Какие алгоритмы машинного обучения помогают автоматизировать обработку отзывов?

Некоторые алгоритмы машинного обучения, которые помогают автоматизировать обработку отзывов:

• Токенизация. loc.at.by radiotochki.net Текст разбивается на отдельные единицы — токены (слова или символы). radiotochki.net Некоторые алгоритмы учитывают частоту использования токенов, чтобы определить их важность. loc.at.by
• Удаление стоп-слов. loc.at.by К ним относятся общие и малозначимые слова, такие как предлоги и союзы, которые не несут большой семантической нагрузки. loc.at.by Удаление стоп-слов помогает сократить объём текста и улучшает качество анализа. loc.at.by
• Лемматизация и стемминг. loc.at.by radiotochki.net Лемматизация сводит разные формы одного слова к единой лемме, что позволяет учитывать все упоминания этого слова в анализе. loc.at.by Стемминг сокращает слова до основы, что упрощает работу с ними и улучшает производительность алгоритма. loc.at.by
• Определение тональности текста. loc.at.by Алгоритмы определяют, положительная или отрицательная реакция выражена в отзыве. loc.at.by
• Семантическое кодирование. loc.at.by Основано на выделении ключевых слов или фраз, характеризующих отзывы. loc.at.by Каждому отзыву присваивается метка на основе наличия или отсутствия этих ключевых слов. loc.at.by
• Обработка естественного языка (NLP). datalab.automacon.ru Такие методы позволяют распознать повторяющиеся шаблоны, эмоциональные несоответствия и признаки автоматической генерации текста. datalab.automacon.ru