تحليل النصوص المفتوحة
تحتوي الإجابات المفتوحة غالبًا على أعمق الرؤى وأثمنها، لكنها أيضًا الأكثر تعقيدًا. تستخدم Artemis تحليلًا دلاليًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي لتفسير وتلخيص وهيكلة الملاحظات النوعية على نطاق واسع.
بدلاً من قراءة مئات أو آلاف التعليقات يدويًا، يمكن للمستخدمين طلب رؤى منسقة مباشرة.
يمكن لـ Artemis:
تلخيص الموضوعات المتكررة
كشف المشاعر الإيجابية والسلبية والمختلطة
تجميع التعليقات حسب المعنى
إبراز المخاوف الناشئة
استخراج اقتباسات تمثيلية
تجميع نتائج النصوص المفتوحة مع إجابات أسئلة الاستبيان الأخرى
🔎 اكتشاف الموضوعات والتلخيصات
“لخص الموضوعات الرئيسية من سؤال التعليق.”
“عن ماذا يتحدث العملاء أكثر بناءً على سؤال التعليق؟”
“قدّم نظرة عامة عالية المستوى على التعليقات الأخيرة بناءً على سؤال التعليق.”
“حدد أعلى 5 موضوعات متكررة في الملاحظات من سؤال التعليق.”
"قدّم الموضوعات الرئيسية لسؤال التعليق وقم بتجميعها حسب سؤال الدولة"
قد تتضمن المخرجات ملخصات منظمة، وموضوعات مصنفة، ونظرات سردية موجزة.
😊 تحليل المشاعر
“حلل المشاعر في التعليقات الأخيرة بناءً على سؤال التعليق.”
“اعرض توزيع الملاحظات الإيجابية مقابل السلبية بناءً على سؤال التعليق.”
“سلط الضوء على أكثر التعليقات أهمية بناءً على سؤال التعليق.”
“حدد الشهادات القوية الإيجابية بناءً على سؤال الشهادة.”
توفر Artemis تحليلات تفصيلية للمشاعر وتفسيرًا سياقيًا، وليس مجرد وسم خام.
🧩 تجميع التعليقات
“جمع التعليقات حسب الموضوع.”
“جَمّع الملاحظات المماثلة معًا.”
“حدد أنماط الشكاوى المتعلقة بالخدمة.”
“قسّم التعليقات إلى فئات نقاش رئيسية.”
يساعد هذا في تحويل الملاحظات غير المنظمة إلى مجموعات رؤى قابلة للتنفيذ.
Last updated
Was this helpful?