Algunas plataformas de monitoreo de redes sociales han creado sus propias tecnologías de análisis de texto, principalmente utilizando enfoques “basados en reglas” que aprovechan los diccionarios y se centran en palabras clave. Otros usan tecnologías de terceros (muchas de las cuales también están basadas en reglas). Estos enfoques están perdiendo popularidad con el auge de las tecnologías de aprendizaje automático / aprendizaje profundo como las proporcionadas por Contealed Context / Converseon (nota: soy fundador). Estas tecnologías utilizan nuevas técnicas de máquina / aprendizaje profundo que en estudios han demostrado obtener clasificaciones personalizadas, de mayor precisión y relevancia. También aborda algunos de los desafíos más difíciles en el espacio, como la ambigüedad y el sentimiento implícito. La diferencia en las soluciones se basa en gran medida en el volumen y la precisión de los datos de entrenamiento. Con más de 15 años en la industria, Converseon tiene la base de datos de capacitación patentada más grande del mundo, por lo que llevo a resultados sólidos. El uso del aprendizaje automático, y el aprendizaje profundo, solo crecerá sustancialmente en los próximos años.
¿Qué soluciones de monitoreo de redes sociales están utilizando inteligencia artificial? ¿Cuál es el uso futuro de la IA para aumentar el poder de las tecnologías de escucha social?
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Hola nathaniel
Sistemas de importancia: las narrativas dan forma a Nuestro mundo utiliza inteligencia artificial, pero no es solo una simple herramienta de monitoreo de redes sociales. Es una plataforma evolucionada que analiza todo el ámbito de la World Wide Web y utiliza modelos predictivos para determinar las narrativas más importantes en las que las marcas deberían centrarse. Identifica las historias fuertes que las marcas pueden aprovechar o deben conocer y predice patrones emergentes que pueden ser relevantes para la marca. La escucha social explora principalmente los sitios de redes sociales, las fuentes de Twitter y las noticias o los blogs dentro de un período de tiempo determinado y luego depende de los analistas para analizar los datos y aislar las conversaciones clave para rastrear. En el caso de Significance, se basa en el poder de la computación en la nube y la inteligencia artificial para aprender y adoptar rápidamente, para dar análisis periódicos. Puede alertar a los anunciantes sobre los riesgos potenciales utilizando la lógica predictiva y el aprendizaje profundo. Hasta cierto punto, puede apuntar a la solución correcta identificando las fuentes y conversaciones más importantes. Hecha un vistazo a su página web.
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