随着时间的推移该算法将构建一个消息和表达式库

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以丰富其积极或消极表达的词典。结果是消息的情绪分析相关性提高了 30% 到 75%。 示例：在下面的消息中，NLP 与机器学习相结合，使我们能够从包含积极和消极含义的术语的简短推文中确定积极情绪。 监控和倾听社交媒体品牌-Twitter机器学习可以更好地分析感受 三．智能自动分拣 机器学习还可以标记和组织从社交媒体监控和收听以及网络收集的数据，以进行更有效的分类和分类。 机器学习会从你的使用中了解到，当你监控“Target”时，你感兴趣的是美国连锁店，而不是“目标”。同样，您会明白您认为相关的消息是品牌而不是苹果。而且，无需列出所有关键字来指定您的要求，例如商店、电子产品、互联网、电话、无目标、无运动、无面包店等 。 经过与您（用户）的学习阶段后，竞争情相结合将帮助您更好地了解与每个标签相关的注释的真实性质，并自动标记所有收集的注释，以便快速、相关地组织稍后将要使用的数据。

然后，通过此分类，您只需单击一下即可为分析图、报告和仪表板选择相关数据。 监控和监听社交网络 机器学习监控社交网络机器学习对数据进行分类 四．视觉聆听 深度学习，或深度学习，可以对图像进行详细分析。深度学习算法也需要数据来学习和解决问 埃及电话号码表 题。事实上，它是用来解决数据海量、多样化、结构化程度较低的复杂问题。它逐渐从原始数据和以前的经验中学习，并自我纠正，而无需像机器学习那样进行明确的事先编程。 在社交媒体监控中，深度学习 可以识别徽标和图像，以揭示文本中未提及的品牌的存在，以及一种有助于理解消费者行为的物体、人和环境。与市场风险和信用风险的影响是可以控制的不同，品牌声誉风险往往源于另一个问题的放大，而这个问题可能发生在任何地方。事实上，各种商业风险都有可能以声誉风险的二次“复制品”的形式传播。



与标准风险不同的是，负责声誉管理的人员很多时候并不掌握有关原因、问题和受影响方的所有信息。 真正的威胁 品牌声誉风险并不新鲜。2010 年，根据经济学人智库的一项研究，高管们将声誉风险列为首要关注的问题。声誉风险的得分，已经被认为比监管风险和人力资本风险（两者）重要得多。 现在让我们看看声誉风险的详细信息、风险类型、对组织的影响、负责人以及被认为对监控、衡量和管理声誉有用的工具。 一、声誉风险：风险本身还是其他风险的后果？ 一些负责此类风险的管理者认为，声誉风险 是一切风险的起点。如果你没有声誉，那是因为你不做生意。迈索尔 SDM 管理发展研究所的金融学教授古鲁斯瓦米·拉加万 博士尤其持这种观点。 还有希尔顿酒店前风险经理的观点，他认为声誉风险更多地是“让其他一切都得到纠正”的关键，而不是问题和风险本身。 如果我们只关注数字声誉风险（电子声誉和数字声誉），我们可以想象这种类型的风险和影响。