Отидох на събитие преди малко повече от година в Манчестърския университет, където темата беше около изкуствения интелект в маркетинга. Вместо безсмислените „AI ще промени всичко“, които човек вижда в LinkedIn, презентацията и последващите въпроси и отговори бяха фокусирани върху пътищата за това как всъщност ще стигнем до нови крайни точки на автоматизация, използвайки AI и машинно обучение.

Доста интересна точка на разговор беше около обработката на естествения език и анализа на настроенията. Предишният ми опит с подобни услуги, макар и преди повече от 5 години, беше изключително разочароващ. Очевидно много се е променило; НЛП и анализът на настроенията са ключовите съставки на нова вълна от интерактивни агенти (ботове), които първо ще допълнят и след това потенциално ще заменят населените с хора услуги като контактни центрове. Очевидно технологията все още е начин да замени всеки, но увеличаването на сложността не е линейна функция; по-скоро развитието се ускорява.

Колкото и страшно да звучеше това, събуди любопитството ми. Като се имат предвид тези нововъведения и че няколко различни услуги, базирани на облака, стартираха от познати имена, ние се чудехме дали има (сравнително) бърз начин за използване на тези услуги в търговско приложение.

Написахме „пълно ръководство за това как услугите за анализ на настроенията на Amazon, Google и IBM се подреждат една срещу друга“, но хипотезата беше доста проста: могат ли да се използват в комбинация за постигане на по-добри резултати?

Отговорът е, че най-вече могат. Нашата извадка имаше 498 туита, всички от които бяха предварително категоризирани като положителни, отрицателни или неутрални по отношение на настроението. Най-високата категория от трите беше положителна със 182 туита, даващи базов процент на липса на информация (NIR) от 37%. NIR е числото, което трябва да се преодолее, за да се прецени дали тези услуги предоставят някаква стойност.

Тествахме всяка услуга поотделно и след това, ако две от услугите се съгласиха, щяхме да гласуваме с мнозинството. За щастие толкова малко от туитовете бяха категоризирани като неутрални, че не се наложи да изчистваме никакви трипосочни връзки.

За този набор от данни (резултатите могат да варират значително за различните типове данни) всяка услуга се представи сравнително добре, но както може да се види от диаграмата по-долу, 5% обща точност беше добавена чрез комбиниране на услугите.

Дали 73% са достатъчно точни за дадено търговско приложение е отделен разговор. Но тези услуги тепърва ще се подобряват и цените са доста ниски. Следователно използването в комбинация може да бъде по-добра стратегия, отколкото да се опитвате да персонализирате или обучавате услугите независимо.