Для оценки и фильтрации комментариев в социальных сетях модераторы могут использовать различные методы, в том числе:
Автоматический анализ тональности. blog.chotam.ru Существуют инструменты на основе искусственного интеллекта, которые автоматически анализируют тональность текста. blog.chotam.ru Примеры таких инструментов: Google Natural Language, IBM Watson Tone Analyzer и другие. blog.chotam.ru
Программные решения. blog.chotam.ru Есть SaaS-решения, специально разработанные для социального мониторинга, например Hootsuite, Mention или Brandwatch. blog.chotam.ru
Ручной анализ. blog.chotam.ru Многие компании используют ручной анализ для оценки тональности комментариев в соцсетях. blog.chotam.ru При этом важно, чтобы оператору было удобно быстро обрабатывать комментарии, создавать новые теги и так далее. blog.chotam.ru
Тегирование комментариев. livedune.com С помощью тегов можно группировать комментарии с одинаковыми темами, например вопросами о доставке, графике работы, отзывами. livedune.com
Фильтрация по наполнению страницы. scilead.ru При фильтрации в комментариях выделяют «стоп-слова», представленные предлогами, союзами, а затем проводят стемминг. scilead.ru
Классификация комментариев. scilead.ru Для построения классов на основе семантического анализа используют методы латентно-семантического анализа (ЛСА) и TF-IDF. scilead.ru
Метод косинусного сходства. scilead.ru Его применяют для выделения групп максимально близких по признакам объектов, которые затем группируют в кластеры. scilead.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.