Metin Analizleri ve Metinler üzerinde benzerlik analizleri
İnternette çok araştırma yaptım metin analizleri konusunda. Bir tek doğru düzgün kaynak bile bulamadım. Aslında hiç bulamadım desem yeridir. Google yardımıyla birkaç İngilizce kaynaklardan yararlanarak sizlere Metin Analizleri hakkında bilgi vermeye çalışacağım.
Duygu Analizi
Duygu Analizi Nedir?
Duygu Analizi bir parça yazı, pozitif, negatif veya nötr olup olmadığını belirleme sürecidir. Aynı zamanda bu teknoloji yaygın olarak, insanların belirli bir konu hakkında ne hissettiğini keşfetmektir. Teknolojiyle uzaktan birinin duygularını nasıl ölçeriz diye düşünüyor olabilirsiniz. Hatta şunu bilmek isteyebilirsiniz, Twitter’ da insanların San Fransico’ da Çin yemekleri hakkında ne düşündüğünü söyleyebilirsin. Güzel mi? Kötü mü?
Twitter duygu analizi buna cevap verecektir. Hatta insanlar neden iyi ya da kötü düşündüğünü bile öğrenebilirsin. Doğru ve tam kelimeleri çıkartarak insanların neden sevip sevmediğini bile öğrenebilirsin. İşte bunların hepsini Twitter Duygu Analizi yapmaktadır.
Örnek verecek olursak Pete Wanniaratchy, Kurucu ve Genel Müdürü şöyle bir twit atmış “ Bazı mağazalar da müşteri hizmetleri hakkında şikâyetler var ve onları ele alalım ve bu sorunları çözmek için gereken kaynaklara sahip nerede olduğuna emin olabilirsek kolayca görebilirsiniz. ”
Bu anlayış bir tür pazar araştırması yoluyla bulmayı amaçlamaktadır. Ama neden anketler ve soğuk arama yapılması için büyük bütçeler ve sayısız adam ve saat harcayalım? Lexalytics Metin Madenciliği araçları sayesinde, ofis koltuğu konforunda saniyede cevap alırsınız.
Lexalytics Duygu Analiz Araçları hakkında detaylı bilgi için bu pdf ye bakabilirsiniz.
Multi-Level Analiz
Lexalytics Duygu Analiz araçları bir dizi düzeyde duyarlılığı belirlemek için konfigüre edilebilir.
Daha az hassas duygular Duygu Analiz araçlarıyla beraber genel bir ifade olan belgeler duygu puanıdır. Örneğin, bir Facebook yorumun da:
New York'ta yazı seviyorum, ama kıştan nefret ediyorum.
Zayıf bir duygu analizi bile sistemde “yaz aşkı” olarak pozitif ve “kış nefreti” negatif, ancak nötr olarak (pozitif olarak tüm yorumun duyguları bildirir sevgi ve negatif nefret birbirlerini iptal eder ve nötr olur).
Genel bir belgenin duygularını belirlemek için biz kendi puanlama algoritmalarını kullanarak onları tescilli şekilde ekleme yaparak ve sonra önceki taraftan ağırlıklı ifadeler kullanılır. Ayrıca biz belgeleri set halinde etiketleyip onları inşa edip sınıflara ayırabiliriz.
İlk duygu ifadeler tespiti için diyelim ki "Good Morning America" gibi uygun bir isim kullanalım. "Iyi" ", " çok iyi ", “çok iyi değil", vb gibi şeyler , "yoğunlaştırma" ve "olumsuzlaştırma" gibi şeyler uygulayalım. Ardından, İngilizce kelimelerin sipariş sözdizimsel etkisini belirlemek için sözdizimi matris kullanın.
Lexalytics müşterilerin kendi ürünlerine entegrasyon için duygu analizi doğrudan işletmelere çözümler yanı sıra sunan API'ler sağlar. Dünyada yüzlerce şirket, genel olarak ürünlerini, hizmetlerini, veya kuruluşun kamuoyunu izlemek için Lexalytics Duygu Analizi araçlarına güveniyor.
Her gün Müşteri Deneyimi Yönetimi ve Finansal Hizmetler Ağırlama gelen belgelerin ve Semantria süreci milyarlarca ötesinde sanayisi geniş bir yelpazededir. Metin analitik çözümleri dünya çapında her ölçekteki şirketlerin kararları puanları için daha iyi iş yapmaya çalışmak.
Lexalytics duygu analizi pazarında en doğru ve güvenilir sistemdir. Eğer, yoğun işiniz var ve baş ağrınız varsa arkanıza yaslanın ve sistemde 10 yıl rafine edilecek şekilde ürünleriniz pazarlansın. Aslında fena bir program değil. Kullanmaya denemeye değer. Demo ve ücretsiz sürümüyle bakabilir deneyebilirsiniz.
Yorum EkleYorum Ekle