基于方面的情感分析是一种机器学习(毫升)技术。它通过将客户反馈数据分解成更小的类别来发现和提取隐藏的品牌情感，从而提供精细的、可操作的见解。

该技术分析来自各种来源的数据——社交媒体评论和视频，爱游戏官网皇评论，在线出版物和调查，以确定业务的哪些特征和方面需要改进以增加收入。

基于方面的情感分析是情感分析的三个层次之一情绪分析其他是基于文档的和基于主题的。这些算法一起工作命名实体识别(尼珥),自然语言处理(NLP)和其他人工智能技术来衡量情绪。

基于文档的情感分析分析简单的句子，并提供表达情感的粗略一瞥。基于主题的情感分析在更大的数据集中测量情感。它可以识别单词和短语，将它们归类到特定的主题中，比如“食物”或“客户服务”，并计算每个主题的情绪。

基于方面的情绪分析是三者中最先进的。它从数据中挖掘各个方面来衡量他们的情绪，并将其归因于之前确定的主题。例如，它将识别“快速服务”、“员工礼貌”和“清洁”等方面，衡量他们的情绪，并将其整理在“客户服务”的主题下。从而提供基于主题的情感和基于方面的情感。

基于行业方面的机器学习模型提供了更高的准确性，因为它们是从数据中的细节中提取的。这一点很重要，因为每个行业都有不同的方面。例如，银行业中的“出纳员”或“储蓄账户”等方面与餐馆中的“食物”或“饮料”等方面没有关系。有了这个内置的功能，品牌可以自动接收客户对其业务各个方面的情绪洞察，而无需手动为与其行业相关的主题和关键字构建标签或标签。