感情分析 (kanjou bunseki) 英語意味 - 英語訳

AIと感情分析の可能性-エンタメにパラダイム・シフトを起こせるか?

Possibility of AI and Emotion Analysis- a paradigm shift in entertainment?

感情分析。

Emotion Analysis.

自由回答式フィードバックの感情分析。

Analyze sentiment of open-ended feedback.

感情分析機能であなたのブランドが好印象か悪印象か確認したり、複数のブランドをまとめて管理できます。

The sentiment analysis feature lets you see whether your brand is being seen in a positive or negative light, or monitor multiple brands under one roof.

マルチドメイン感情分析データセット:アマゾンの商品レビューに的を絞った、やや古いデータセット。

Multidomain Sentiment Analysis Dataset: This is a slightly older dataset that features a variety of product reviews taken from Amazon.

エンティティ感情分析リクエストをNaturalLanguageAPIに送信するには、analyzeEntitySentimentメソッドを次の形式で使用します。

Entity Sentiment Analysis requests are sent to the Natural Language API through use of the analyzeEntitySentiment method in the following form:.

章では、8章で作成した感情分析モデルをWebアプリケーションにデプロイする方法を説明している。

In this chapter, they are taught how to deploy the sentiment analysis model they made in chapter 8 into a web application.

この感情分析データセットには、コンピューティングと情報学に関する国際会議からの科学論文のレビューが含まれています。

Paper Reviews: This sentiment analysis data set contains scientific paper reviews from an international conference on computing and informatics.

ELITは現在、3つのNLPタスク(トークン分割、セグメンテーション、感情分析)をサポートしています。

ELIT currently supports three NLP tasks: tokenization, segmentation, and sentiment analysis.

とりわけ著者は、全部で9個の層を持つ比較的深いネットワークを感情分析やテキスト分類に適用しています。

Notably, the authors use a relatively deep network with a total of 9 layers,and apply it to Sentiment Analysis and Text Categorization tasks.

これまで、深層学習モデルは感情分析やコンピューター・ビジョンなどの複雑なタスクで大きな効果を上げてきました。

Deep learning models have been very effective in complex tasks,such as sentiment analysis and computer vision.

感情分析とブランド管理のための製品レビューを収集する（Amazonなど）。

Collect product reviews for sentiment analysis and brand management(Amazon, etc.).

このアプローチであれば，データ収集時の感情分析という課題を解決することができる，とVermeer氏は述べている。

This approach solves the sentiment analysis challenge at data collection time said Vermeer.

Amazonなどの先見性に富む企業は、感情分析モデルを活用し、人々の発言の表面的な理解を超えて、それがどのようにして発言されたかというニュアンスを検証しています。

Visionary companies like Amazon are leveraging sentiment analysis models to dig beyond surface-level understandings of what people are saying and examine the nuances of how it's being said.

IntelligentReviewResponseは、感情分析の力を活用し、効果的なレスポンスを作成するためのYextのベストプラクティスすべてを利用し、これらを組み合わせることで使いやすい製品に昇華させたものです。

Intelligent Review Response harnesses the power of Sentiment Analysis, uses all of Yext's best practices for building an effective response, and combines them into an easy to use product.

アドバイス：Sendibleの感情分析機能を使えばSNSの利用者があなたの投稿しているコンテンツに対してどのような感情を抱いているのか知ることができ、それに合わせて戦略を調整できます。

Pro Tip: Use Sendible's sentiment analysis feature to figure out how your social audience feels about the content you post, and tweak your strategy accordingly.

BluePrismは、弾力性に優れた、多面的で多才なデジタルワークフォースで作業を効率化し、AI(人工知能)、機械学習、インテリジェントオートメーション、感情分析によって業務プロセスの自動化と規模拡大を支援します。

Blue Prism complements the workplace with an elastic, multi-faceted and multi-talented digital workforce, helping organizations automate and scale business processes via AI, machine learning,intelligent automation and sentiment analysis.

BluePrismは、弾力性に優れた、多面的で多才なデジタルワークフォースで作業を効率化し、AI、機械学習、インテリジェントオートメーション、感情分析によって業務プロセスの自動化と規模拡大を支援します。

ディープラーニングとベクトルマッピングにより、人間の介在なしでAIの言語処理をより正確にすることができ、キーワードを使うマーケティング活動において、より精度の高い感情分析の可能性を切り開くことができます。

Deep learning and vector-mapping make AI's language processing more accurate without much human intervention, as well as opens up new opportunities for keyword-based marketing andsharper sentiment analysis.

BluePrismは、弾力性に優れ、多面的で多才なデジタルワークフォースで従業員を強化し、AI、機械学習、インテリジェントオートメーション、感情分析によって業務プロセスの自動化と規模拡大を支援する。

Blue Prism complements the workplace with an elastic, multifaceted and multitalented digital workforce, helping organizations automate and scale business processes via AI, machine learning,intelligent automation and sentiment analysis.

BluePrismは、弾力性に優れ、多面的で多才なデジタルワークフォースで従業員を強化し、AI、機械学習、インテリジェントオートメーション、感情分析によって業務プロセスの自動化と規模拡大を支援します。

Blue Prism complements the workplace with an elastic, multi-faceted and multi-talented digital workforce, helping organisations automate and scale business processes via AI, machine learning,intelligent automation and sentiment analysis.

デモ、サンプル・コード、そして基本的なPaaSアプリを作成するための完全なインストラクションが含まれたこの記事では、このPaaSアプリに感情分析機能を追加してTwitterに接続します。

This article includes a demo, sample code, and full instructions for creating a basic PaaS app,then adding sentiment analysis to it and connecting it to Twitter.

ビジネスプロセスを自動化するCognitiveServices:本日、MicrosoftFlowを使用して、位置情報、画像認識、テキスト抽出、機械翻訳、感情分析などのCognitiveServicesを統合するプロセスを効率化する方法のデモンストレーションも行いました。

Cognitive services for business process automation- Today, we also demonstrated using Microsoft Flow to streamline processes that integrate cognitive services, including geolocation, image recognition, text extraction, machine translation, and sentiment analysis.

音声認識や画像認識など、あらゆる種類のパターン認識、自然言語処理の分野では、言語翻訳、感情分析、意図の認識、音声合成、チャットボットなどがよく知られています。

All kinds of pattern recognition like speech recognition and image recognition. In the area of naturallanguage processing things like language translation, sentiment analysis, intent recognition, text-to-speech, and chatbots are well known.

MikeSharplesと他のOpenUniversityの仲間たちが革新教育学2015レポート感情分析、個人的な調査、ダイナミックステルスアセスメントと組み合わせたパーソナライズド学習は、非常に強力な組み合わせになる可能性があります。

As Mike Sharples and other Open University colleagues write in their Innovating Pedagogy 2015 report,personalised learning combined with emotional analytics, personal inquiry, dynamic and stealth assessment could be a very powerful combination.

インタビューAIと感情分析の可能性-エンタメにパラダイム・シフトを起こせるか?|エイベックス株式会社音楽産業とAIといえば、AIを活用した音楽アプリやVRを利用したライヴ体験、プロジェクションマッピングや3Dホログラム等を利用した演出サイドの技術が即座に頭に浮かぶ。

INTERVIEWPossibility of AI and Emotion Analysis- a paradigm shift in entertainment|Avex Inc. Speaking of the music industry and AI, technologies such as followings instantly come to mind: music applications utilizing AI, live experiences using VR and production side's technologies utilizing projection mapping and 3D hologram.

テキスト分類は、カスタマーサービスのチケットをチャットボットのために分類する場合や感情分析など、様々な分野で利用することができます。テキスト分類には、テキストを読んで法務、ビジネス、金融などのカテゴリーに分類するタスクが含まれます。

There's a wide range of uses for text categorization, from sentiment analysis to sorting customer service tickets for a chatbot. Performing text categorization involves reading a piece of text and marking the categories to which it applies, such as legal, business or finance.