在我们将更多地讨论机器学习算法深度学习以及社交媒

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体监控和听力工具使用的其他技术，例如自然语言处理。 在这里，我们向您展示了最佳社交媒体监控、聆听和分析工具所使用的 4 个技术示例，以使其使用更轻松、更快捷，并显示更相关的结果。自然语言处理 自然语言处或 N自然语言处理）将使对网络、论坛和社交网络上收集的数百万数据和消息进行资格和分组成为可能。 该技术适用于数百种语言和方言，并与统计和语义分析模型一起使用，以促进数据分析。 示例：数据分组 为了促进社交网络的监控和倾听，以发现消费者洞察，并能够了解您的品牌在网络和社交网络上的数百甚至数千条消息的内容和趋势，有助于提取和识别以数据可视化的形式重新组合关键概念，让您一目了然地了解它们在谈论什么。可能的“数据可视化”有很多，但我们可以提到，例如，数据分组（按主题重新分组为连贯的组主题标签分析轮子甚至更经典的标签云。

在下面的分组视图中，根据对有关“香奈儿”品牌的所有类型的消息的分析而创建，NLP 将允许将超过 2500 条消息分组为主要主题（交互式且可点击以显示相应的消息），特别是与以下主题相关： 全球视野 品牌 香水 其他市场参与者， 其他香奈儿产 埃及电话号码表 社交媒体监控 具有某些主题的 Chanel 品牌的数据分组示例 示例：帖子和消息的评级 为了节省您在社交网络上阅读数百条消息的繁琐工作，通过监控和自动学习或机器学习进行的语言处理将允许您标记社交网络上的任何帖子、推文或评论。因此，在社交网络或数字网站上的下一篇文章中，算法将根据为品牌、产品、特征等建立的标准“标记”消息。标签还用于自动确定语言、国家或原籍城市。 真正的优势是配置灵活性：可以定义与您的行业和品牌完美对应的自己的标签，以实现良好的社交媒体监控。



然后机器学习将接管并通过在社交网络和网络上收集的消息进行学习，以理解与您的标签相对应的新单词和概念，并能够检测新产品。在本例中，我们提供一个皮肤护理或化妆程序的示例。 社交媒体监控机器学习可以更好地限定消息 二. 感受分析 很长一段时间以来，人们一直在谈论将情感分析（或语气分析）应用于聆听社交网络或社交聆听（您的消息被评为积极、消极或中性）。我们经常批评算法对消息情绪的自动评级的相关率太低，尤其是对于单句推文！然而，随着 算法与机器学习的结合，社交媒体监控中的沉默（未评分的笔记）和错误现在大大减少。 事实上，机器学习最初将输入您将呈现给机器的示例，然后机器将知道如何从它将收集的所有其他消息中学习，具体取决于消息中关键字的上下文（其他关键字） 、语气、关键词关联等。