Zusammenfassung von Gesundheitsbewertungen in sozialen Medien durch maschinelles Lernen
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Das Internet bietet eine Fülle von Informationen über Bewertungen, die bei der Entscheidungsfindung helfen können, z. B. bei der Frage, welches Produkt man kaufen oder welchen Arzt man für eine bestimmte Krankheit aufsuchen sollte. Aufgrund der riesigen Menge an Bewertungen, die aus verschiedenen Quellen im Internet stammen, ist die Verwaltung aller verfügbaren Meinungen ein langwieriger Prozess, der die Produktivität der Benutzer stark beeinträchtigen kann. Infolgedessen liefern diese wertvollen Rezensionen riesige Datenmengen an Meinungen, die bei der Entscheidungsfindung eher hinderl...
Das Internet bietet eine Fülle von Informationen über Bewertungen, die bei der Entscheidungsfindung helfen können, z. B. bei der Frage, welches Produkt man kaufen oder welchen Arzt man für eine bestimmte Krankheit aufsuchen sollte. Aufgrund der riesigen Menge an Bewertungen, die aus verschiedenen Quellen im Internet stammen, ist die Verwaltung aller verfügbaren Meinungen ein langwieriger Prozess, der die Produktivität der Benutzer stark beeinträchtigen kann. Infolgedessen liefern diese wertvollen Rezensionen riesige Datenmengen an Meinungen, die bei der Entscheidungsfindung eher hinderlich als hilfreich sind, vor allem wenn eine große Anzahl von Personen betroffen ist.In diesem Buch schlagen wir einen geschickten Weg vor, die Bewertungen zusammenzufassen, d.h. die Stärken von Suchtechnologien mit Meinungsanalyse und Mining-Tools zu verbinden, um eine leistungsstarke Plattform für die Entscheidungsfindung zu schaffen. Dieses Buch veranschaulicht Techniken des maschinellen Lernens,die für die Merkmalsextraktion und die Zusammenfassung von Gesundheitsbewertungen genutzt werden können.
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