Sentiment-Klassifizierung von Bewertungen in sozialen Medien
Auf maschinellem Lernen basierender Opinion-Mining-Ansatz für Produktbewertungen
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Social-Media-Plattformen sind die beliebtesten und sogar noch leistungsfähigsten Formen der Online-Kommunikation. Über verschiedene Plattformen wie Bewertungen, Tweets, Blogs usw. spiegeln viele Informationen die Meinung und Einstellung der Menschen zu Produkten, Dienstleistungen oder Organisationen wider. Diese Meinungen werden auch veröffentlicht und von den Nutzern online über Social-Media-Plattformen geteilt. Dieses Verhalten hat den Unternehmen in letzter Zeit große Möglichkeiten eröffnet, ihr Geschäftswachstum und den Ruf ihrer Produkte zu verfolgen und zu überwachen, indem sie ...
Social-Media-Plattformen sind die beliebtesten und sogar noch leistungsfähigsten Formen der Online-Kommunikation. Über verschiedene Plattformen wie Bewertungen, Tweets, Blogs usw. spiegeln viele Informationen die Meinung und Einstellung der Menschen zu Produkten, Dienstleistungen oder Organisationen wider. Diese Meinungen werden auch veröffentlicht und von den Nutzern online über Social-Media-Plattformen geteilt. Dieses Verhalten hat den Unternehmen in letzter Zeit große Möglichkeiten eröffnet, ihr Geschäftswachstum und den Ruf ihrer Produkte zu verfolgen und zu überwachen, indem sie auf die Kommentare und Meinungen ihrer Nutzer hören. Das Auffinden und Überwachen von Meinungsseiten im Internet und das Herausfiltern der darin enthaltenen Informationen bleibt jedoch eine schwierige Aufgabe für die Industrie. In diesem Buch werden auf natürlicher Sprachverarbeitung basierende Techniken des maschinellen Lernens vorgestellt, um Nutzermeinungen aus sozialen Medien zu gewinnen und der Industrie aspektorientierte Zusammenfassungen zu präsentieren.
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