Аналіз тональності
Sentry Analytics використовує аналіз тональності на основі ШІ для категоризації відгуків співробітників як позитивних, негативних або нейтральних.
🧠 Технології
| Компонент | Деталі |
|---|---|
| AI Model | Google Gemini 2.5 Flash |
| Точність | ~92% (перевірено на 10 000+ відгуках) |
| Мови | Німецька, Англійська, Українська |
| Розмір пакету | 10 відгуків за виклик API |
📊 Категорії тональності
POSITIVE 👍
Відгуки, що рекомендують компанію:
- Хороший баланс між роботою та особистим життям
- Справедлива компенсація
- Підтримуюче керівництво
- Можливості для зростання
NEGATIVE 👎
Відгуки зі значними занепокоєннями:
- Погане керівництво
- Низькі зарплати
- Токсична культура
- Відсутність кар'єрного зростання
NEUTRAL ➖
Фактичні або змішані відгуки:
- Об'єктивні описи
- Збалансовані переваги та недоліки
- Відсутність сильної рекомендації
🔧 Як це працює
Reviews (batch of 10) → Gemini 2.5 Flash → Sentiment Labels → Database
Конвеєр обробки
- Отримати необроблені відгуки з бази даних
- Розбити на пакети по 10 (оптимізує витрати на API)
- Надіслати до Gemini зі структурованим запитом
- Обробляти відповідь (POSITIVE/NEGATIVE/NEUTRAL)
- Оновити базу даних мітками тональності
Структура запиту ШІ
Analyze sentiment of these employee reviews.
Return JSON: [{"review_id": "...", "sentiment": "POSITIVE|NEGATIVE|NEUTRAL"}]
Reviews:
1. [Review text...]
2. [Review text...]
...
📈 Використання в Trust Score
Аналіз тональності вносить 25% до Trust Score:
positive_count = reviews.filter(sentiment='POSITIVE').count()
total_count = reviews.count()
sentiment_score = (positive_count / total_count) * 100
# Weight: 25%
weighted_sentiment = sentiment_score * 0.25
🌍 Багатомовна підтримка
Модель ШІ обробляє відгуки такими мовами:
| Мова | Покриття | Примітки |
|---|---|---|
| 🇩🇪 Німецька | 90%+ | Первинна (Kununu) |
| 🇬🇧 Англійська | 100% | Повна підтримка |
| 🇺🇦 Українська | 100% | Інтерфейс чату |
💰 Ефективність витрат
| Метрика | Значення |
|---|---|
| Вартість за відгук | ~$0.001 |
| 1000 відгуків | ~$1.00 |
| Щомісячна оцінка | $5-20 |
🔄 Автоматична обробка
Аналіз тональності виконується автоматично:
- Після скрапінгу - Нові відгуки аналізуються негайно
- Фонове завдання - Обробляє накопичені дані щогодини
- За запитом - Ручний запуск через API
📊 Візуалізація на дашборді
Вкладка Sentiment на дашборді показує:
- Кругова діаграма - Розподіл Positive/Negative/Neutral
- Лінія тренду - Зміни Sentiment з часом
- Хмара слів - Загальні теми за Sentiment
🔌 Доступ до API
Отримати зведення Sentiment через API:
curl "https://sentryanalytic.com/api/company/bmw/sentiment"
Відповідь:
{
"company_name": "BMW",
"sentiment": {
"positive": 50,
"negative": 40,
"neutral": 10
},
"total_reviews": 5621,
"last_analyzed": "2025-12-27T12:00:00Z"
}
Аналіз тональності працює на базі Vertex AI та використовує інфраструктуру Google Cloud.