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Textstellenanalyse Muster

Jede Minute des Tages werden 156 Millionen E-Mails und 456.000 Tweets gesendet! Das ist eine kolossale Menge an Daten zu verarbeiten, und unmöglich für den Menschen, es allein zu tun. Wenn Maschinen allein für die Sortierung von Daten mithilfe von Textanalysemodellen verantwortlich gemacht werden, werden die Vorteile für Unternehmen enorm sein. Wir analysierten Bewertungen mit aspektbasierter Stimmungsanalyse und kategorisierten sie in Hauptthemen und Stimmungen. Ihr Team kann sich auf textbasierte Analysen stützen, um herauszufinden, was mit Ihrem Unternehmen vor sich geht, und ihnen konkrete Einblicke in wichtige Entscheidungen bieten. Glücklicherweise ist es einfach, mit der Textanalyse zu beginnen: Es gibt eine Menge nützlicher Ressourcen, die Ihnen helfen können, Ihre Füße nass zu bekommen. Die Textanalyse kann nicht nur manuelle und mühsame Aufgaben automatisieren, sondern auch Ihre Analysen verbessern, um die Vertriebs- und Marketingtrichter effizienter zu gestalten. Sie können z. B. automatisch die Antworten aus Ihren Verkaufs-E-Mails und Unterhaltungen analysieren, um, sagen wir, einen Umsatzrückgang zu verstehen: Es gibt grundlegende Methoden für die Textanalyse und fortgeschrittenere. Beginnen wir zunächst mit den einfacheren Techniken.

Angenommen, Sie haben Uber gerade einen neuen Dienst hinzugefügt. Zum Beispiel, Uber eats. Es ist ein entscheidender Moment, und Ihr Unternehmen möchte wissen, was die Leute über Uber Eats sagen, damit Sie alle Störungen so schnell wie möglich beheben und die besten Funktionen polieren können. Sie können auch eine aspektbasierte Stimmungsanalyse auf Ihren Facebook-, Instagram- und Twitter-Profilen für alle Erwähnungen von Uber Eats verwenden und Dinge wie entdecken: Um wirklich zu verstehen, was automatisierte Textanalyse ist, müssen wir maschinelles Lernen ansprechen. Beginnen wir mit dieser Definition von Machine Learning von Tom Mitchell: Angenommen, Sie arbeiten für Uber und möchten wissen, was Nutzer über die Marke sagen. Sie haben einige positive und negative Rückmeldungen auf Twitter und Facebook gelesen. Aber 500 Millionen Tweets werden jeden Tag gesendet, und Uber hat jeden Monat Tausende von Erwähnungen in den sozialen Medien. Können Sie sich vorstellen, alle manuell zu analysieren? Wo fangen Sie an? Alle diese Rohtextdaten müssen in Zahlen konvertiert werden. Hier spielt die Textanalyse mit maschinellem Lernen eine entscheidende Rolle. In der Textklassifizierung ist eine Regel im Wesentlichen eine vom Menschen hergestellte Assoziation zwischen einem linguistischen Muster, das in einem Text und einem Tag zu finden ist. Regelbasierte Systeme erkennen diese handgefertigten Sprachmuster in Texten und weisen die entsprechenden Tags basierend auf den Ergebnissen der Erkennungen zu. Normalerweise bestehen Regeln aus Verweisen auf morphologische, lexikalische oder syntaktische Muster, können aber auch Verweise auf andere Komponenten der Sprache enthalten, wie Semantik oder Phonologie.

#find und ersetzen Sie die erste Übereinstimmung sub(pattern = “L”,replacement = “B”,x = string,ignore.case = T) Zum Beispiel können Unternehmen mit Hilfe von Stimmungsanalysen Beschwerden oder dringende Anfragen kennzeichnen, so dass sie sofort behandelt werden können – und vielleicht eine PR-Krise in sozialen Medien abwenden. Weitere Verwendungen von Stimmungsklassifikatoren sind die Bewertung des Markenrufs, die Durchführung von Marktforschungen und die Verbesserung von Produkten mit Kundenfeedback.