ניתוח שפתי

מודלים מבוססי שפה, וביניהם מודלים מתקדמים לניתוח שפתי, פותחים צוהר לעולם חדש של הבנה עמוקה של טקסטים ודיבור. מודלים אלו מסוגלים לקרוא ולנתח טקסטים בכל אורך, תוך הפקת תובנות רבות ערך עבור מגוון רחב של שימושים. המודלים החדשים ביותר עובדים היטב בעברית!

הבנה מעמיקה של טקסטים:

• זיהוי רגשות: ניתוח הסנטימנט של הדובר, האם הוא מרוצה, כועס, מתוסכל או אדיש.
• זיהוי דחיפות: הבחנה בין פנייה דחופה הדורשת מענה מיידי לבין פנייה שניתן לטפל בה מאוחר יותר.
• זיהוי רמת נימוס: הערכת רמת הכבוד והנימוס של הדובר בפנייה.
• זיהוי משלב לשוני: הבחנה בין שפה יומיומית לשפה רשמית ופורמלית.

ניתוח טקסטים ושיחות בשפה העברית:

מודלים מתקדמים כמו Llama 3 של פייסבוק ומודל Mixtral, תומכים בעברית ומאפשרים ניתוח מדויק של טקסטים ושיחות בשפה העברית. הטכנולוגיה מאפשרת ניתוח שפתי לא רק עבור טקסטים קיימים, אלא גם עבור הקלטות קוליות בזמן אמת.

שימושים אפשריים לניתוח שפתי:

• ניתוח פניות לקוחות:
  • זיהוי טרנדים ודפוסים בפניות לקוחות.
  • חלוקת תשובות פתוחות בסקר לקבוצות, לניתוח מעמיק יותר.
• שיפור שירות טלפוני:
  • ניתוח שיחות טלפון עם לקוחות כדי לזהות נקודות לשיפור.
  • הפקת תובנות לגבי יעילות נציגי השירות.
  • פיתוח תוכניות הדרכה מותאמות אישית לנציגי השירות.
• שיווק ומכירות:
  • ניתוח שיחות מכירה כדי לזהות הזדמנויות עסקיות.
  • פיתוח אסטרטגיות שיווק מותאמות לקהל היעד.
  • ניתוח טקסטים שיווקיים כדי לשפר את יעילותם.
• זיהוי מגמות:
  • ניתוח טקסטים מדעיים ומקצועיים כדי לחלץ מידע חדש.
  • זיהוי מגמות מחקר חדשות.
  • פיתוח מוצרים ושירותים חדשים.