ConvoChatのセンチメント分析モジュールは、3つの主要な次元のメトリクスを含む多層センチメント認識フレームワークを使用しています：
- 基本的な感情スペクトラム各メッセージを、ポジティブ（😊/loveなどの顔文字を使用）、ニュートラル（事実を述べる）、ネガティブ（批判的/批評的な語彙を含む）の3つの状態に分類し、対話中の気分の変化の傾向を折れ線グラフで示す。
- ディープエモーションマーキング6つの複合的な感情（興奮、混乱、怒り、感謝、失望、ユーモア）を特定する。
- 関係力学気分変動の頻度と強さに基づいて、1～100の相互作用の質スコアを算出する。
データの解釈は焦点を絞ることができる：
- 感情のターニングポイントに対応するトピック内容（例：ネガティブが続いた後、急にポジティブにシフトしたなど）
- 相互の感情反応のパターン（相手の感情状態に常に共感しているかどうか）
- ネガティブな感情が高頻度に現れる（特定の出来事や疲労期間と関連している可能性がある）。
この機能は、夫婦関係の修復や顧客サービスの品質管理にとって大きな価値がある。ただし、AIは皮肉や文化特有の表現を正確に理解できない可能性があるという注意点はある。
この答えは記事から得たものである。ConvoChat: WhatsAppやその他のチャットアプリの会話データを分析について
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