这些人工智能平台还可以检测紧迫性甚至意图（即感兴趣与不感兴趣）。
在您的情绪分析工具中，您可以使用这些标准来控制您的结果，具体取决于您想要如何分析客户反馈。
Determ 品牌监控
当有人通过Determ在线谈论您时收到通知。
以下是一些最常见的情绪分析类型：
基于方面：通过基于方面的情绪分析，您可以确定客户对您的产品或服务的某些方面的感受（例如，这款相机的电池寿命太短）。
基于意图：基于意图的情绪分析可让您确定客户的真实意图。例如，如果您的分析不断拾取折扣或优惠等字词，则可能意味着您的客户想要省钱。
情绪检测：这种情绪分析超越了极性（积极、消极、中性），能够识别客户对话中的情绪。
情绪分析示例
以下是对客户反馈进行情绪分析的一些示例以及情绪分析工具可能适用于它们的极性。
iPhone 15 的功能令人印象深刻。（情绪：积极）
我发现 Google 的搜索引擎是最高效的。（情绪：积极）
亚马逊的 Prime 配送服务非常快捷可靠。（情绪：积极）
微软 Windows 更新中不断出现错误，这让我很沮丧。（情绪：负面）
我与 Uber 客服的合作体验非常糟糕。（情绪：负面）
Netflix 的原创剧集始终精彩纷呈。（情绪：积极）
星巴克咖啡的品质始终令人失望。（情绪：负面）
进行情绪分析的分步指南
下面简要介绍一下如何借助情感分析工具进行情感分析。
1. 收集数据
获取用于情绪分析的数据。
您可以使用来自不同来源的数据组合，也可以仅使用来自一个来源的数据。
根据来源过滤情绪
使用Determ，您可以根据来源过滤情绪
使用Determ跟踪不同来源和媒体上您的品牌提及。
考虑通过实时应用程序编程接口 (API) 上传数据。这样您就可以从以下平台收集数据：
X（原 Twitter）
亚马逊
喊叫
如果您想知道使用什么 API，这些平台将提供一个（例如，Twitter API、Facebook Graph API），允许您以结构化的方式访问数据。
您还可以从客户反馈表或调查中收集数据。这可以包括开放式问题，以获取定性反馈。
您还可以考虑自动化数据输入。，瑞士电话号码库 这些自动化解决方案可以从许多来源捕获信息并将其转换为机器可以理解的格式，同时减少需要人工完成的繁琐任务。
或者您可以省去麻烦，利用Determ 的媒体监控 API的强大功能。更多数据，更少工作，更好的结果。您更喜欢哪一个？
2.处理数据
下一步是组织和处理数据。这涉及：
通过删除不相关和冗余信息（例如重复值、缺失值等）来清理数据
文本预处理，即将文本转换为小写、删除停用词和处理特殊字符。
根据媒介处理数据（例如图像、文本、音频、视频）
为文本分配表明情绪的标签，以训练情绪分析模型。
注释数据（即将文本与正确的情感类别关联起来）。
将数据转换为结构化格式，例如电子表格或数据库。
或者，您可以让自动情绪分析工具为您完成此步骤。这样做可以为您节省无数的时间和麻烦。
