Cómo aplicar el análisis de sentimientos en los datos de correo electrónico con precisión

Ojalá, pudiera darte una respuesta, que te ayudará a encontrar un gran modelo para el Análisis de sentimientos, en los datos de correo electrónico, pero esto no es muy sencillo. Tome esta simple oración de ejemplo: he sido su cliente desde hace bastante tiempo, pero ni una sola vez he estado satisfecho con su atención al cliente. La mayoría de los analizadores de sentimientos clasifican este tipo de correo electrónico / revisión / queja como positivo. Nos llevó mucho tiempo crear nuestra plataforma patentada de Análisis de sentimientos, que parece hacer un mejor trabajo en comparación con la mayoría de las herramientas disponibles. Compruébalo aquí: Stride | Análisis de texto

Una buena manera de resolver el problema que ha mencionado sería utilizar muchos datos de entrenamiento. Los datos de entrenamiento deben tener 1) Correos electrónicos 2) Etiquetas asociadas y usar eso junto con un buen algoritmo para la extracción de entidades, puede construir un buen modelo, que podría hacer la tarea que ha descrito. Si desea obtener acceso a nuestra API, hágamelo saber. Estaré encantado de ofrecerle acceso gratuito a nuestra API.