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¿Cómo se siente la Web? Nueva API Sentimiento de EVRI te dice

Actualizado:03-06Fuente: consolidación de la red
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Motor de búsqueda semántica EVRI ahora puede entender cómo se siente por la web con el lanzamiento de su nueva API sentimiento web . Si bien ocupado recorriendo la red para las personas, lugares y cosas y la determinación de las relaciones entre ellos, el motor de búsqueda es ahora capaz de comprender los sentimientos asociados a estas entidades, también, ser ellos positivo o negativo. Uso de la API, los desarrolladores pueden crear aplicaciones para cosas como la inteligencia de mercado, estudios de mercado, los deportes y el entretenimiento, la gestión de marca, comentario y mucho más.

¿Cómo se siente la Web?  Nueva API Sentimiento de EVRI te dice


No es sólo bueno o malo, pero quién, qué, y por qué, Too

Al principio pensamos API de EVRI simplemente clasificar cosas como positivo o negativo, al igual que los rastreadores Twitter twendz hace hoy, destacando elementos positivos, negativos y neutros. Sin embargo, la API sentimiento hace mucho más, lo que le permite una visión más profunda en el "quién es" y "lo que es" y "por qué está" asociado con la expresión o sentimiento particular.

Para ser más específicos, de acuerdo con el anuncio , EVRI le permite:

Encontrar el porcentaje de expresiones positivos y negativos de sentimiento hechos por una entidad, o alrededor de una entidad. Por ejemplo, averiguar qué porcentaje de las cosas que se escriben sobre el iPhone son positivas y cuáles ciento son negativos.

Descubre quién está criticando y quién está alabando una persona, lugar o cosa. Por ejemplo, ver quién está criticando y alabando a Microsoft en este momento.

Lea lo que praisers y los críticos están diciendo acerca de una entidad. Por ejemplo, ver lo que el Partido Republicano que opinan acerca de los demócratas.

Descubre a quién o qué su entidad favorita es golpear y por qué. Por ejemplo, ver que Lance Armstrong se queja.

Descubre a quién o qué su entidad favorita es alabar y por qué. Por ejemplo, ver que la Organización Mundial de la Salud está elogiando y por qué .

Cuando desatado sobre la web en su conjunto, esto podría descubrir una verdadera mina de oro de información. Sólo de pensar de cuántas maneras diferentes se podría utilizar es suficiente para volar la mente de nadie. Por supuesto, los vendedores serán los primeros en saltar a bordo, en busca de maneras prácticas para rastrear los sentimientos acerca de sus empresas, clientes y marcas y por qué están cambiando, pero un motor que entiende el sentimiento podría hacer mucho más que esto . Es, literalmente, puede tomar el pulso de la web la manera en que tomamos el pulso de Twitter usando aplicaciones como las twendz antes mencionados para clasificar tendencias como positivo o negativo.

Demostración: El "Medidor Vibology"

Para demostrar lo EVRI puede hacer, la empresa creó un widget llamado "Medidor Vibology." (Por desgracia, no se proporciona ningún enlace). El widget de no sólo clasifica las buenas o malas "vibraciones" sobre una entidad en particular (en el ejemplo, Barack Obama), pero también explora temas relacionados con esa entidad y si la entidad primaria siente positiva o negativa hacia ellos. Por ejemplo, el widget muestra Obama es negativa hacia el Partido Republicano y Rush Limbaugh, pero se siente positivo acerca de Michele Obama. (Bueno, eso es bueno!)

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Al hacer clic en cualquiera de los temas asociados (o haga clic en "nada" para ver todos los temas de sesgo positivo o negativo), que está a continuación, aparecerá una barra lateral de información. Aquí, fragmentos de artículos encontrados en la pantalla web junto con un título, enlace, y marca de tiempo.

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Por supuesto, esto es sólo un ejemplo sencillo de la API EVRI en acción. Estamos seguros de que los desarrolladores por ahí pueden pensar en ideas aún mejores que esto.

Desafíos pendientes

El reto ahora para EVRI es seguir expandiendo su índice con el fin de realizar un seguimiento de más fuentes para clasificar. Por el momento, el motor no hace un seguimiento de una gran porción de la web de la forma en que un motor de búsqueda como Google típica hace - de hecho, ni siquiera pretende ser un motor de búsqueda ... a pesar de lo que "Ir a" caja en su página de hacernos creer. En cambio, EVRI analiza específicamente las personas, lugares y cosas en la web y los mapas de las conexiones entre ellos.

Para determinar estas conexiones - y ahora, los sentimientos asociados, así - EVRI tira de un número limitado de fuentes "de gran prestigio". Eso significa que sin duda ve un sitio como CNN utiliza para clasificar a una persona como Obama, pero la gran cantidad de pequeños blogs político será ignorado. Eso es realmente una lástima, ya que profundizar en esta "larga cola" de la web podría dar una mejor visión de conjunto de cómo toda la gente realmente se siente, no sólo los sentimientos expresados ​​en los sitios de alto perfil escritos por los mejores bloggers y periodistas. Sin embargo, sabemos que la indexación y analizar esta larga cola es algo que es mucho más fácil decirlo que hacerlo.

Al final, lo que hace de EVRI, incluso en esta menor escala, es sin duda interesante. Esperamos ver a la nueva API de poner a buen uso en el futuro cercano.

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