Our AI-driven Thai sentiment analysis API determines the sentiment in your Thai text. All analysis is done natively in Thai, leading to greater accuracy.
Repustate's sentiment analysis API is powered by Thai natural language processing (NLP). It analyzes Thai data natively, without the need to translate any document into English, thus, giving more accurate and meticulously useful insights.
Repustate's Thai sentiment analysis solution is made dedicatedly for the Thai-speaking world. The tool can be used to analyze data from any Thai source such as news, social media, blogs, reviews, and surveys.
The solution has its own dedicated Thai part-of-speech tagger, Thai lemmatizer, and Thai-specific sentiment models. It also understands colloquial words and industry jargon. Thai natural language processing, coupled with named entity recognition (NER), helps it identify topics and themes in the data for more granular sentiment analysis, leading to key business insights.
The Repustate Thai Sentiment Analysis solution is made specifically for Thai data. It is highly customizable and can be calibrated to be an exact fit for your business. Listed below are the main advantages of the tool:
The Repustate model has the highest accuracy in NER compared to other tools. It is not an off-the-shelf product, but a highly personalized, scalable solution with dedicated customer support. Here is why our clients worldwide (NA, EMEA and Asia Pacific) collaborate with us.
Repustate has developed sentiment language models specific to Thai to capture the various phrases, idioms, and expressions that help define certain sentiments. It turns unstructured Thai data into business intelligence you can use to increase your value proposition, brand experience, and value delivery.
Repustate has a massive corpus of Thai text that has been tagged manually, as the first step towards Thai sentiment analysis. This corpus is then processed by an ML model for high precision in aggregate sentiment scoring. The steps can be laid out as:
Repustate uses Thai Named Entity Recognition (NER) with advanced semantic search to identify brand and business entities in data. No matter how misspelled a word is, the Thai NLP model will reproduce the name in the native script and give accurate name search, transliteration, and identity verification measures. This gives high-accuracy ranked results, based on the linguistic, phonetic, and specific cultural variation patterns of the names.
Trying to achieve Thai sentiment analysis by using an API that uses translations can yield incorrect results. So, the answer is, no. As your Thai sentiment analysis company, Repustate, uses intricate Thai NLP for higher accuracy in sentiment scoring of your data. This is because translations dilute the nuance of a statement. If a text has multiple topics, sentiments, and themes, as reviews and comments usually do, the aggregate semantic score of the data (+1 for positive, and -1 for negative) will be inaccurate with translations.
Repustate's Thai sentiment analysis API helps you get useful insights through Social media listening from Facebook, Twitter, Instagram, and even video-based platforms like TikTok and YouTube. This is very useful to brands who want to capture sentiments around specific facets of their business, product line, or service.
Sentiment analysis from news streams is really easy with Repustate's Sentiment Analysis API. Whether you want Thai NLP analysis for employee surveys or product reviews, our tool gives you relevant insights. Furthermore, its visualization dashboard converts the data into charts, graphs, and tables, so you can understand the data easily.
Companies dedicate a large number of resources to understanding their customers by running feedback campaigns in their stores, social forums, mobile apps, and websites. Repustate's Thai Voice of Customer analysis helps you make sense of all that data.
From policy decisions to bad customer service, whatever the issue may be, people share this information with the world. This data can be vital to a government body, or a company looking to improve its brand perception and market share.
Repustates's Thai sentiment analysis API is made for the Thai language and its dialects. Powered by Thai NLP, the solution gives you accurate and fast insights through aspect based sentiment analysis of your data. Here are some real-world examples of how Repustate has provided Thai sentiment analysis to organizations in various industries.
When the prestigious Nahdi Medical Company, based in Saudi Arabia, approached Repustate, its biggest motivation was the need to understand patients better. They wanted to overhaul the system and deliver a better patient experience. They remained dissatisfied with the speed and accuracy of other tools in the market as they could not grasp the complexity of Thai. Repustate's sentiment analysis API was at last able to help the client meet its objectives. Our Thai NLP-powered solution gathered impactful insights more accurately and faster than others. It semantically identified various aspects related to patient care and provided the client with key revelations.
A Bangkok-based financial corporation realizes that it's not good for business if they are unable to monitor global financial and stock market news accurately and fast. Since even names of companies change when the news is in a foreign language, the company realizes it is missing out on vital information in an industry that thrives on quick decision-making. Repustate's Thai sentiment analysis tool provides them with a highly-precise, customized, stock sentiment analysis solution powered by Thai NLP. Our sentiment analysis solution gives them insights into market sentiment based on price movements of securities traded, as well as financial news coverage in all major languages. They also leverage the real-time dashboard that shows market sentiment scores and share prices for different debt instruments and equities in an easy-to-understand format.
A public transport agency from Phuket wants to improve its service and brand perception and approach Repustate with the problem. They want to provide better service by addressing negative feedback and restructuring resources. They want to have an authentic and detailed understanding of the sentiment of daily commuters using public modes of transport. Repustate's Thai sentiment analysis API helps them understand their data. By applying Thai natural language processing techniques to all the reviews and comments gathered from public forums, Repustate's solution is able to give them useful insights they can use to achieve their goals.
Repustate's Enterprise Search automatically annotates your Thai data with semantic information. This includes relevant entities, topics, and entity-specific metadata. You can search all metadata associated with any given entity that Repustate finds by market cap or industry type for business, or perform your search by nationality. Over 100 metadata properties can be searched, and all of them can be automatically determined by Repustate's Thai Enterprise Search.
กฎไวยากรณ์ของแต่ละภาษาก็แตกต่างกันไป กฎการผันคำกริยา การผันคำนาม-กริยาให้สอดคล้องกัน และการปฏิเสธของแต่ละภาษาก็ไม่เหมือนกัน
ภาษาไทยเป็นภาษาที่มีเอกลักษณ์เฉพาะและต่างจากภาษาอังกฤษในหลายๆ ด้าน การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) ในภาษาอังกฤษมีเทคนิคและโมเดลทางภาษาของตนเอง หากจะนำเทคนิคและโมเดลดังกล่าวมาใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึกในภาษาไทยก็จะทำให้ได้ผลคลาดเคลื่อนอย่างมาก
Repustate จึงได้พัฒนาเครื่องมือสำหรับภาษาไทยโดยเฉพาะเพื่อช่วยในการวิเคราะห์ความรู้สึกในภาษาไทย เช่น ตัวระบุชนิดของคำในภาษาไทย ตัวจัดกลุ่มคำตามรูปเดิมของภาษาไทย และโมเดลความรู้สึกภาษาไทย
การระบุชนิดของคำในภาษาไทยช่วยให้ Repustate คัดกรองจุดที่อาจมีการแสดงอารมณ์ความรู้สึกภายในข้อความหนึ่งๆ ได้ คำกริยา คำนาม และคำคุณศัพท์จะมีตัวบ่งชี้ที่จำเป็นในการระบุความรู้สึก
หากต้องการสร้างตัวระบุชนิดของคำในภาษาไทยที่ทำงานถูกต้องรวดเร็ว จะต้องมีคลังข้อมูลขนาดยักษ์ของข้อความภาษาไทยที่ได้รับการระบุชนิดของคำไว้โดยมนุษย์ ไม่ใช่ระบบอัตโนมัติ จากนั้นจึงนำข้อความภาษาไทยเหล่านี้ไปป้อนในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อสร้างตัวระบุชนิดของคำในภาษาไทยขึ้นมา
ยิ่งคลังข้อมูลใหญ่เท่าไหร่ และที่สำคัญกว่านั้น ยิ่งคลังข้อมูลหลากหลายเท่าไหร่ การสร้างตัวระบุชนิดของคำภาษาไทยก็ยิ่งมีผลลัพธ์ที่ดีขึ้นเท่านั้น Repustate ได้สร้างคลังข้อมูลข้อความภาษาไทยขนาดยักษ์ขึ้น โดยดึงข้อมูลมาจากหลากหลายแหล่งเพื่อให้ครอบคลุมภาษาไทยในรูปแบบต่างๆ ให้มากที่สุด
Repustate ได้พัฒนาโมเดลภาษาด้านความรู้สึกของภาษาไทยขึ้นมาโดยเฉพาะ เพื่อตรวจจับวลี สำนวน และข้อความต่างๆ ที่ช่วยระบุอารมณ์ความรู้สึกเมื่อเขียนเป็นภาษาไทย ด้วยความเข้าใจในแง่มุมต่างๆ ของไวยากรณ์ไทยซึ่งเป็นเอกลักษณ์และต่างจากภาษาอังกฤษมาก การวิเคราะห์ความรู้สึกในภาษาไทยของ Repustate จึงถูกต้องและรวดเร็วได้เช่นนี้