes tiene como objetivo proporcionar una breve descripción de cada documento de texto como una distribución sobre temas, con cada tema caracterizado como una distribución de palabras en un diccionario.
  • Identificación de "trending topics": Algunos contenidos tienen picos específicos de popularidad durante un corto período de tiempo. El modelo identifica textos que contienen contenido relacionado con un "trending topic" en un momento específico y proporciona una puntuación para la relevancia de "tendencia".
  • Detección de texto duplicado y relacionado: Evita duplicados y recopila textos relacionados. Este modelo de IA, basado en modelos contextuales de lenguaje neuronal y ML, analiza documentos de texto en diferentes niveles de granularidad para comprender su contexto individual y detectar información cruzada. Al hacerlo, la detección de texto duplicado y relacionado detecta si dos o más documentos contienen la misma información o información relacionada.
  • Resumen de texto: No pierdas el tiempo analizando texto, deja que Sherpa.ai lo haga. Este modelo de IA, basado en modelos contextuales de lenguaje neural y ML, analiza el texto para proporcionar resúmenes extractivos y abstractos. Permite extraer algunas oraciones de un texto que resumen de manera óptima todo el contenido (resumen de extracción) y la generación automática de un texto breve (resumen abstracto).
  • Detección de "Fake News": Fake News es una de las muchas formas en que se difunde la desinformación, y es particularmente relevante en los medios digitales. Las nuevas tecnologías sociales, especialmente Twitter, Facebook y las aplicaciones para compartir fotos, facilitan el intercambio rápido de información y la información a gran escala, pero también pueden difundir información errónea, inexacta o engañosa. La detección de Fake News predice las posibilidades de que un artículo de noticias en particular sea intencionalmente engañoso.
  • Categorización automática de noticias: Los artículos de noticias generalmente están relacionados con uno o más tipos generales de información, por ejemplo, economía, política, noticias internacionales, deportes, cultura, etc. La categorización automática de noticias aprovecha los modelos de ML para aprender a categorizar automáticamente cada noticia en una o más de las categorías disponibles. De esa manera, cada noticia se clasifica según su contenido.
  • Creación de artículos: Esta funcionalidad permite la generación de artículos de noticias o informes sobre un evento para el que existen datos estructurados a lo largo del tiempo, por ejemplo, crónicas deportivas. Este modelo aprovecha la existencia de datos estructurados generados por una o más fuentes dinámicas con modelos de lenguaje neuronal, para crear contenido legible.

Casos de uso

Analiza las opiniones de los usuarios

Analiza las interacciones con los clientes a través de los emails de atención al cliente, publicaciones en las redes sociales, comentarios online, transcripciones telefónicas, y más, para descubrir qué factores llevan a las experiencias más negativas y positivas. Esta información puede después utilizarse para mejorar los productos y servicios, así como para limitar la difusión de información incorrecta y dañina.

Muestra el sentimiento de los artículos

Muestra indicadores junto a las noticias y artículos de opinión para dar a los usuarios una comprensión clara del sentimiento del contenido, incluso antes de que empiecen a leer. Estos datos fortalecen las relaciones con los clientes, al aportar valoraciones independientes sobre el material tratado en cada obra escrita y perspectiva sobre el significado detrás del texto. Fortalece las relaciones con los clientes usando valoraciones independientes para proveer una perspectiva sobre el material tratado en el texto.

Evita la propagación de noticias falsas

Determina si contenido es intencionalmente deceptivo y toma medidas para prevenir que se difunde, para poder parar la propagación de las noticias falsas. Al predecir la probabilidad que información sea intencionalmente engañosa o deceptiva, se puede frenar antes de que se extienda por Internet. Determina la probabilidad de que el contenido sea intencionalmente falso o que contenga información engañosa y toma medidas para parar la difusión de noticias falsas. Evita que la información falsa se propague antes de que se extienda por Internet.