Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 3.
-
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА ТОНАЛЬНОСТИ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ЛОЯЛЬНОСТИ ПОКУПАТЕЛЕЙ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, ОСНОВАННАЯ НА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКЕ
Е. М. Герасименко , В. В. Стеценко2021-11-14Аннотация ▼Представлен интеллектуальный подход к измерению лояльности клиентов к кон-
кретному продукту, основанный на анализе комментариев. Общий анализ тональности в
твитах и сообщениях проводится довольно часто, однако ориентированный на задачи
анализ мнений пользователей и измерение уровня их лояльности является новой идеей.
Сложность в проведении ориентированного на задачу анализа тональности сообщений
заключается в измерении лояльности клиента к конкретному продукту на основе мнения
клиентов об этом самом продукте. Полученные данные об уровне лояльности клиента к
продукту смогут помочь новому клиенту принять решение о конкретном товаре, учиты-
вая его различные особенности и отзывы предыдущих клиентов. В качестве набора данных
был использован большой массив данных, состоящих из онлайн-отзывов клиентов с
Amazon.com. Набор исходных данных представляет собой совокупность отзывов, из кото-
рых предлагаемый подход формирует агрегированную оценку мнений, далее используется
модель нечеткой логики для измерения лояльности клиента к продукту. В предложенном
подходе входной текст сначала обрабатывается с помощью таких методов как токениза-
ция, удаления стоп-слов, лемматизация, затем происходит маркировка частей речи и осу-
ществляется анализ полярности отзывов, затем, к полученным агрегированным оценкам
применяются методы нечеткой логики, чтобы определить степень лояльности клиентов к
продукту. В этой работе использовались различные библиотеки с открытыми API, такие
как SentiWordNet, Stanford CoreNLP и т.д. Используемый подход фокусируется на выявле-
нии тональности обзоров, которые могут быть положительными, отрицательными и
нейтральными. В нашем исследовании мы использовали треугольную функцию принадлеж-
ности, также известную как trimf, потому что она поддерживает три переменные и соз-
дает связь между ними. Реализация подхода обеспечивает высокую точность определения
лояльности к продуктам электронной коммерции, которая превосходит предыдущие под-
ходы, а применение нечеткой логик позволило значительно повысить значения таких пока-
зателей как точность, полнота и F-мера. -
СЕМАНТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КАТЕГОРИЙ АСПЕКТОВ В ЗАДАЧАХ СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗА
А.О. Корней, Е.Н. Крючкова2021-02-13Аннотация ▼В современном мире одним из ключевых каналов коммуникации является Интернет.
Через электронные площадки осуществляется торговля, продвижение услуг. Социальные
сети и мессенджеры становятся важнейшим каналом общения и мощным инструментом
воздействия на общественное мнение. Весомую долю во всем публикуемом контенте зани-
мают тексты, написанные на естественном языке. Поэтому проблемы обработки и по-
нимания естественных языков (ЕЯ) на сегодняшний день являются одними из ключевых.
Под влиянием коммерческих интересов активно развивается область автоматического
анализа тональности на основе аспектов. Данная задача существенно зависит от кон-
кретных предметных областей, и поэтому вопрос быстрой и эффективной адаптации
существующих моделей к новым доменам стоит весьма остро. В работе предлагается
гибридный метод аспектно-ориентированного анализа тональности текстов, основанный
на данных, извлеченных как из общеупотребительных словарей, так и из домен-
ориентированных текстов. Предложен метод построения конденсированного семантиче-
ского графа на основе неструктурированных домен-зависимых текстов. Введены числен-
ные метрики, позволяющие оценивать значимость отдельных терминов в пределе всего
домена. Предложен алгоритм категоризации текстов, основанный на выделении семанти-
ческих кластеров в пределах конденсированного домен-специфического графа. Предложен
метод оценки тональности домен-ориентированных текстов, основанный на статисти-
ческих данных, включая совместное использования тонального словаря и сконденсирован-
ного домен-специализированного графа. Приведены результаты экспериментов, позволяю-
щие оценить качество работы алгоритмов. -
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ МЕТОД ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ НА ОСНОВЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТОНАЛЬНОСТИ ОТЗЫВОВ
Е.М. Герасименко , В. В. Стеценко2020-11-22Аннотация ▼В этой работе исследуется влияние возраста и пола при анализе тональности отзы-
вов, поскольку эти данные могут помочь ретейлерам электронной коммерции увеличить
продажи, ориентируясь на определенные демографические группы, а также увеличить
удовлетворение потребностей людей разных возрастных и гендерных групп. Используемый
набор данных сформирован путем сбора отзывов о книгах. Был создан вопросник, содер-
жащий информацию о предпочтениях книжных носителей (мнения пользователей об элек-
тронных книгах, книгах в мягкой и твердой обложках, изображениях и аудиокнигах), а
также данные о возрастной группе и гендерной принадлежности. Помимо этого, вопрос-
ник также содержит информацию о положительном либо отрицательном мнении касае-
мо предпочтений, которая послужила основой достоверности для классификаторов.
В результате, было получено 900 анкет, которые были разделены на группы по половому
признаку и возрасту. Каждая конкретная группа данных была разделена на обучающую и
тестовую. Были проанализированы сегментированные данные на предмет настроений в
зависимости от каждой возрастной группы и пола. Возрастная группа «старше 50 лет»
продемонстрировала лучшие результаты по сравнению со всеми другими возрастными
группами во всех классификаторах; данные в женской группе показали более высокую точ-
ность по сравнению с данными из групп без информации о гендерной принадлежности.
Высокие результаты, показанные этими группами, показывают, что подходы к анализу
тональности способны предсказать настроения в этих группах лучше, чем в других. Анализ
тональности проводился с использованием различных подходов машинного обучения (ML),
включая максимальную энтропию, метод опорных векторов, сверточную нейронную сеть и
долгую краткосрочную память.
1 - 3 из 3 результатов
