Textanalyse Muster zeitungsartikel

Stellen Sie sich nun vor, dass das Ziel Ihres Vertriebsteams darin besteht, ein neues Segment für Ihre SaaS anzuvisieren: Personen über 40 Jahre. Der erste Eindruck ist, dass sie das Produkt nicht mögen, aber warum? Filtern Sie einfach die Verkaufsunterhaltungen dieser Altersgruppe durch, und führen Sie sie in Ihrem Textanalysemodell aus. Vertriebsteams könnten bessere Entscheidungen treffen, indem sie eine eingehende Textanalyse zu Kundengesprächen verwenden. Bedingte Zufallsfelder (Conditional Random Fields, CRF) ist ein statistischer Ansatz, der häufig bei der maschinellen Textextraktion verwendet wird. Dieser Ansatz lernt die zu extrahierenden Muster, indem eine Reihe von Features der Ineinemefolgen, die in einem Text erscheinen, abgewogen werden. Durch die Verwendung von CRFs können wir mehrere Variablen hinzufügen, die voneinander abhängig sind, zu den Mustern, die wir verwenden, um Informationen in Texten zu erkennen, wie syntaktische oder semantische Informationen. Es gibt viele verschiedene Listen von Stoppwörtern für jede Sprache. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass Sie Wörter zu diesen Listen hinzufügen oder aus diesen Listen entfernen müssen, abhängig von den Texten, die Sie analysieren möchten, und den Analysen, die Sie durchführen möchten. Wenden Sie sich an unser Team, wenn Sie Irgendwelche Zweifel oder Fragen zur Textanalyse und zum maschinellen Lernen haben, und wir helfen Ihnen beim Einstieg! Darüber hinaus stellt das Buch Hands-On Machine Learning mit Scikit-Learn und TensorFlow den Einsatz von Scikit-Lernen in einem Deep Learning-Kontext vor. Schlüsselwörter sind die relevantesten Begriffe in einem Text, Begriffe, die den Inhalt des Textes in Listenform zusammenfassen. Die Schlüsselwortextraktion kann verwendet werden, um zu durchsuchende Daten zu indizieren und Wortwolken zu generieren (eine visuelle Darstellung von Textdaten). Mit all den kategorisierten Token und einem Sprachmodell (d. h.

einer Grammatik) kann das System nun komplexere Darstellungen der zu analysierenden Texte erstellen. Dieser Prozess wird als Analyse bezeichnet. Mit anderen Worten, das Parsing bezieht sich auf den Prozess der Bestimmung der syntaktischen Struktur eines Textes. Dazu verwendet der Analysealgorithmus eine Grammatik der Sprache, in der der Text geschrieben wurde. Aus der Analyse desselben Textes mit unterschiedlichen Grammatiken ergeben sich unterschiedliche Darstellungen. Scikit-learn ist ein komplettes und ausgereiftes Machine Learning Toolkit für Python, das auf NumPy, SciPy und matplotlib basiert und ihm eine hervorragende Leistung und Flexibilität beim Erstellen von Textanalysemodellen bietet. Die Textanalyse ist der automatisierte Prozess des Verstehens und Sortierens von unstrukturiertem Text, der die Verwaltung erleichtert. Wir alle haben das Sprichwort “Wissen ist Macht” gehört, und wir konnten uns nicht mehr einigen. Unstrukturierte Textdaten können in nützliche Daten umgewandelt werden, die ein Geschäftswissen darüber vermitteln, wie sie ihren Umsatz steigern, den Umsatz reduzieren oder sogar ihre Kunden verstehen können. Und all dies wird durch die Textanalyse ermöglicht. Ein Textminingmodell kann die Dringlichkeitsstufe eines Kundentickets definieren und entsprechend markieren.

Support-Tickets mit Wörtern und Ausdrücken, die Dringlichkeit bezeichnen, wie z. B. “so schnell wie möglich” oder “sofort”, werden ordnungsgemäß als Priorität gekennzeichnet. Bevor wir mit der automatisierten Textanalyse beginnen, müssen wir Textdaten sammeln. Das könnten alle Daten sein, die wir analysieren möchten. Zum Beispiel können Sie Keyword-Extraktion und Stimmungsanalyse auf Ihren Social-Media-Erwähnungen ausführen, um zu verstehen, worüber sich die Leute in Bezug auf Ihre Marke beschweren.

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