Textanalyse Muster beispiel

Nehmen wir als Beispiel die Bewertungen eines Versicherungsunternehmens auf einer unabhängigen Bewertungswebsite. Jeder Bewertung wird eine Reihe von Themen zugewiesen, und die Themen können auch gewichtet werden. Zum Beispiel könnte ein Kundenkommentar wie “Telefon-Support ist schrecklich, ich musste vier E-Mails schreiben” Gewichte und Themen wie folgt haben: Genauigkeit ist die Anzahl der richtigen Vorhersagen, die der Klassifiver durch die Gesamtzahl der Vorhersagen geteilt gemacht hat. Im Allgemeinen ist Genauigkeit allein kein guter Indikator für die Leistung. Wenn beispielsweise Kategorien unausgewogen sind, d. h. wenn es eine Kategorie gibt, die viel mehr Beispiele enthält als alle anderen, wird die Vorhersage aller Texte als zu dieser Kategorie gehörend hohe Genauigkeitsniveaus zurückgeben. Dies wird als Genauigkeitsparadoxon bezeichnet. Um eine bessere Vorstellung von der Leistung eines Klassifiierers zu erhalten, sollten Sie stattdessen Präzision und Rückruf in Betracht ziehen. Es gibt einen Prozess zum Lesen und Analysieren Ihrer englischen Texte.

Die Textanalyse umfasst eine breite Palette von Geschäftsanwendungen und Anwendungsfällen. Einige Unternehmen nutzen diese Technologie, um die Effizienz zu maximieren und die Zeit zu reduzieren, die Mitarbeiter für sich wiederholende Aufgaben aufwenden, die potenziell hohe Umsatzauswirkungen haben können. Andere hoffen, Kundeneinblicke besser zu verstehen, ohne Millionen von Social-Media-Beiträgen, Online-Bewertungen und Umfrageantworten sortieren zu müssen. 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 entdecken, wie: Textanalyse ist das Analysieren von Texten, um maschinenlesbare Fakten daraus zu extrahieren. Der Zweck der Textanalyse besteht darin, strukturierte Daten aus Freitextinhalten zu erstellen.

Der Prozess kann als Schneiden und Dicing von unstrukturierten, heterogenen Dokumenten in einfach zu verwaltende und interpretierende Datenstücke betrachtet werden. Die Textanalyse ist in der Nähe anderer Begriffe wie Text Mining, Text Analytics und Informationsextraktion – siehe Diskussion unten. Natürlich können Textanalysetools für andere Zwecke verwendet werden, wie z. B. das Extrahieren von Schlüsselwörtern oder das Erstellen einer Zusammenfassung langer Dokumente, wie z. B. Verträge, sodass sie in wenigen Minuten gelesen werden können, um eine allgemeine Vorstellung von dem Thema zu erhalten. Pingback: Customer Strategy Newsletter ultimative Frage Textanalyse Ein Vorteil der Textkategorisierung ist, dass es die relative Bedeutung eines Wortes in einem Text erfassen kann. Wenn wir uns unser früheres Feedbackbeispiel ansehen, werden wir zunächst programmiersprachspezifische Tutorials mit Open-Source-Tools für die Textanalyse durchgehen. Diese helfen Ihnen, Ihr Verständnis der verfügbaren Tools für Ihre Plattform Ihrer Wahl zu vertiefen. Nahezu jede Art von Vorhersage erfordert eine große Menge an Basisdaten, um Prognosen zu analysieren und dann gegen- Textanalysen zu testen, kann die Grundlage dafür sein.

Sie können z. B. die US-Wirtschaftsleistung prognostizieren. Mit der Textanalyse können Sie SEC-Einreichungen nach Schlüsseltext, Cluster-bezogenen Begriffen scannen und bestimmen, welche kausal sind. Dasselbe könnte auf Newsfeeds, Zentralbankdaten, Fluglinienflüge, Benzinpreise, Avocadokäufe angewendet werden… in der Tat alles! Auf einer genauer abgestimmten Ebene kann das gleiche Prinzip angewendet werden, um die Auswirkungen von Produkteinführungen auf die Marke zu bewerten oder sogar die Auswirkungen der Wettbewerbsaktivitäten vorherzusagen.

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