爱贝叶斯致力于打造能准确识别用户口碑的人工智能系统,为企业提供包含消费者兴趣、体验、评价等信息的报告服务。通过接入百度大脑NLP的词向量表示技术后,成功助力车企提升用户反馈信息的处理效率。


价值成果

1、爱贝叶斯业务平台通过接入百度大脑NLP的词向量表示技术后,成功助力车企提升用户反馈信息的处理效率,从传统的人工阅读处理500条/天到机器阅读处理100万/天,大大提升了信息处理效率和准确率。

2、此前爱贝叶斯业务平台通过关键词识别的方法分析用户的语义,但其分析结果的准确率只能达到60%左右;在使用百度依存句法分析接口后,将语义准确率提升至93%,使爱贝叶斯业务平台的信息工作效率得到了稳定的保障。

案例故事

核心诉求

目前,汽车生产厂商对消费者画像及产品痛点的精准定位需求与日俱增,具体诉求主要体现在以下三个方面: 

1. 用户决策标准:用户为什么选择某款车,通过有效的用户反馈可以分析出用户购买决策的主要原因是什么,这些原因将准确地反映出用户与厂家的宣传点是否匹配。 
2. 用户感知体验:消费者如何形容后排空间?比如,客户会反馈能否伸开腿,或者并排坐几个人合适等问题。这些感知体验的描述有助于企业做精准的定位。 
3. 使用场景研究:产品的价值离不开消费者的使用场景,了解这些将有助于帮助厂家快速定位某款车的具体使用场景是什么。 

因此,作为一家专业的品牌智能分析公司,能否及时为汽车厂商提供影响用户购买决策的重要因素,以及提供用户对品牌的感知体验,成为了其自身产品能力的重要挑战。


解决方案

通过接入百度自然语言处理技术的词向量表示及依存句法分析技术,满足了从爱贝叶斯业务平台抓取大数据信息进行识别的业务场景:




获取词语的向量表示及句法结构后,该平台实现了对用户意图的精准捕获和理解,还可通过对文本进行计算,解读并呈现用户的反馈:



根据对用户反馈信息的理解和分类,平台还可进一步生成汽车用户购买决策的关键因素分析报告及满意度指数的统计,为车企提供了及时有效的市场反馈信息:



本案例中使用产品:依存句法分析词向量表示

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