Веб-сервис анализа психотипа человека по тексту — NLP-инструмент от ООО «КОДЕР»: определение темпераментов и п...
Анализ тональности (Sentiment): российские системы и программы
4 продукта – Анализ тональности текста (sentiment analysis): определение положительной, отрицательной или нейтральной окраски
Найдено 4
программных продукта
Порядок: по уровню участия компании на платформе, затем по рейтингу и полноте профиля. Уровень участия зависит от тарифа. На рейтинги, «Топ» и «Призму» тариф не влияет — подробнее.
Техническая призма
Анализ тональности (Sentiment)
Карта решений по функциональности и зрелости – автоматический расчёт по данным профилей и подтверждённым отзывам, без анкетирования вендоров. Период 2026 Q4.
СИ
Система интеллектуального поиска и анализа в Интернет-СМИ и социальных сетях «Терьер-2.0»
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ЦЕНТР АО НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ МАРС
Реестр ПО
Система интеллектуального поиска и анализа в Интернет-СМИ и социальных сетях «Терьер-2.0»
СГРАФ — программа мониторинга, сбора и анализа публикаций в СМИ и социальных медиа (газеты, журналы, информаге...
Интегрум - модуль определения тональности высказывания в неструктурированных текстовых данных
О категории «Анализ тональности (Sentiment)»
Российское ПО для анализа тональности текста (Sentiment Analysis)
Системы анализа тональности автоматически определяют эмоциональную окраску текстов — отзывов, комментариев, обращений клиентов — как положительную, отрицательную или нейтральную. Российские разработчики создают тональные модели с учётом нюансов русскоязычного интернет-дискурса и делового текста.
Назначение и область применения
Применяются в системах мониторинга репутации брендов, анализе обратной связи клиентов контакт-центров, мониторинге социальных сетей и СМИ, оценке удовлетворённости сотрудников по результатам опросов, аналитике отзывов в e-commerce.
Ключевые функции и компоненты
Определение общей тональности документа (положительная/отрицательная/нейтральная), аспектно-ориентированный анализ тональности по конкретным характеристикам продукта или услуги, определение силы эмоции и уверенности модели, распознавание сарказма и иронии, многоязычная поддержка, потоковая обработка в реальном времени, интеграция с CRM и системами мониторинга СМИ.