Technologie

Text- / Sentiment-Analyse

Text- und Sentiment-Analyse ist eine KI-Technologie, die geschriebene Sprache maschinell verarbeitet, um relevante Informationen, Themen und die emotionale Tonalität (positiv, negativ, neutral) zu erkennen und zu extrahieren. Sie nutzt Methoden des Natural Language Processing (NLP) und des maschinellen Lernens, um Muster in unstrukturierten Textdaten zu identifizieren. Eingesetzt wird sie primär zur Auswertung großer Mengen von Kundenfeedback, Social-Media-Kommentaren oder internen Kommunikationen, um Stimmungen und Trends zu erfassen.

TextanalyseSentimentanalyse

Auch bekannt als / verwandte Begriffe: Text-Mining-Systeme · Social Media Analytics

Was es istTexte, Stimmungen, Themen analysieren

Wie es funktioniertNLP, maschinelles Lernen, Algorithmen

Wofür es genutzt wirdKundenfeedback, Marktforschung, Reputationsmanagement

HauptnutzenEntscheidungsfindung, Kundenzufriedenheit, Effizienz

DatenbasisTexte, Kommentare, Rezensionen, E-Mails

TechnologieartSoftware / KI

Produkte am Markt

4 Produkte

Beispiele bekannter Lösungen — keine vollständige Marktübersicht.

IBM Watson Natural Language UnderstandingIBM

Analysiert Textdaten, um Entitäten, Keywords, Kategorien und Stimmungen zu extrahieren.

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Google Cloud Natural Language APIGoogle

Bietet Funktionen zur Analyse von Texten, darunter Sentiment, Entitätserkennung und Syntaxanalyse.

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Microsoft Azure Text AnalyticsMicrosoft

Ein Cloud-basierter Dienst, der Textmining-Funktionen wie Sentiment-Analyse und Schlüsselphrasen-Extraktion bereitstellt.

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Brandwatch Consumer ResearchBrandwatch

Plattform zur Analyse von Social-Media-Daten und Online-Konversationen, inklusive Sentiment-Erkennung.

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354Betroffene Berufe Berufe, bei denen mindestens eine typische Tätigkeit von dieser Technologie betroffen ist.

839Betroffene Tätigkeiten Verschiedene Tätigkeiten, denen diese Technologie zugeordnet ist.

9Berufsfelder Berufsfelder (KldB-Bereiche), in denen betroffene Berufe liegen.

Häufig betroffene Tätigkeiten

Konkrete Tätigkeiten, bei denen diese Technologie typischerweise zum Einsatz kommt.

Unternehmenskommunikation gestaltenKunden beraten und betreuenMarkt- und Wettbewerbsanalysen durchführenGeschäftsbeziehungen aufbauen und pflegenReklamationen bearbeitenÖffentlichkeitsarbeit gestaltenGeschäftsbeziehungen zu Stakeholdern aufbauenWissenschaftliche Publikationen verfassenSprachwissenschaftliche Studien durchführenMarktforschung durchführenBewerber auswählen und beurteilenPersonal rekrutieren und auswählen

+ Weitere Tätigkeiten anzeigen

Forschungsmittel einwerbenReklamationen und Beschwerden bearbeitenMitarbeiter führen und einsetzenGeschäftsverträge verhandeln und abschließenKundenbedürfnisse ermittelnFinanzmarkttrends analysierenSocial-Media-Kanäle betreuenInterne und externe Unternehmensfaktoren analysierenMitarbeiter führen und einstellenGesellschaftliche Verantwortung wahrnehmenPersonal führen und entwickelnKundenbeziehungen aufbauen und pflegenÖffentlichkeitsarbeit und PR gestaltenForschungsethik und wissenschaftliche Integrität wahrenPersonal auswählen und einstellenGeschäftsbeziehungen aufbauenMarktforschung und Zielgruppenanalysen durchführenMit politischen Gremien zusammenarbeitenThemen recherchieren und Informationen beschaffenRisiken ermitteln und bewertenVerträge verhandeln und abschließenMitarbeiter einstellen und einarbeitenZielgruppen und Kundenbedürfnisse analysierenMarktforschung und Trendanalysen durchführenÖffentlichkeitsarbeit und PR-Maßnahmen umsetzenMarktforschung und Kundenanalysen durchführenRisiken identifizieren und bewertenSocial-Media-Kommunikation gestalten

Betroffene Berufsfelder

Medien, Kunst, Kultur122

Wirtschaft, Verwaltung96

Handel, Tourismus59

Gesundheit, Soziales41

Produktion, Fertigung14

Verkehr, Logistik13

Naturwissenschaft, IT7

Landwirtschaft1

Bau, Architektur1

HinweisDie Zahlen zeigen, in wie vielen Berufen diese Technologie mindestens eine typische Tätigkeit beeinflussen kann. Die tatsächliche Relevanz hängt vom konkreten Einsatzkontext ab.