Expert.ai gibt die Gewinner des Sentiment & Opinion Mining Hackathons bekannt

Cristina Vinci - 22 July 2021

Die drei Gewinner-Projekte bzw. die Kategorie-Gewinner demonstrieren, wie einfach sich Kundensupport mit fortschrittlichen, auf natürlicher Sprache (NL) basierenden Analysen verbessern lässt.

Expert.ai gab heute die Gewinner des „Sentiment & Opinion Mining Natural Language API“-Hackathons bekannt. Vom 6. Mai bis zum 22. Juni haben hunderte von Entwicklern weltweit ihrer Kreativität freien Lauf gelassen, um mit Hilfe der NL-API von expert.ai Emotionen und Eigenschaften innerhalb von Dokumenten, Chat-Nachrichten und E-Mails zu identifizieren und die Gesamtstimmung des Textes zu ermitteln oder bestehende Apps zu verbessern.

In Anbetracht der Tatsache, dass über 80 % der Geschäftsdaten unstrukturiert sind und in Form von Sprache ausgedrückt werden, ist die Beschleunigung der Time-to-Value durch intelligentere, NL-fähige Apps heutzutage unabdinglich fürs Geschäft. Die NL API-expert.ai bietet eine einfache, leistungsstarke Möglichkeit, selbst die komplexesten Anwendungsfälle für die Verwaltung unstrukturierter Daten zu adressieren: einschließlich der Fähigkeit, Reaktionen in sozialen Medien zu überwachen, das Routing des Kundensupports durch die Erfassung von Emotionen und Verhaltensmerkmalen zu verbessern sowie die allgemeine Stimmung gegenüber Marken, Veranstaltungen, Richtlinien, Produkten usw. zu extrahieren.

57 Projekte wurden beim expert.ai-Hackathon eingereicht und hatten die Chance, Preise im Gesamtwert von 10.000 US-Dollar zu gewinnen. Jedes Projekt wurde nach seiner Kreativität, der Anzahl der im Projekt enthaltenen API-Funktionen und der Gesamtwirkung bzw. dem potenziellen Wert, den es für Nutzer haben könnte, bewertet. Der erste, zweite und dritte Preis wurde an Apps vergeben, die das Nutzererlebnis durch das Ausschöpfen der natürlichsprachlichen Fähigkeiten der expert.ai NL API verbessern, um ein tieferes Verständnis von Text zu erhalten.

  • Der erste Platz ging an Smart Voicenotes™ by EveryWord, eine App, die Textversionen von WhatsApp-Sprachnotizen liefert. Ohne die Benutzeroberfläche der App zu verlassen erhalten WhatsApp-Nutzer eine detaillierte Zusammenfassung der wichtigsten Aspekte, einschließlich Sentiment-Analyse, Key-Phrase-Erkennung und Named-Entity-Recognition-Funktionen von expert.ai.
  • Der zweite Platz ging an Clyde Chrome Extension, eine Chrome-Erweiterung, die fortschrittliche Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Meinungsanalyse direkt in den Browser des Nutzers bringt.
  • Der dritte Platz ging an den Multilingual Sentiment Analyzer, der die Funktionalitäten der NL-API von expert.ai zusammen mit Tools für Informationsabruf und maschinelle Übersetzung nutzt, um sicherzustellen, dass Benutzerfeedback-Sammlungen leicht durchsuchbar sind und auf Detailebene gefiltert werden können, bevor sie vom Sentiment-Modul von expert.ai verarbeitet werden.

Der Hackathon vergab fernerhin drei Kategoriepreise: Ausgezeichnet wurden das jeweils beste Projekt zur Sentiment-Identifizierung von Marken, Unternehmen oder Produkten, zur Sentiment-Identifizierung von Ereignissen, Richtlinien oder Produkten und zum Einsatz von Kundeninteraktionsanalysen zur Lösung von Support-Herausforderungen. Die Preisträger der Kategorien sind;

  • Echodex (Kategorie „Identifying Sentiment of Brands, Companies, or Products“) ist eine Webanwendung, die Daten aus verschiedenen Quellen (Nachrichten-Websites, Reddit, Twitter) zusammenstellt und NLP-Tools von expert.ai verwendet, um eine strukturierte Analyse der abgerufenen Inhalte zu präsentieren;
  • StOnKs (Kategorie „Identifying Sentiment of Events, Policies, or Products“) führt mit Hilfe von expert.ai eine Sentiment-Analyse auf Kommentaren durch, die aus dem Reddit-Forum r/WallStreetBet extrahiert wurden, um die Preisbildungsmuster von Aktien auf dem Markt besser zu verstehen;
  • Sidr Gmail Support Assistant (Kategorie „Using Customer Interaction Analytics to Solve Customer Support Challenges“), ist ein Assistent, der Erkenntnisse aus Support-E-Mails extrahiert und E-Mail-Kategorien, Schlüsselphrasen und Stimmungen basierend auf erweiterten NL-Funktionen von expert.ai bereitstellt.

„Wir waren sehr beeindruckt und begeistert von den Projekten in unserem Sentiment & Opinion Mining Natural Language API Hackathon“, sagte Brian Munz, Product Manager, NL API & Developer Experience bei expert.ai. „Die Kreativität und Vielfalt der Anwendungsfälle, die von den Entwicklern vorgestellt wurden, haben die Leistungsfähigkeit und die Möglichkeiten von NLP in realen Webanwendungen aufgezeigt. Der Erfolg dieser talentierten Entwickler bestätigte unsere Überzeugung, dass unsere NL-API eine bahnbrechende Technologie ist, die es leicht macht, leistungsstarke natürlichsprachliche Funktionen in Webanwendungen einzubauen. Wir können kaum erwarten zu sehen, was als nächstes kommt.“