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Stellungnahme ohne textgrundlage Muster

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Basierend auf den Features/Aspekten und den aus dem nutzergenerierten Text extrahierten Stimmungen kann ein hybrides Empfehlungssystem aufgebaut werden. [58] Es gibt zwei Arten von Motivation, einem Benutzer einen Kandidatenzuweiter zu empfehlen. Die erste Motivation ist, dass der Kandidatenpunkt zahlreiche gemeinsame Merkmale mit den bevorzugten Elementen des Benutzers hat,[59] während die zweite Motivation ist, dass der Kandidatenartikel eine hohe Stimmung über seine Eigenschaften erhält. Für ein bevorzugtes Element ist es vernünftig zu glauben, dass Elemente mit den gleichen Funktionen eine ähnliche Funktion oder ein ähnliches Dienstprogramm haben. Also, diese Elemente werden wahrscheinlich auch vom Benutzer bevorzugt werden. Auf der anderen Seite, für eine gemeinsame Funktion von zwei Kandidaten-Elemente, andere Benutzer können eine positive Stimmung zu einem von ihnen geben, während negative Stimmung zu einem anderen geben. Natürlich sollte das hoch bewertete Element dem Benutzer empfohlen werden. Basierend auf diesen beiden Motivationen kann für jeden Kandidatenpunkt eine Kombinations-Ranking-Bewertung von Ähnlichkeit und Stimmungsbewertung erstellt werden. [58] Eine weitere Option folgt Retentlys Fußstapfen, indem Sie Die Textanalyse verwenden, um Ihr Feedback in verschiedene Themen wie “Customer Support”, “Product Design” und “Product Features” zu klassifizieren. Danach analysierten sie jedes Tag mit Stimmungsanalyse, um zu sehen, wie positiv oder negativ Kunden zu jedem Thema denken.

Jetzt wissen sie, dass sie mit dem Produktdesign auf dem richtigen Weg sind, müssen aber noch an Produktfunktionen arbeiten. Eine typische Anwendung besteht darin, einen Satz von Dokumenten zu scannen, die in einer natürlichen Sprache geschrieben wurden, und entweder den Dokumentsatz für prädiktive Klassifizierungszwecke zu modellieren oder eine Datenbank oder einen Suchindex mit den extrahierten Informationen aufzufüllen. Das Dokument ist das grundlegende Element beim Starten mit textmining. Hier definieren wir ein Dokument als eine Einheit von Textdaten, die normalerweise in vielen Arten von Sammlungen vorhanden ist. [3] Das Problem ist, dass die meisten Stimmungsanalysealgorithmen einfache Begriffe verwenden, um Gefühle über ein Produkt oder eine Dienstleistung auszudrücken. Kulturelle Faktoren, sprachliche Nuancen und unterschiedliche Kontexte machen es jedoch extrem schwierig, aus einer Reihe von geschriebenen Texten ein einfaches Pro oder Con-Sentiment zu machen. [49] Die Tatsache, dass Menschen oft nicht in der Stimmung des Textes sind, zeigt, wie groß die Aufgabe für Computer ist, dies richtig zu machen. Je kürzer die Textzeichenfolge, desto schwieriger wird sie. Die textanalyse qualitative und Textanalyse ist quantitativ.

Wenn ein Computer Textanalysen durchführt, identifiziert er wichtige Informationen innerhalb des Textes selbst, aber wenn er Textanalysen durchführt, zeigt es Muster über Tausende von Textdaten an, was zu Diagrammen, Berichten, Tabellen usw. führt.

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